基于模糊规划的间歇过程生产调度建模

通过对现有生产调度模糊模型的分析，针对间歇生产过程，提出了一种新颖的参数模糊的通用模糊规划建模方法，模糊模型采用2种基于普通遗传算法的模糊算法，即模糊模拟和SFA算法。该方法中，参数隶属函数选取灵活，采用合适的模糊表示方式。最后通过实例验证了该模糊建模方法是一种有效的方法。     

调度问题的建模方法

生产调度问题有广泛的应用前景，有明显的经济效益与社会效益。但是生产调度问题的研究大多只考虑求解方法，很少涉及建模方法。建模方法主要依靠专家的经验和技巧。本文提供了调度问题的数学描述，这是把调度问题定义为一类约束满足问题。然后以皇后问题为例研究了调度问题的建模方法。由此实例给出了模型的测度，并给出基于约束的建模方法。这种基于约束的建模方法对于建模问题的理论化，形式化，是积极的探索。这可以指导调度问题的数学模型的建立。     

生产调度问题的模糊满意优化

研究了生产调度的模糊多目标优化问题．分析了生产调度问题中的优化目标和系统约束的模糊性，分别定义了其模糊满意度，形成了一类具有模糊目标和模糊约束的多目标优化模型，运用模糊优化算法进行求解，对一算例进行了仿真研究，验证了该算法的有效性。     

模糊聚类分析在数学建模中的应用

本文应用模糊聚类分析理论,快速、简捷地处理了数学建模中的某些问题,得到了令人满意的结果。     

基于模糊综合评判的实际生产调度决策研究

为解决实际生产调度中的模糊不确定性决策问题,提出了基于优先级规则和模糊综合评判结合的生产调度决策方法.通过分析实际生产调度中的任务分派过程,得出任务分派时需要考虑的任务影响因素以及设备影响因素.利用影响因素的隶属函数表示各影响因素的优先程度,解决了调度过程中的不确定及偏好信息的表示问题.通过模糊综合评判计算,对任务优先级和设备的优先级进行综合计算,解决了调度过程中多模糊因素综合权衡问题.最后通过算例对该方法计算过程进行说明,并以实际车间调度应用为例分析了该方法的实用性.     

训练仿真器模糊建模的方法

评价训练仿真器数学模型的好坏,主要是采用该模型构成的仿真系统给受训练者在动静态感受上是否与操作实际相接近。鉴于训练仿真器的这一特点,提出了一种基于操作人员感受的模糊建模方法,即选择某一种与“感受”模态相关的数学模型结构,把熟练操作人员操作仿真器与以往操作实机“感受”的差别作为模糊化环节的输入量,再由模糊规则调整有关参量直至二者动静态感受相一致为止,通过实例仿真,说明此方法行之有效。     

基于UML炼钢-连铸车间生产调度系统建模

为了适应炼钢-连铸生产调度系统对实时性和动态性的要求，用Unified Modeling Language(UML)对该问题建立了需求模型、静态模型和动态模型，探讨了使用UML建模的特点及关键技术，结果表明，UML能够将系统的结构与数据良好的结合起来，精确体现系统的需求。     

化工原料生产间歇作业调度建模

通过对现有化工原料加工企业生产调度问题的描述,对间歇作业调度模型进行分析,建立间歇生产过程作业调度模型。     

一类非线性系统的模糊建模方法

针对一类非线性系统的建模问题,以扇区非线性化为基础,提出了一种T-S模糊建模方法。首先在论域上确定出系统中非线性项的最大值和最小值;然后给出非线性项的隶属度函数;最后建立了非线性系统的T-S模糊线性模型。本算法计算简单,容易实现,同时,仿真结果也表明算法能够有效实现对原系统的逼近。     

生产调度的稳定性研究

生产调度中存在着大量的约束条件，它是否可行完全取决于所有约束条件是否都满足。文章研究了面向约束的调度稳定性问题。给出了硬约束、软约束和约束满意度的定义，提出了调度稳定度的概念，最后给出一个生产调度案例说明了调度稳定度在生产实际中应用的意义。     

建模方法综述

介绍了几种建模方法,阐述了将神经网络和模糊逻辑、遗传算法、小波分析与传统建模理论有机结合起来的智能建模方法.     

