基于协商的模具虚拟企业生产项目规划

项目规划是虚拟企业建立和运行的关键环节。虚拟企业在不同行业有不同的组织和运行模式，模具虚拟企业是一种基于项目的动态联盟，项目工期规划是盟主与合作伙伴充分协商、协调一致的过程。在分析模具虚拟企业工期协商过程的不确定性因素基础上，提出串行序贯协商的协商机制，定义盟主和潜在合作伙伴的工期方案效用模型及其修正方法，提出盟主协商策略的产生方法，通过示例解释方案效用值的计算，并通过模具生产实例验证了规划方法的可行性。     

虚拟企业生产项目粗规划

针对项目驱动的虚拟企业生产信息部分共享、成员企业间约束力弱的特点 ,本文提出一种基于协商的虚拟企业生产计划与控制四层模型 :项目粗规划、项目协商规划、生产详细规划和生产作业控制。并就项目粗规划进行深入的讨论 ,分析了粗规划的工作流程和缩短项目总工期的两种工期调整方法 ,从调整范围和调整次序两个方面给出了工期调整方法的处理原则。在此基础上 ,提出了一种控制子项目工期紧迫度和项目协商难度的启发式优化算法。     

CPC环境下的模具虚拟企业项目粗规划

研究了产品协同商务(CPC)环境下的模具虚拟企业生产项目粗规划问题。在CPC环境下,模具项目规划的制定是建立在盟主与合作伙伴协商的基础上,粗规划是模具项目规划的重要组成部分,它对后续规划过程起引导性作用,编制过程需要综合考虑安全性和有效性指标。分析了模具虚拟企业项目规划的不确定因素,提出了粗规划的优化目标,结合示例解释粗规划计算过程,最后针对模具生产的特点,提出了一种近似搜索算法,并通过生产实例验证了其可行性。     

多属性的虚拟企业串行协商项目规划

通过分析虚拟企业项目协商规划的工期与费用的不确定性，提出了工期一费用随机项目模型和工期～费用串行协商规划算法，以期望工期费用为优化目标，结合协商实例进行仿真规划，并解释其计算过程，说明了这一方法的有效性和可靠性。     

基于改进蚁群算法的障碍环境下路径规划研究

针对寻找机器人在障碍环境下到达特定目标最短路径问题,提出一种基于改进蚁群算法的路径规划方法。该算法通过赋予蚂蚁类似于人的方向感,使其具备局部路径思考能力,同时在蚁群算法中引入确定性选择和随机性选择相结合的方法,以及确定性选择概率和信息素挥发系数自适应调整策略,极大地改善了蚁群算法的全局搜索能力和搜索速度,并且显著地提高了算法寻找最优解的能力。在基于栅格地图的仿真测试条件下,该方法在不同问题规模和障碍条件下,均能达到很好的优化结果,并且满足实时路径规划的搜索速度要求。     

基于虚拟企业概念的CITIS系统研究

随着经济全球化的发展，沿着产品生命周期各阶段的片断信息结构严重影响制造业的发展。但当前有很多用于在线协作的系统，由于数据兼容性问题，不能充分地提供有关信息的标准格式用于传输相关文档和工程信息。本文根据虚拟企业理念和CITIS（承包商集成技术信息服务）技术标准的优点，提出了一个基于虚拟企业概念的CITIS系统，建立该模式的构架，并论述了搭建该平台的关键问题。     

横向型虚拟企业订单分配模型研究

横向型虚拟企业是由多个生产同类产品的企业构成的协作生产联合体,正确合理地在协作企业之间进行订单分配,是提高制造企业敏捷性和竞争力的重要手段。针对这一问题,提出了一种基于生产负荷率准则的订单分配方法,建立了订单均衡分配模型。利用进化规划算法对模型进行了求解,并应用研究实例验证了算法的有效性。研究结果表明,提出的模型与方法是有效的。     

虚拟企业风险管理的两层分布式决策模型

为降低虚拟企业的风险,提出新的虚拟企业风险管理的分布式决策模型。该模型分为上层和下层,分别描述了虚拟企业中盟主和盟员的决策过程。盟主为虚拟企业中的各个成员分配预算资金,盟员在分配到的预算资金下选择最优的风险控制措施组合,以减小风险。当虚拟企业的成员数量、风险因素及其措施的数量较大时,该问题的搜索空间将十分巨大。针对虚拟企业多成员的特点,设计了多种群粒子群算法进行求解。仿真分析表明了该算法的有效性。     

多属性的虚拟企业并行协商项目规划算法

制订基于协商的虚拟企业项目规划不仅要考虑任务时间与工期的可行性,而且要关注费用与资源的优化。 通过分析虚拟企业项目协商规划的工期与费用的不确定性,首先提出了多属性随机项目模型;接着提出了工期- 费用并行协商规划算法,以期望工期费用为优化目标,结合示例解释其计算过程;最后针对模具生产的特点,对 模具虚拟企业的项目进行仿真规划,说明了这一方法的有效性和可靠性。     

