客户驱动的硫化车间非合作博弈生产调度研究

以客户利益为核心,建立客户驱动的非合作博弈的硫化车间多目标调度模型,将制造任务、硫化机映射到博弈模型中,将客户订单的完工时间和硫化成本组合形成收益函数,将模型的求解转化为对Nash均衡点的求解,设计遗传算法对非合作博弈模型的Nash均衡点进行有效求解,通过求解结果验证模型的正确性。     

多设计任务调度的非合作博弈研究

从客户竞争需求的角度出发，以提交的设计任务各自的设计时间最短为调度目标，采用博弈理论，提出并构建了一种面向多设计任务的非合作博弈调度模型．在该调度模型中，设计任务被映射为博弈模型的局中人，与设计子任务集对应的可选设计节点映射为各设计任务的可行方案集，各设计任务的设计完成时间的倒数映射为收益函数，将多设计任务的调度转化为多设计任务调度模型的Nash均衡点来求解问题，并采用遗传算法进行了解算．同时，以6个设计任务验证了该任务调度模型及算法的可行性，为解决多设计任务调度问题提供了一种新的思路．     

n人非合作博弈弱Nash均衡点的存在性

根据Nash均衡的定义,也即是局中人单独改变自己的策略不能使自己支付更大这一结论,提出了一种新的均衡,其思想是局中人通过改变自己的策略的确可以增加自己的支付,但是由于局中人改变策略会产生成本这一事实,当成本高于或等于增加的支付时使得局中人没有改变自己的策略。基于这样的事实背景,在博弈模型中引入了局中人的成本函数,重新建立了n人非合作博弈模型,以及n人非合作广义博弈模型,并给出了弱Nash均衡点的定义,在此基础上研究博弈模型中弱Nash均衡点的存在性;通过定义最优回应映射,应用相关引理证明最优回应映射是usco的、非空的、凸的;通过Fan-Glicksberg不动点定理证明了n人非合作博弈,以及n人非合作广义博弈弱Nash均衡点的存在性。     

非合作流速与拥塞控制博弈的应用

针对Internet用户的贪婪行为,引入非合作博弈理论,为非合作网络中的流速与拥塞控制行为建立模型,论证了上述博弈模型中Nash均衡点的存在性和惟一性.在分析了求解Nash均衡点解析解的基础上,设计实现了一种分布式流速控制算法(FCAG-SL).仿真实验表明,FCAG-SL算法具有良好的收敛性,应用流可以获得比其他拥塞控制算法更高的效用和整个系统的效用,验证了算法的可行性和有效性.     

基于MAS的动态协作任务求解模型与算法

为提高动态网格资源的利用率,提出了基于多智能体系统博弈协作的任务动态分配和协作求解模型,建立了网格资源调度模型和任务求解算法,证明了资源分配博弈中Nash均衡点的存在性、唯一性和Nash均衡解。该方法能够利用用户智能体的学习和行为能力,使得用户的资源申请和任务调度具有较高的合理性和有效性。进行了供求关系中竞价博弈的模型试验。实验结果表明,资源调度算法不但可以有效减少延迟,而且在响应时间的平滑性、吞吐率及资源利用率方面比类似方法要好。使得整个网格系统供需合理、负载均匀。     

基于粒子群优化算法和博弈论的网络学习控制系统带宽调度

研究了双层网络学习控制系统的带宽调度优化问题.为了合理分配子系统的带宽,引入了网络定价体系和动态带宽调度方法,建立了非合作博弈模型,从而将网络控制系统的网络资源分配问题转换为非合作博弈竞争模型下的Nash均衡点求解问题.在此基础上,采用粒子群优化算法得到此框架下的纳什均衡解,并进一步给出了网络控制系统的时间片调度方法.仿真结果表明了所提方法的有效性.     