模糊数学及其在数学建模中的应用

主要讨论模糊数学在数学建模中的应用问题。在数学建模中引进模糊数学方法,可以得到一些计算较为简单,更符合实际情况的数学模型。     

模糊边界地理现象的建模方法

针对模糊边界地理现象,提出使用模糊隶度函数建立模糊地理模型的建模方法。通过土壤类型分类的实例,说明使用模糊聚类法提取土壤类型边界,使用模糊隶属度函数建立土壤边界模糊模型,能够较自然并较准确地达到土训类型边界提取和边界建模的目的。     

一各新型的单件小批量生产车间调度方法

提出了解决具有开完工限制的约束Job-shop生产调度问题的一种新方法,该方法将粗细排算法有机结合起来,在粗排算法中,系统优先安排机床虚拟工序队列集合中剩余加工时间最大的工序,得到一个初始可行方案,该方案使工件在系统中的流通时间最短。细排算法以粗排算法所得方案的基础,以工件的提前／拖期时间最大的工艺块为调整目标,通过交换工艺块中相邻工序位置的调整策略,得到一个优化的生产作业计划。经分析实例验证,该算法易于实现,具有一定的优度,并且在工程中是可行的。     

改进的T-S模糊模型建模方法及其应用

针对一般的仿射非线性系统,提出了一种改进的建立T-S模糊模型的方法. 使建立的模糊系统与原非线性系统具有相同的响应特性,避免了平衡点线性化产生的系统误差的不利影响,同时也适用于含有多个非线性项的系统. 将这种建模方法应用到GMAW系统,建立了改进基于T-S模糊模型GMAW系统,并且建立的模糊系统和原系统具有相同的响应特性. 仿真结果证明了该方法的有效性.     

一类含模糊完成期的生产进度计划研究

分析了生产进度计划的模糊特性，建立了含模糊完成期的生产进度计划模糊网络模型，引进模糊ＣＰＭ，给出了计算该模型的模糊可能期、模糊限制期和模糊浮动期的模糊算法，为编制生产进度计划提供了依据。     

模糊AND-OR神经网络优化建模方法

采用由AND和OR模糊神经元组成的神经网络进行模糊逻辑建模,每个神经元由S和T算子组合而成,并给出单个神经元作用在模糊集上的效果,充分展示了这两种神经元的优越性,以4条规则为例推导出这类神经网络与“if-then”的规则集之间的等价关系。在神经网络的学习过程中,提出了一种混合式的学习方案采用遗传算法优化整个网络的结构,缩小了输入空间的维数,减少了相应的规则数;并在此基础上利用梯度的学习方法继续对相应的参数进行优化,从而使网络具有很好的优越性,为进一步模糊控制创造了良好的平台。     

基于参数可调隶属函数的模糊插值建模方法研究

将模糊推理建模法应用于一阶非线性系统,其中的插值函数一经确定,被控对象的模型即被确定.由于不同系统适用不同的插值函数,如果需要用其它插值函数对系统建模,得重新建立系统模型.设计了一类可调参数插值函数,通过改变其中的参数,从而改变函数形状,最后得到一个较适用的模型框架.     

基于混合Petri网的农业生产工作流建模研究

根据农业生产的实际工作,建构一个基于混合Petri网的工作流模型.混合Petri网一般由连续和离散两个部分组成,模型连续的部分主要反映农田实际工作的进程,离散部分主要表示农机和劳动力等资源状况的变化,提出的模型还可以模拟在生产过程中的工作和间歇状态.仿真结果表明,混合Petri网模型能准确地描述农业生产的过程,在出现不确定因素的情况下能重新分配资源.该模型作为农业生产规划的参考模型,促进在不确定的环境中相关优化算法的发展.