面向大批量定制的产品族基因模型研究

开发产品族作为实现大批量定制（Mass Customization，MC）的一种有效方式已被学术界和工业界广泛认同，并成为一个重要的研究方向。产品族建模是进行产品族配置设计的核心，从现代达尔文主义学说这个新的角度提出了一个新的产品族模型——产品族基因模型，并阐述了其基本原理厦实现，从而实现产品族建模和配置过程的高效率、可靠性和通用性。最后用自行车产品族作为示例进行了说明。     

面向大规模定制的装配线优化调度研究

针对大规模定制生产模式下汽车装配线调度存在的问题,提出一种多目标优化调度的方法,设计了相应的目标函数。提出一种多目标遗传算法,设计了相应的编码、选择和交换方案,在算法实现中对精英策略和选择机制进行了改进。仿真实验说明该算法可行有效,优于VEGA、PGA和NPGA等其他遗传算法。     

复杂设计过程的信息建模及重组

对软件工程中的数据流图 (DFD)加以改进 ,用扩展的数据流图来描述复杂的设计流程 ,并建立设计信息模型 ;通过对信息模型进行分析、评估获得当前最优的信息模型 ;然后将信息流映射为设计结构矩阵 (DSM )来进行信息模型的重组。深入讨论了扩展数据流图和设计信息流 ;对目前尚不很成熟的DSM的割裂算法进行了探讨 ,并给出了相应的算法流程 ;同时 ,结合工厂生产设计流程进行了详细的分析。     

面向拉式生产系统的蚁群劳动分工建模及仿真

分析了拉式生产系统中的看板控制策略所存在的局限性,论述了看板控制策略与群集智能中的固定阈值蚁群劳动分工模型之间的相似性,提出将后者引人看板控制策略,以弥补看板控制策略缺乏全局优化能力的不足,实现平衡生产.据此对基本的同定阈值蚁群劳动分工模型进行了改进,建立了多状态蚁群劳动分工模型.通过一个多状态蚁群劳动分工模型执行过程的示例,绐出了其算法实现步骤,进而选取一个典型的生产加工实例,采用该模型进行了计算仿真实验,结果表明了该模型的可行性和有效性.     

一种基于最大最小策略和非均匀变异的萤火虫算法

针对多目标萤火虫算法勘探能力弱、求解精度差的问题,本文提出了一种基于最大最小策略和非均匀变异的萤火虫算法(HVFA-M).该算法首先引入Maximin策略,实现对外部档案的动态调整和对精英解的随机选择;其次,精英解结合当前最好解共同引导萤火虫进行全局搜索以扩大算法的搜索范围,提高算法的勘探能力,从而增加找寻全局最优解的...     

一种三重接触架构下的退货物流优化方法研究

分析了闭环控制系统架构所涉及到的供应链逆向物流中,针对不确定的退货物流回收再制造的各个环节的特点,利用UML建模语言,从单一营销回收渠道和电子商务环境下的双源营销回收渠道两个方面对影响闭环回收再制造的众多因素进行了分析,建立了产品再制造过程的类图和状态图,给出了基于Arena仿真工具的一般回收再制造架构和双源渠道回收再制造架构,在此基础上利用三重生产架构实现了系统集成、科技创新和第三方外包的产品增值再制造,达到了对原来两种架构方案的优化。应用表明,该方案优化了整个闭环再制造供应链系统的运作。     

面向布局优化问题的多量子态量子进化算法及其应

针对演化算法在求解带平衡约束的圆形布局问题上所出现的早熟现象,提出一种有利于保持种群多样性的多量子态量子进化算法,并结合高效的定位定序启发式方法进行求解。为了高效优化布局顺序,在量子进化算法的基础上：引入多量子态编码和基于平均收敛概率的收敛标准以提高求解速度;引入基于禁忌策略和启发信息的观测方法,使其所得到的n进制解为互不相同的整数串,同时保证优先布局质量大、半径大的小圆;引入动态量子进化策略,有效地引导种群向最优个体进化。在定位规则中引入定位概率函数提高解的精度,数值实验结果表明,该算法能够有效求解带平衡约束的圆形布局问题。     

人工免疫系统:原理、模型、分析及展望

目前，受生物免疫系统启发而产生的人工免疫系统（Artificial ImmuneSystem,AIS)正在兴起，它作为计算智能研究的新领域，提供了一种强大的信息处理和问题求解范式，该文侧重以AIS的基本原理框架为线索，对其研究状况加以系统综述，首先从AIS的生物原型入手，归纳提炼出其仿生机理，主要包括免疫识别，免疫学习，免疫记忆，克隆选择，个体多样性，分布式和自适应等，进而对几种典型的AIS模型和算法分门别类地进行了细致讨论，随后介绍了AIS在若干具有代表性的领域中的应用情况，最后通过对AIS的特性和存在问题的分析，展望了今后的研究重点和发展趋势。     

基于粗集理论和神经网络的集成化数据挖掘方法研究

为了从大型数据库中获取有用的知识，本文提出了一种基于粗集理论和神经网络的集成化数据挖掘方法。论文以所提出的研究框架为基础，首先给出了一种改进的粗集属性约简的算法和消除冗余属性的方法，进而采用面向对象的概念泛化进一步对数据库进行属性约简，最后用相似权值法得到产生式规则，并将所得规则用决策树来表示，通过一个完整的应用实例演示了本文方法，证实了其有效性。