基于NSGA-Ⅱ叉车轮边减速器优化设计

以叉车轮边减速器行星轮系为研究对象,在满足设计要求的前提下,以轮边减速器行星轮系齿圈直径最小,中心距最大和重合度最高为目标建立目标优化数学模型.运用改进的NSGA-Ⅱ对多目标优化并得到Pareto最优解集,利用多指标加权灰靶决策模型选择最优设计方案.优化结果表明：改进遗传算法的运用是可靠有效的,为以后产品优化设计提供新了的设计思路.     

走进21世纪的金融学科建设

在新的经济形势下，金融学科的建设有紧迫性。金融学科建设应注重多学科知识的交叉渗透，着眼于金融业的现状和未来变化趋势，开拓创新，注重学术水平的提高，注重师资队伍、课程体系和教材全方位改革。     

基于改进非支配排序的云模型进化多目标柔性作业车间调度

采用多目标进化算法研究柔性作业车间调度问题,目标是最小化最大完工时间、机器总负荷和最大机器负荷3个性能指标。针对NSGA-Ⅱ识别非支配个体较慢和个体比较次数较多的不足,设计一种基于预排序的快速非支配排序算法,快速识别非支配个体并淘汰被支配个体,提高非支配解集的构造效率;结合柔性作业车间调度问题的特点和进化算法的性能,引入云模型进化策略,提出一种基于非支配排序的云模型进化多目标柔性作业车间调度算法。运用云模型揭示模糊性和随机性的优良特性维护进化种群,提高非支配解分布的广度和均匀度。利用多指标加权灰靶决策模型选择最满意调度方案。使用基准实例进行测试并比较测试结果,验证了算法的可行性和有效性;利用提出算法确定了生产实际的最满意调度方案。     

基于犹豫模糊语言术语的供应商多准则群决策研究

针对全球价值链环境下供应商科学决策问题,提出基于不确定语言术语的多准则群决策模型。首先分别提取专家的偏好信息,将偏好信息转化为犹豫模糊语言术语,引入不确定语言变量进行词计算;其次,运用包络算子融合专家的偏好信息形成犹豫模糊语言术语集,设计集成准则权重的相对贴近度进行产品供应商排序,确定最满意供应商;此外,引入信息熵求解决策过程无先验知识的多准则权重;计算结果表明：3种信息熵参数条件下最满意汽车零部件供应商选择结果完全一致,基于相对贴近度值的供应商优劣排序结果相对于信息熵参数变化不敏感;验证了所提模型可行性、有效性和稳定性,为汽车零部件供应商的实际评价与选择提供有益借鉴。     

企业扁平化组织结构的研究

在分析传统宝塔式多层次管理结构的基础上，概括出扁平化组织结构的本质特征及优点，阐述了包括精益生产、JIT、敏捷制造等先进管理、生产方法在扁平化组织结构中的应用，以及实现扁平化管理模式的方法和信息集成，并用IDEF(集成定义法)分析及建模工具成功地构建出基于采购、库存、生产、分销等模块的集成信息模型框架，为企业的可持续发展提供一种具有实践意义的管理、生产结构模式。     

多目标柔性作业车间调度算法研究综述

首先,介绍了多目标柔性作业车间调度问题的数学模型和有关定义;其次,总结了相关优化算法理论,汇总了MOFJSP优化算法的研究成果, 重点综述了求解多目标优化问题性能优良的计算智能方法和智能搜索算法;最后,指出MOFJSP优化算法若干有待进一步研究的方向和内容,并为下一步研究提出了建议。     

LNG标准在江苏LNG项目建设中的应用与探讨

目前国内在LNG项目建设中,由于尚未形成系统的国内标准,因此借鉴和应用国外LNG规范标准至关重要。文章结合江苏LNG项目建设的实际情况,阐述了如何正确理解几类常用国内外现行标准规范的条款及在实践中的灵活应用,并对条款中尚未明确的内容提出了建议。旨在为同行提供一定的参考,也有助于形成和完善国内的LNG标准。     

球杆系统的模糊控制研究

球杆系统是一个典型的非线性不稳定系统,它的许多特性都是控制领域的研究热点,利用传统的经典控制理论设计其控制器是十分复杂甚至是不可能的。本文基于模糊控制理论,设计一个球杆系统的模糊控制器,MATLAB仿真结果表明,模糊控制器能很好的实现这类非线性系统的控制,并且具有很好的抗干扰能力。     

基于Pareto优化的离散自由搜索算法求解多目标柔性作业车间调度问题

针对多目标柔性作业车间调度问题搜索空间的离散性和求解算法的收敛性,提出一种基于Pareto优化的离散自由搜索算法来求解多目标柔性作业车间调度问题。在建立基于Markov链数学模型的基础上,证明了算法以概率1收敛;引入首达最优解期望时间来分析算法收敛速度,并分析了算法时间复杂度。采用基于工序排序和机器分配的个体表达方式,在多目标柔性作业车间离散域,利用自由搜索算法在邻域小步幅精确搜索和在全局空间大步幅勘测进行寻优;通过自由搜索算法自适应赋予个体各异辨别能力和Pareto优化概念来比较个体优劣性,不仅保留优化个体,而且使个体寻优方向沿多目标柔性作业车间调度问题Pareto前沿逼近。通过对搜索过程中产生的伪调度方案进行可行性判定,以确保调度方案可行。采用10×10FJSP和8×8FJSP问题的实例进行寻优测试,验证了所提算法的可行性和有效性。     

工序加工时间不确定的柔性作业车间重调度算法

针对工序加工时间不确定的柔性作业车间重调度问题,以最小化最大完工时间和最小化机器总负荷为目标,利用区间数表征加工时间不确定性,采用泛灰数实施作业调度,引入EDQS重调度触发机制和滚动窗口优化策略,设计了关键工序集的构造规则;采用改进的NSGA-Ⅱ算法优化关键工序集和SPT规则调度非关键工序集,从而实现完全工序集的调度。引入Hypervolume指标维护进化种群,在保证Pareto最优解集收敛性的同时维持了群体多样性,以泛灰数序关系确定最优调度方案。仿真实例不仅证明了基于工序加工时间不确定的柔性作业车间重调度算法的可行性和有效性,而且证明该方法能够及时响应不确定性因素扰动。