GM(n,h)模型建模序列数据数乘变换特性研究

基于数乘变换是灰色系统建模过程中数据处理的基础,讨论了ＧＭ（n,h）模型与其他几类灰色模型的内在联系．将各类灰色模型统一于共同的分析体系,并在此基础上研究了数乘变换对ＧＭ（n,h）模型参数取值的影响．指出了模型的模拟和预测值只与因变量的数乘变换有关,而与自变量的变换无关．最后分析了几个特殊灰色模型的数乘变换性质,该结果对研究系列灰色模型参数特征有重要意义．     

GM（n，h）模型建模序列数据数乘变换特性研究

基于数乘变换是灰色系统建模过程中数据处理的基础,讨论了ＧＭ（n,h）模型与其他几类灰色模型的内在联系．将各类灰色模型统一于共同的分析体系,并在此基础上研究了数乘变换对ＧＭ（n,h）模型参数取值的影响．指出了模型的模拟和预测值只与因变量的数乘变换有关,而与自变量的变换无关．最后分析了几个特殊灰色模型的数乘变换性质,该结果对研究系列灰色模型参数特征有重要意义．

     

灰色Verhulst 预测模型的数乘特性

为揭示灰色Verhulst模型的建模精度在系统原始特征序列数乘变换前后的变化规律,降低其建模复杂性,研究了灰色Verhulst模型的建模参数在系统原始特征序列经过数乘变换前后的量化关系以及数乘变换对该模型建模精度的影响程度.研究结果表明,灰色Verhulst模型的建模精度与系统原始数据序列的数乘变换无关.利用数乘变换能降低原始数据的量级,简化建模过程,而不会改变灰色Verhulst模型的建模精度.     

提高工业工程专业毕业设计（论文）质量的对策建议

毕业设计（论文）是检验本科生知识运用和解决实际问题综合能力的教学环节。近年来,本科毕业设计（论文）质量受到选题与实践脱节,教师有重科研、轻教学的态度,学生心态浮躁、自身素养水平下降,社会环境等多种因素的影响而显著下降。工业工程专业在国内尚处于初级发展阶段,各高校硬软件设施、师资建设等常常跟不上专业建设的需要,其本科毕业设计（论文）质量更有待于提高。本文结合南京航空航天大学工业工程专业分析了本科毕业设计或论文写作过程中涌现出的问题,有针对性地提出一些对策和建议,从而为提高本科毕业设计（论文）质量提供帮助。     

基于随机模拟和滤波分析的大群体决策方法

基于决策者评价信息包含主观成分与客观成分的基本假设,将随机模拟与滤波分析方法相结合,提出随机滤波决策方法分离主客观成分,运用大数定律分析以客观成分均值作为方案排序标准的理论基础与物理意义,论证该方法的收敛性及其在解决大群体决策问题中的优势.以经验模态分解为滤波方法构建大群体随机经验模态分解滤波决策方法,并运用算例说明决策过程, 以验证方法的合理性和有效性.     

一类新的强化缓冲算子及其数值仿真

根据新信息优先利用原理,在已有强化缓冲算子研究的基础上,构造一类新的强化缓冲算子,同时研究了它们的一些特性,克服了原有强化缓冲算子对序列新信息利用不够充分的缺陷,有效地解决了冲击扰动数据序列在建模型预测过程中常常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题,算例仿真表明:与已有强化算子相比,这类新的强化缓冲算子显著地提高了GM(1,1)模型的预测精度。     

基于ANP-TOPSIS的燃气轮机研制项目异质供应商绩效评价

燃气轮机研制是一个复杂的系统工程,需要众多不同类型、不同性质和不同研制合作方式的供应商共同完成,对研制项目管理而言,如何对异质供应商绩效进行评价是一个亟待解决的问题.针对此问题,首先将供应商按照特性分为技术供应商和物料供应商,然后构建了包括质量、成本、交付、技术和合作服务在内的指标体系,并提出了基于网络分析法(Analytic Network Process,ANP)和逼近理想解排序法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)的异质供应商绩效评价方法,通过ANP确定各级指标权重,借助TOPSIS消除指标量纲差异,最后应用示例分析,验证了该方法对复杂装备研制中异质供应商绩效评价的可行性和有效性.     

考虑时间窗和装载约束的装配线集成物流调度

针对电动工具装配车间物料配送的集成调度问题,考虑配送时间和配送效率,将集成调度方案划分为两个层次,以空间利用率最大化为目标构建基于标准化料箱的物料装载模型,并将物料装载约束与装配车间配送路径规划问题有机融合,结合装配流水线的动态需求时间窗信息,构建考虑时间窗和最优装载约束的车辆路径最优配置模型,保证配送及时性和成本优化双重目标要求,给出了基于遗传算法的模型求解方法,并通过不同规模问题的算例验证了模型和算法的有效性。以南京D公司电动工具装配车间实际背景为例,提出了物流调度方案,进一步表明该模型和算法能够有效提高车辆装载率并降低车间物料配送成本,具有实际应用价值。     

面向云平台中心化集成调度的跨供应商订单分配模型

跨供应商订单分配可以充分发挥云平台优势,有效整合利用各供应商的剩余资源.鉴于此,提出一种云平台主导的集成调度模式,基于该模式和供应商的产能约束、运输约束、订单约束构建面向云平台中心化集成调度的跨供应商订单分配模型,给出基于改进遗传算法的模型求解方法,并通过算例演示所构建模型和算法的有效性.Matlab实验结果表明,订单能够在各供应商间得以科学分配,实现各供应商闲置资源有效利用和成本最优.     

考虑团队交互学习效应的单工作组可中断任务调度模型

工作组完成工作任务时团队成员间存在交互学习效应,考虑工作组规模、人员结构等因素可以更好地配置资源实现优化调度.基于标准加工时间和单人学习效应定义了团队交互学习效应,给出了基于团队交互学习效应和人员加工可中断约束的工时表征公式,构建了以最大完工时间最小为目标的单工作组可中断任务调度模型,设计了基于精英保留遗传算法(e-G...