考虑学习率和搬运时间的人工作业系统批量加工模式研究

在考虑员工学习率和相邻工序间搬运时间的基础上, 对人工作业系统的批量加工模式进行研究. 以严格理论证明的方式给出小组作业模式和生产线作业模式的批量零件生产周期公式; 在给定算例的情况下, 得出与传统模型不同的结果: 小组作业模式具有最短的生产周期. 建立各道工艺工序和运输工序加工与搬运时间模型, 分析搬运设备每次搬运的零件数量, 并设计运输工序所需搬运设备数量的全局优化算法. 决策者利用时间模型和搬运设备每次搬运零件数量的信息, 可以有效安排某批零件的加工与搬运任务; 利用运输工序所需搬运设备数量的全局优化算法可求解运输工序所需搬运设备的最小数量, 并可明确搬运设备的投入时间.     

人工作业系统各作业模式生产效率与成本分析

基于"一线员工"高柔性、低成本、低风险及环境友好的特点,以员工作为主体要素的人工作业系统(MOS-Manual Operation System)是我国中小制造企业当前采用的主要结构模式。人工作业系统的组织模式及其作业形式对生产系统绩效影响较大。当员工速率为已知常数时,从各工序小组的人数、生产速率的差异性、工序间是否相互支援的角度对作业模式进行分类,并分别计算其计划期内的产出速率及总人工成本,算例表明生产线需要的多技能人数越多,生产效率越高,但成本也越高。当员工速率服从正态分布时,采用witness仿真的方法得到的结论是生产率的波动性越低、各工序小组人数越多,生产效率越高。上述结论可为生产实践提供参考价值。     

基于人工作业系统的人员合作问题研究

自20世纪以来,生产方式由大量生产转化为少量多样化生产,其中手工作业内容占了很大一部分;本文分析了人工作业系统（MOS）中个人在组织中的活动特性,同时指出了该系统中影响团队效率的因素;并用n人合作对策及Shapley值理论对团队中人员的贡献值进行量化求解,进而利用循环迭代的运算方法对团队的组合进行重新的调整,最终对团队成员的组合起到一定的优化作用。     

考虑搬运时间的多品种、小批量混流制造系统批量加工模式的优化与资源调度

对带搬运时间的混流制造系统批量加工模式的优化与资源调度问题进行研究. 建立批量工件的加工与搬运时间模型,用于求解生产周期和优化搬运次数. 在此基础上,分析工件排序方案的决策准则,用于确定工件最优投产顺序. 设计互助组优化算法,其可对最优作业排序方案所需的搬运设备进行调度. 研究结果表明: 本文的研究方法可有效求解带搬运时间的批量工件的生产周期,能优化批量工件的搬运时间和次数,可获得工件的最优排序方案,并能合理调度搬运设备资源.     

一种基于自适应遗传算法的CMAC的学习率优化方法

CMAC（cerebellar model articulation controller）是一种局部逼近神经网络，它发展了近30年，但是关于其学习率的确定仍缺乏好的方法。基于CMAC的控制系统如果没有好的学习率，那么系统就会不稳定或者收敛速度很慢。在传统方法的基础上提出利用遗传算法（GA）来确定其学习率，通过自适应遗传算法（GA）其他传统方法相比较，表明利用自适应遗传算法（GA）不仅使系统稳定，而且收敛速度更快，并进行了仿真验证。     

并行加工经济批量问题的最优算法

考察了 n - period经济加工批量问题并给出一种复杂度 O(mnlogn )的优化算法 .对于无能力约束的动态经济加工批量问题 (Wagner- Whitin问题 ) ,最早由 Wagner和 Whitin(195 8)提出 ,并给出一个基于动态规划 ,复杂度为 O(n2 )的算法 .最近 ,有许多人重新对该问题进行了研究 ,并以多种方式给出了复杂度为 O(nlogn )的算法 .本文在以上研究的基础上 ,针对柔性加工多机并行加工情况 ,给出了一种复杂度为 O(mnlogn )的 Wagner- Whitin问题的解法 .     