面向SOMS外包任务分配决策的一对一Stackelberg博弈模型研究

为解决服务型制造系统(service-oriented manufacturing system,SOMS)中的核心企业外包任务面向单一供应商的分配决策问题,提出并建立了一对一Stackelberg外包任务分配决策博弈模型。在该博弈模型中,将核心企业映射为领导者,将供应商映射为追随者,将生产成本与利润分别映射为核心企业与供应商的收益函数。为实现一对一Stackelberg博弈模型Stackelberg均衡点的有效求解,设计了2层次嵌套遗传算法(genetic algorithm,GA)。案例仿真结果验证了所提出的模型与解算方法的正确性。     

部分合作博弈均衡点的存在性

为解决部分合作博弈均衡点的存在性问题,针对合作局中人与非合作局中人地位对等的情况下考虑对部分合作博弈模型引入了Nash均衡点的概念,同时针对合作局中人与非合作局中人地位不对等的情况下考虑对部分合作博弈模型引入了主从均衡点的概念,利用非线性分析的技巧处理这两类部分合作博弈均衡点的存在性.研究结果表明:在给出合作局中人与非合作局中人的支付函数的连续性和凸性的条件下,可以利用Fan-Glicksberg不动点定理得到两类部分合作博弈模型的Nash均衡点与主从均衡点的存在性.     

广义集值映射Nash均衡点的存在性及Levitin-Polyak良定性*

针对以往集值映射Nash均衡点无约束的问题,提出了有约束条件下的广义集值映射Nash均衡点的概念,它以通常的Nash均衡点及Loose Nash均衡点为特例,首先,使用KKM定理的等价形式,得到了广义集值映射Nash均衡点的存在定理;其次,针对广义集值映射Nash均衡点的稳定性,通过定义Levitin-Polyak近似解序列,证明了Levitin-Polyak良定性的充分和必要条件,在此基础上,得到了广义集值映射Nash均衡点的Levitin-Polyak良定性结果;此外,通过给出实际例子,验证了广义集值映射Nash均衡点的存在性和Levitin-Polyak良定性结果,说明了大多数的广义集值映射Nash均衡点具有稳定的性质,同样,当其支付或可行约束对应映射退化为单值函数时,其存在结果和Levitin-Polyak良定性结果依然成立。     

向量值集值形式广义博弈Nash平衡的存在性

对常见博弈模型中的策略集和支付函数进行抽象化,构造其向量值集值形式意义下的广义博弈模型,并定义相应的Nash平衡点和向量值集值形式广义博弈的最优回应映射,证明最优回应映射的不动点与其Nash平衡点是等价的。最后对抽象化的策略集和支付函数作相应的假设,获得了广义博弈模型Nash平衡点的两个存在性定理,推广了Nash平衡点存在性结果。     

基于目标级联法和粒子群算法的柔性分布式车间调度

针对传统的单车间调度优化不能满足分布式车间调度优化的需求,提出一种基于目标级联法和粒子群算法的层次化柔性分布式车间调度优化模型,其中的生产计划层负责零件的分配,车间调度层负责零件加工路线的规划.以2个柔性制造车间组成的调度优化问题为例,验证该调度模型的有效性.研究结果表明:所提出的模型在将加工零件合理地分配到适当车间的同时,实现了零件加工路径的规划,从而为解决柔性分布式车间调度优化问题提供一种有效方法.     

采用实时生产信息的单元制造任务动态调度方法

运用无线射频技术来实现对制造单元加工现场实时生产信息的动态获取,并针对制造单元生产过程中常发生的新任务加入、设备损坏和交货期更改的不确定性事件,以制造任务最短完工时间为调度目标,建立了单元制造任务的动态调度模型,通过引入爬山搜索方法构建了混合遗传算法,实现了对该模型的有效解算.混合遗传算法的进化操作由选择、交叉、变异与爬山进化算子组成,可有效地提高算法的收敛速度,在开发的采用实时生产信息的单元制造任务动态调度系统上进行了调度案例验证,结果表明,所提出的方法可以有效地解决不确定性事件的单元制造任务的动态调度问题,从而提高了调度方案与制造单元实际生产需求的一致性.     

