基于模糊熵权的企业知识链管理绩效评价

以促进知识的流动与共享为目的,构建了企业知识链管理绩效评价指标体系,将模糊多指标评价方法引入到企业知识链管理绩效研究中,利用三角模糊数对定性指标进行量化,引入模糊熵权法确定各个指标的权重,通过计算各参评单位的知识链管理绩效综合得分来对其进行排序,最后通过实例说明了给出方法的应用.     

基于数字孪生的物流配送调度优化

为了实现对物流配送过程的远程运维,达到真正的物流配送实时状态透明化,提出基于数字孪生(digital twins,DT)的物流配送调度系统.基于数字孪生基本概念,构建了物流配送数字孪生五维结构模型及数字孪生驱动下的物流配送系统整体框架.考虑到实际配送中物资常常无法按时送达,建立带有软时间窗的数学模型,并设计相应的算法内核对数学模型进行求解.最后,结合实例利用Plant Simulation仿真软件建立与现实物流配送完全映射的3D模型,借助配送过程实时数据,实现对物理空间的精确模拟和优化仿真.通过与传统物流配送优化仿真方法对比,验证了基于数字孪生的物流配送调度优化方法能够有效解决配送过程中由车况或路况出现的扰动所带来的影响,实现更优的物流配送.     

积分控制粒子群算法在再制造生产调度问题中的应用研究

针对不确定条件下再制造模糊加工时间的车间调度问题,建立了模糊工时调度模型,并提出了一种积分控制微粒群算法。考虑到基本粒子群算法易于早熟的缺点,通过增加控制器对粒子轨迹进行控制,在算法中引入加速度项,增强了种群多样性,提高了算法全局寻优能力。通过仿真实例验证表明,该算法在解决不确定条件下再制造生产车间调度问题方面是行之有效的。     

基于二阶粒子群算法优化的神经网络再制造工件疲劳寿命预测

再制造工件多元异质材料特性及工艺参数对疲劳寿命的影响,使得传统的疲劳寿命计算方法无法适用于再制造工件,针对此问题建立了再制造工件疲劳损伤预测修正模型,并通过疲劳试验分析了不同熔覆厚度和宽度条件下对试件疲劳强度和可靠性寿命的影响,同时获取了寿命预测修正系数;进而采用二阶粒子群算法优化的反向传播(back propagation,BP)神经网络,构建了材料性能参数、应力水平及再制造工艺影响因素与疲劳寿命之间的关系模型,针对再制造工件进行寿命预测。结果表明,神经网络的预测结果与试验数据相符,优于数值计算预测模型,为实现再制造工件的疲劳寿命预测提供了一种新的方法和手段。     

基于数字孪生技术的危化品车辆运输路径优化方法

针对危化品物流管控成本高、安全隐患检测困难、不确定因素较多等特点,基于数字孪生技术,建立孪生数据驱动下的危化品物流配送系统整体框架,实现对驾驶员疲劳状态及车辆故障预警等参数的实时监测。根据物理参数实现对危化品车辆调度物理空间的精准模拟与迭代优化。构建单一配送中心,带有时间窗约束的路径优化模型,以配送总成本最小为目标函数,结合孪生数据动态调整客户服务时间,采用遗传算法内核利用MATLAB求解数学模型。该方法有效解决了危化品物流调度过程中由于动态不安全因素对危化品运输成本带来的波动。     

疫情期间应急物资车辆路径优化方法

在新冠肺炎疫情期间，全力保障应急物资流通，是保持生产生活平稳有序运行的先行条件。本文建立基于智慧物流系统的应急物资车辆运输系统架构，实现物流信息透明化。并基于百度地图实时监测道路拥堵情况，结合头脑风暴算法内核，根据实况路网模型求解带时间窗的应急物资车辆调度模型，使用Matlab工具结合隔离点实际地理坐标经纬度对其路径规划方案进行仿真，实现应急物资流通过程的数据交互和车辆调度方案的实时调整。该方法改善了疫情期间应急物资的运输效率。