一种具有动态最优学习率的BP算法

提出具有动态最优学习率的BP算法,动态最优学习率是通过迭代的方式得到的,这种算法具有运算简单,收敛速度快,精度高特点。仿真结果说明此算法是有效的。     

考虑佣金率的一口价拍卖模型

针对现实拍卖中卖方通常将拍品委托给拍卖行进行拍卖,建立了带佣金率和保留价的一口价拍卖模型.运用博弈理论,首先分析了投标者的均衡策略,然后在给定佣金率的前提下研究了卖方的最优保留价和最优一口价,接着在给定保留价和一口价的前提下研究了拍卖行的最优佣金率研究发现:与不考虑佣金率的情形不同,在考虑佣金率的模型中,一口价有正的概率被投标者选择,即卖方在拍卖中设置一口价可以提高其收益,且卖方的最优保留价大于不设置一口价的模型中的最优保留价;拍卖行的最优佣金率小于不设置一口价的模型中的最优佣金率.     

考虑时变波动率影响的最优期权投资组合

本文基于上证50ETF期权,构建单期模型求解最优期权组合问题.我们采用GARCH模型和GJR-ST模型来刻画标的50ETF日对数收益率的动态过程,采用蒙特卡罗模拟法生成标的资产在期权到期日的价格分布.样本外实证结果表明,GARCH模型和GJR-ST模型构建的最优期权组合都能获得显著为正的样本外平均收益.而相比于GARCH模型,GJR-ST模型能更好地管理波动率风险,因而可以获得更高的收益风险比.     

考虑附加资源和学习效应的不相关并行机调度

针对考虑附加资源和学习效应的不相关并行机调度问题(unrelated parallel machine scheduling problem, UPMSP),提出一种动态人工蜂群算法(dynamical artificial bee colony, DABC),实现最小化最大完成时间。给出一种新的编码方法和解码过程,并构建2个初始蜂群;提出一种蜂群评估策略,以动态确定雇佣蜂群和跟随蜂群;在雇佣蜂阶段和跟随蜂阶段采用不同搜索策略,以增强算法的探索能力。实验结果表明：DABC的新策略合理有效,且该算法在求解UPMSP时收敛性、平均值和稳定性更强,显示出较强的搜索性能。     

带搬运时间的批量生产制造系统生产作业计划方法

为给考虑搬运时间的批量生产制造系统中的同类型工件制定生产作业计划,对批量工件的加工与搬运时间、搬运车辆调度和工件移动方式决策等问题进行深入研究.构建同类型批量工件在不同移动方式中的加工与搬运时间模型并设计相应的计算流程图.建立基于生产周期和搬运车辆总投入数量两个决策目标的工件移动方式决策模型.研究结果表明:本研究可有效选择工件移动方式,可为考虑搬运时间的同类型批量工件制定精确的生产作业计划,并可对搬运车辆进行合理调度.     

High performance reconfigurable hardware system for real-time image processing

1 .INTRODUCTIONRecently, real-ti me i mage processing systems havebeen widely utilized in the field of military,medicine, industry, agriculture , business and re-search. Many application areas where a real-ti me pro-cessing solution is required i mpose considerable con-straints on physical size ,power dissipation and cost ofthe solution and so on. An additional constraintwhichis ofteni mposedis that of flexibility of the so-lution, enabling reconfigurability or modificationwhileinservice .…     

一种实时信号处理平台的实现及其应用

结合高分辨率测深侧扫声纳(HRBSSS)的研制和应用过程,提出了一种基于PC104-Plus总线的小型实时信号处理平台。该平台根据系统对控制和运算的需求选择了CPU-T6VEF型PC104-Plus总线CPU板,加装Hammerhead-PC/104-Plus DSP板,采用Linux操作系统,可以方便地进行软件开发,具有很高的灵活性和实用性。实验表明,该平台可以完成HRBSSS中数据的实时信号处理任务,可广泛应用于通信、图像处理、语音处理、雷达、医疗等领域。     