动态环境下果园移动机器人的路径规划研究

为了实现移动机器人对可移动障碍物的避让,提出一种改进的蚁群算法,该算法通过建立方向夹角启发因子,使得蚂蚁尽量选择夹角小的节点作为下一节点,提高了最短路径搜索速度;引用了较复杂的对角线距离的倒数作为新的启发式因子,因该距离公式无需进行平方根运算,求解简单,再一次提高了搜索效率。并将其与A*算法相结合,来实现与动态障碍物的避让。试验结果表明,改进后的蚁群算法与原蚁群算法在同等最短路径的情况下,前者搜索最短路径的速度是后者的3倍,可以实现移动机器人在复杂环境下的动态避让。     

利用电子商务发展机械制造业中小型企业

针对当前机械制造业的现状,提出利用电子商务发展我国机械制造业中小型企业之策略。并对如何开展电子商务提出有益的建议。     

电子商务在企业管理中的应用

以曲阳东方雕刻石材有限公司成功运用电子商务为例，探讨电子商务在中国企业管理中的作用与方法。     

基于自适应蚁群算法的动态作业车间调度问题的求解方法

针对目前大多数作业车间调度算法都是静态调度,而实际工业生产中调度任务都是动态变化的问题,提出了一种求解动态作业车间调度问题的自适应蚁群算法.算法采用事件驱动调度策略,当调度任务发生变化时根据上次调度结果重新调度,并且对每次调度采用自适应蚁群算法优化调度方案.最后,通过实例仿真验证了算法的有效性.仿真结果表明,该算法自适应性表现在算法针对"搜索结果是否陷入局部收敛"分别对各路径上的信息素进行了自适应调整,有助于算法快速跳出局部收敛,继续向全局最优解进行搜索.     

基于蚁群算法PID控制器的自动配料系统研究

针对传统PID配料控制系统精度不高的问题,提出了一种基于蚁群算法PID参数优化控制方法,将蚁群算法能快速稳定找到最优参数解的特点与PID精确调节的特点有机结合起来。在简要介绍蚁群算法原理的基础上,描述了蚁群算法PID参数优化方法,并给出了新算法的具体实现步骤。仿真应用研究表明,该方法比传统的PID控制有更强的灵活性、适应性和鲁棒性,能有效提高系统配料精度,进而验证了该方案的可行性和有效性。     

基于动态蚁群算法的模拟电路最优测点选择

针对模拟电路的最优测点选择问题,提出一种改进的基于动态城市规划的蚁群算法,由蚁群寻找最短路径获得最优测点集合.将故障字典映射到二维空间,空间中每个点代表一个城市.为了不重复访问能被多个测点辨识的故障类,每次寻优后动态规划蚁群下一次访问的城市分布.启发因子矩阵由惩罚矩阵和距离邻接矩阵构成,其目的是在辨识出相同数目的故障条件下选择的测点数最少.动态更新信息素矩阵,得到蚁群访问城市的概率.该方法与其他3种比较,实验结果表明该方法能够得到最优的测点集合,同时具有良好的寻优效率.     

基于项目的航空企业集成风险管理体系研究

在分析航空企业风险管理实践经验与理论进展的基础上,提出了基于项目的航空企业集成风险管理新理念;在系统设计中引入模块化思想,利用解释结构模型建立了该系统的分解结构;基于多智能体建模技术集成六种核心要素,提出了基于项目的航空企业集成风险管理模块化体系,并强调了风险管理战略、组织、方法、信息、文化和过程诸要素的优化融合。     

基于改进蚁群算法的多供应商选择问题求解

为克服传统供应商选择过程中只针对单一物资供应过程和面向单一供应商选择过程的局限性,以质量、成本、交货期和交货提前期为评估指标,以最小化评估指标综合值为目标,建立了针对多品种供应条件下多供应商选择的0-1整数规划模型.基于蚁群算法,构造了适合该模型特征的改进蚁群求解算法,并阐述了其求解过程.通过模拟算例及对比分析表明,该方法是有效、可行的,它可为企业进行多品种供应的多供应商选择问题提供了可参考的模型和求解算法.     

一种用于优化PID参数的改进蚁群算法

PID控制由于算法简单,鲁棒性好在工业的过程控制中应用很广泛,但是传统的Z-N算法整定的PID参数却并不是最佳的。蚁群算法作为一种新型的仿生优化算法。该算法具有很多优良的性质,近年来在优化领域中得到了广泛应用。本文提出了一种改进的蚁群算法。通过增加高斯变异这一环节来增强算法的智能性。最后通过仿真实验获得了较好的控制效果。     

基于自适应蚁群算法的柔性作业车间调度问题

针对经典作业车间调度问题的局限性,结合实际生产情况,提出了具有路径柔性的作业车间调度模型,给出了求解模型的自适应蚁群算法的具体实现过程。在搜索解路径的过程中,该算法首先确定下一步可供选择加工的工件在哪台机器上加工最好;接着在选择机器后再确定该加工哪个工件;当所有蚂蚁爬行完毕后,针对算法是否陷入局部收敛,分别对各路径上的信息素进行了自适应调整,有助于快速得到全局最优解;最后,通过实例仿真验证了算法的有效性。