基于RS和SVM的客户协同创新伙伴选择

针对客户协同创新伙伴选择时面临决策属性多并且可供决策分析数据样本少的难题,提出了基于粗糙集和支持向量机的客户协同创新中伙伴选择模型。该方法的核心是应用粗糙集进行属性约简作为数据预处理以删除决策中的冗余属性,然后结合支持向量机在处理小样本以及非线性问题上的优势进行客户分类,在保证不会降低分类性能的前提下达到降低数据维数和分类过程中的复杂度的目的。论文最后将该方法应用于一工程实例,结果初步验证了论文提出模型和方法的有效性和可行性。     

产品协同设计中的任务排序研究

针对产品协同设计中任务排序的复杂性及动态性,提出了基于最小化完工时间的在线排序方法。在该方法中,通过分析设计者在协同设计过程中的行为状态,确定了任务剩余处理时间和任务的权。在此基础上,研究了在线排序的三种决策时间点上的优化排序以及有约束关系的任务排序问题,得出了协同设计任务排序规则。最后通过算例验证了该排序方法的有效性。     

隐性扰动下柔性作业车间重调度决策

针对柔性作业车间隐性扰动累积下的重调度问题,对重调度时刻点的确定以及重调度方式的选择进行了研究。在不超过各工件交货期的条件下,通过分析工序间的动态关联性,计算出各工序的所能容忍的延迟完工极限,作为重调度触发的时刻点。利用遗传算法对3种重调度方法(即右移重调度、部分重调度和完全重调度3种重调度方法)进行程序设计,并建立数学模型对重调度方式进行选择决策。最后,通过仿真证明了重调度时刻点的准确性以及重调度方式选择的正确性。     

基于竞争和能力限制的订单竞价与交货期设置

针对竞争环境下的订单接受决策问题,提出一种订单赢取决策方法.该方法考虑了订单竞价和交货期两个影响因素,建立了订单竞价和交货期的决策过程模型.基于订单竞价构成以及成本估算的准确性,通过平衡优化订单竞价和获取概率,以利润最大化为目标,建立了订单竞价决策算法;为避免订单的延迟损失,使交货期决策更为准确,提出一种基于已有负荷和可能负荷的订单交货期设置方法及算法.通过算例给出了详细的求解过程,说明了该算法的有效性.