基于学习效果的蔬菜电商成组拣货排序方法

按单拣货是电子商务背景下物流配送中心最关键、最复杂的作业环节.它直接衔接着物流配送和客户,且大部分是劳动密集型作业,因此按单拣货也是出错率最多,耗费时间最长的环节.在拣货之前对订单考虑配送因素和相似性成组,能够大大降低拣货成本.蔬菜电商拣货系统是基于人的柔性作业系统,拣货人员的学习效果导致作业效率随时间变化,从而订单的拣货时间不确定,对按单拣货作业有着不可忽视的影响.本文针对蔬菜B2C电子商务直销背景下拣货环节的订单成组作业优化问题进行研究,基于拣货人员的学习效果,建立最小化订单拣货完成时间之和的拣货序列优化模型.针对该问题多阶段,多层次决策特点,基于序贯决策思想,提出两阶段的求解方案:第一阶段订单成组,提出同时考虑订单配送距离,打包材料相似性和订单相似性三种指标融合的订单成组准则,并给出启发式算法对订单进行成组;第二阶段成组订单作业调度,提出基于修订式非递减的订单规模排序方法对组内订单进行排序,组间排序是基于具有降低搜索范围,提高搜索能力的改进模拟退火-遗传算法.通过数值实验和算法比较,验证了本文算法的有效性和实用性.研究结果表明,本文得到的方法能大大缩减拣货时间成本,为蔬果类商品网...     

基于滑模观测器的非线性系统迭代学习控制

针对相当广泛的一类非线性系统有限时间轨迹跟踪问题,提出了一种基于滑模观测器的迭代学习控制算法。根据系统的非线性特性,利用一种滑模观测器对系统的状态进行估计,根据估计信号设计了一种类D型开环迭代学习控制律。这种控制方法不需要对系统的跟踪误差信号进行微分,从而对系统的量测噪声不敏感。给出了控制算法的收敛性证明,通过仿真实验证明了这种算法的有效性。     

桌面Linux内存管理算法改进

针对桌面Linux操作系统在支持应用程序上存在着系统响应慢和交互能力差等重要问题,从内存管理角度提出了两个改进算法:具有主动交换机制的物理页面管理算法和基于启发式学习的预加载共享动态链接库算法,旨在缩短系统的响应时间,增强系统的交互能力。第一个算法提出了由应用程序引发的主动地释放物理页面的不同时机,以预防可用物理内存页面进入紧缺状态,避免由于可用物理页面缺乏造成的系统响应延迟;第二个算法根据共享动态链接库被调用的频率,动态地选择被调用最频繁的一些共享动态链接库,并预先将它们加载到物理内存空间,以加快进程的执行速度,缩短系统的响应时间。第一个算法在实验中取得了良好的结果,在桌面Linux系统中采用第一个算法是非常有效的。     

可支持多级关键度任务的实时操作系统

为设计可支持多级关键度任务的军用实时操作系统MRTOS,首先分析了现有实时操作系统的调度机制。同时为定量描述任务的关键度,使用时间窗口来描述任务在有限时间范围内的时限错过情况。基于此描述,提出了改进型的最短紧急距离优先调度算法,该算法可保证实时任务仅错过规定数量的时限,能有效支持不同关键度任务同时运行在同一计算机上,同时可在任务量瞬时过载的情况下保证关键任务优先得到执行。最后通过仿真对最短紧急距离优先调度算法进行了例证。     

基于相似体系的民机结构超手册维修案例分析

为了解决超出手册范围的民机结构维修问题, 提出一种基于相似体系的民机结构超手册维修案例体系模型。通过提取航空公司现有民机结构案例的损伤信息和维修方案信息, 依据信息性质, 采用数值分析、层次法、属性度量、术语频率-逆文档频率(term frequency-inverse document frequency, TF-IDF)方法进行系统的相似度分析, 建立案例相似度指标体系。导入维修案例数据, 通过支持向量机(support vector machine, SVM)分类以及弹性网络回归对指标体系进行权重分配并验证其可靠度达到82%。最后通过实例深度分析了该体系的可行性, 实例证明, 案例相似度指标体系的权重分配与区分效果总体符合实际, 对民机结构超手册维修案例的制定有着重要参考意义。