考虑供料策略和人因的装配线平衡问题建模研究

合理的供料策略对装配线运行的效率和成本有很好的优化效果。本文研究了装配线平衡、物料供应策略的集成优化问题，同时兼顾操作者的人因负荷。首先，考虑对装配线所需各物料采用直接或间接供料策略，并采用能量消耗率和脑力承受度来客观评估操作者的体力与脑力负荷，以解决传统人因学评估方法由于量纲问题而导致的目标函数难以获得精确最优解问题；然后，以最小工位数、最小化平滑指数为优化目标，构建了装配线平衡模型；最后，结合实例，并通过遗传算法求解，分析了分层优化和集成优化的优缺点，这为实际生产中通过优化供料方式来提高经济效益、保护工人健康提供了一定的研究思路。     

呼叫中心人员排班问题的整合方法

运用基于人因工程学中的美国国家航空航天局任务负荷指数量表(National Aeronautics and Space Administration-Task Load Index,NASA-TLX)和统计过程控制(Statistical Process Control,SPC)及模糊诊断技术构建综合模型来解决大型呼叫中心人员排班合理性的问题。一方面通过对于某呼叫中心坐席人员的问卷调查,从坐席的角度根据脑力负荷测量方法——NASA-TLX量表来衡量人员排班是否合理,另一方面利用SPC与模糊诊断技术从顾客满意度角度衡量人员排班的合理性。最后,对呼叫中心的人员排班问题的优化与调整进行综合考量。     

新书架

作者A.F.Arbel,英国剑桥大学出版社1980年出版,共440页。 本书将集成电路微模组件作为未知框加以论述,并提供了可最佳利用微模组件的系统设计准则。内容包括:放大器、放大器与变换器相互连接、模拟信号处理及其测量、模-数和数-模转换器、数据集合以及重复波形和事件测量的统计法的应用。本书给出了简化的模型和方程;还列举了一个实例,用以说明特殊信号处理系统设计中人工计算和机器计算之间的相互关系。附录阐述了有关噪声的理论基础知识、反馈放大器的分析以     

基于混沌随机滤波器的CS-MIMO雷达测量矩阵优化设计

提出了一种在压缩感知多输入多输出（compressive sensing-multiple input multiple output,CS-MIMO）雷达中利用混沌非线性系统设计随机滤波器进而实现测量矩阵优化的方法。目前,大部分研究采用高斯随机矩阵作为测量矩阵,这类测量矩阵的局限性是,每次仿真实验产生的矩阵互不相同,雷达系统无法实现在线优化,且其对硬件要〖JP〗求高,实现困难。在CS-MIMO雷达信号模型基础上构造稀疏基,提出了基于随机滤波器结构的测量矩阵设计方法,利用混沌序列构造随机滤波器系数,完成对雷达回波的压缩观测。同时以Gram矩阵逼近对角矩阵为准则对随机滤波等效测量矩阵进行优化,进一步提高雷达系统性能。仿真结果表明所提出的基于混沌随机滤波器的CS-MIMO雷达测量矩阵设计与优化算法能够有效提高波达角(direction of arrival, DOA)估计精度。     

基于卡尔曼滤波的磁浮列车悬浮控制算法研究

在磁浮列车悬浮控制系统设计中,间隙传感器信号的滤波处理是影响控制效果的重要因素之一.针对磁悬浮系统电磁干扰大,控制实时性要求高的特点,提出了应用卡尔曼滤波的方法处理间隙传感器信号.控制算法中无法直接测量的反馈量,一般都需要构造相应的观测器.而卡尔曼滤波器可以在滤除系统中存在的随机电磁干扰的同时实时估计出控制所需的所有状态信息,有效简化了算法设计提高了控制性能.计算机仿真分析和实验样车的工程实际应用表明,此方法获得了较理想的控制效果.     

基于xUML的C4ISR系统可执行对象模型设计

C4ISR系统自身复杂性和军事需求多变性,使得系统设计风险增加,研制难度愈来愈大.把模型驱动体系结构MDA的思想和可执行建模语言xUML引入C4ISR系统的设计研制过程中,详细分析了可执行对象模型对于C4ISR系统研制的意义,给出了基于xUML的C4ISR系统可执行对象模型设计方法和步骤,并通过水面舰船的实例验证了该方法的可行性.该方法对系统结构化分析、动态逻辑验证、性能测量评价,而且在描述能力、可理解性和可分析性等方面比基于Petri网的可执行模型都有很大改善.     

基于神经网络方法的大型电网短期负荷预报

电力系统负荷预报研究现状,介绍了神经网络方法应用于电力系统短期负荷预报的可行性及存在的问题。详细讨论了应用BP神经网络、共轭梯度算法改进BP神经网络方法进行电力系统短期负荷预报的算法,及在预报过程中对电网负荷数据进行预处理方法。分别应用二种方法对东北电力系统进行了72小时短期负荷预报仿真。仿真结果表明,BP神经网络训练时间长,预报精度低;而共轭梯度算法改进BP神经网络算法训练步数大大减小,缩短了网络训练时间,而且提高了预报精度。该方法可行,可用于电力系统短期负荷在线预报。     

基于小波-神经网络的电力系统短期负荷预测

基于小波变换和神经网络,提出了一种电力系统短期负荷预测方法.通过小波变换把负荷序列分解为不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用相应的人工神经网络模型进行预测,最后重构得到负荷序列的最终预测结果.在所提出的方法中小波分解能够提取负荷的一些周期性和非线性特征,根据其子序列各自所具有的特征采用相应的预测方法.实例结果表明该方法具有很高的预测精度和较强的适应能力.     

基于自适应模糊度参数选择改进FCM算法的负荷分类

在建立了负荷分类五阶段过程模型的基础上,提出了用类内距离和与类间距离和之比作为负荷分类评价指标自适应选择模糊度参数的方法,同时用模拟退火算法和遗传算法对模糊C 均值（FCM） 算法的搜索性能进行优化. 实验结果表明,在负荷分类中常用的模糊度参数值m=2并不是最优的,负荷分类中模糊度参数的最优取值区间为[2.6,3.2]. 同时,改进算法还克服了传统 FCM 算法全局搜索能力不足的问题,提高了负荷分类的精确性和有效性.     

基于多保真度代理模型的装备系统参数估计方法

系统参数估计是武器装备系统设计研制中的关键一环。针对复杂系统设计中逐渐突显的系统复杂性激增、需求动态性变化、响应的快速性、缺乏高精度数据等问题,提出一种基于多保真度代理模型的单装备系统参数估计方法。首先,该方法基于传统Kriging模型对低保真度数据建立代理模型。然后,将该模型作为全局趋势模型,插入高保真度数据建立多保真度代理模型,得到同时满足高精度和高效率双重要求的参数估计方法。最后,以飞机机翼系统设计中的最大升力系数参数估计问题为例,验证了所提方法在装备设计研制中的可行性和有效性,作为设计人员的决策支撑。     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

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《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

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TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

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Enterprise resource planning implementation decision & optimization models

To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.     

分布交互仿真技术综述

介绍了ＤＩＳ的技术特点,综述了ＤＩＳ中关键技术和相关技术,并对目前ＤＩＳ发展过程中遇到的问题进行了深入的分析与论证。