Associating Memory Through Case-Based Immune Mechanisms for Dynamic Job-Shop Scheduling

Knowledge plays an active role in job-shop scheduling, especially in dynamic environments. A novel case-based immune framework was developed for static and dynamic job-shop problems, using the associative memory and knowledge reuse from case-based reasoning (CBR) and immune response mechanisms. A 2-level similarity index which combines both job routing and problem solution characteristics based on DNA matching ideas was defined for both the CBR and immune algorithms. A CBR-embedded immune algorithms (CBR-IAs) framework was then developed focusing on case retrieval and adaptation methods. In static environments, the CBR-IAs have excellent population diversity and fast convergence which are necessary for dynamic problems with jobs arriving and leaving continually. The results with dynamic scheduling problems further confirm the CBR-IAs effectiveness as a problem solving method with knowledge reuse.     

基于目标级联法的作业车间调度的研究

作业车间调度是一种典型的组合优化问题，大规模的调度优化是该类问题的难点。本文针对求解大规模的车间调度问题的需要，基于层次性优化的目标级联法，建立一种带层次性的车间调度模型，并以由两个零件族制造单元组成的车间调度为例，验证所建立的车间调度模型。研究表明，基于目标级联法的车间调度模型为大规模车间分层调度问题解决提供一种有效方法，而且能根据加工时间和工件数量动态合理地分配各制造单元的机器数量和工件的加工路径。     

单机上考虑运输的退化工件的在线排序问题

研究了单台机器上工件具有可退化效应并考虑工件运输的在线排序问题.工件按时间在线到达.这些工件先在机器上加工,完工的工件再由一台运输车辆将其运送给顾客.排序问题的目标是最小化最大运输完工时间.对于所讨论的排序模型,给出了问题的下界并给出达到下界的最好可能的在线算法.     

加工时间依赖于开工时间的单机排序问题

讨论了加工时间依赖于开工时间的单机排序问题．在这一模型中每个工件具有一个基本加工时间，当工件的开工时间超过某个共同的工期后，工件会有一个时间惩罚．本文就目标函数为极小化最大完工时间和总完工时间的问题进行了讨论，对某些特殊情况给出了多项式算法.     

带有退化效应和不可用区间的并行批排序问题

在制造业中,处理机由于长时间使用而发生故障或进行维护、保养等原因,产生一些不可用区间;并且工件的实际加工时间往往与它的开始加工时间有关。研究一种带有退化效应和不可用区间的无界单机并行批处理机排序问题。在这一模型中,工件的实际加工时间是其开始加工时间的线性递增函数。而并行批处理机中,同批工件同时开始加工,同时完工,且批一旦开始加工就不可中断;每批的加工时间等于这批工件中加工时间的最大者;同批中工件的完工时间都相同,为这批的完工时间。讨论的目标函数为最大完工时间问题。通过对最优解性质的分析,给出了求解此问题的多项式时间的最优算法。     

求解作业车间调度问题的粒子群优化算法

讨论了作业车间调度问题的数学表达模型,考虑将粒子群优化算法与差异演化算法的优点结合起来,提出求解作业车间调度问题的新的混合粒子群优化算法,对7个标准算例的仿真结果表明了算法的有效性和优越性.     

基于遗传算法的离散型并行生产的调度排优

在分析了CIM体系结构中离散型并行生产调度问题的基础上,基于遗传算法,针对调度排优问题,建立了以总加工完成时间最短为优化目标的数学模型,并设计了遗传算法的编码、交叉、变异算子,详细描述了遗传算法的各个组成部分·利用数据库技术,开发了实现该算法的可视化软件,并在实际应用中实现了调度系统与CIMS其他模块之间的集成·理论分析与实践表明,遗传算法简明、有效并且实用,所求解得到的优化作业排序对于并行生产的车间作业调度具有很好的指导意义·