时序约束条件下协同制造链多目标优化

为了实现企业间制造资源的共享与优化配置,针对网络制造环境中复杂产品的制造任务,提出了协同制造链的概念.建立了整体运行成本与生产负荷最小化的多目标函数模型,分析了其时序约束条件;应用非支配排序遗传算法对多目标优化模型进行求解,获得了Pareto最优解集;应用TOPSIS方法在Pareto最优解集中选择最优解.仿真计算结果表明,提出的模型和算法能够获得满意的解.     

基于协同优化方法的分布式协同演化系统的设计与实现

基于遗传算法的协同优化方法的基本思想,在C#平台下设计与实现了一个分布式协同演化系统.该系统具有长基因群体分解、分配任务给子服务器、综合、演化、产生新的群体、短基因群体在局部空间上演化、数据输入、输出等功能.     

多学科协同优化方法的分析与改进

深入分析了标准协同优化、动态松弛协同优化和两阶段协同优化方法的几何特性,进而比较了各自的优化特性.针对协同优化对初始点敏感的问题,通过增加总体一致性约束的方法,提出了基于先验约束法的SGO方法.针对设计变量数量级相差较大的协同优化问题,为了提高学科间的一致性,给出了基于加权方法的学科间一致性约束表示式.最后,通过悬臂梁...     

不确定条件下协同设计参数鲁棒优化方法

提出了不确定条件下基于广义动态约束网络(GDCN)的协同设计参数鲁棒优化方法.分析了协同设计中的参数不确定性,基于GDCN建立协同参数鲁棒设计方法框架;在同时考虑目标属性鲁棒和约束可行域鲁棒的前提下,建立了一种带偏好信息的协同设计参数多目标鲁棒优化(MORO)模型;并给出了MORO模型的优化求解流程.通过发动机设计实例,验证了该方法的有效性和可行性.     

基于遗传算法的协同优化方法

针对协同优化的系统级优化可行域可能不存在的问题,采用遗传算法,并借鉴逐步增强约束强度的思想,提出了基于遗传算法的协同优化算法.该算法利用各子学科返回的优化值,计算种群中个体的不可行度,根据不可行度和阈值来判定该个体是否为可行解.提出利用循环迭代次数调整阈值的方法,保证了系统级优化向一致性等式约束不满足度减小的方向进行,达到了有效增强子学科间一致性的目的.最后,利用减速器典型算例对该方法进行了验证,结果表明该方法的优化性能良好.     

桁架拓扑和尺寸优化的协同演化算法

针对桁架拓扑优化问题提出桁架拓扑和尺寸优化的协同演化算法。先同桁架拓扑和尺寸优化的数学模型,再对协同演化的机理进行说明,给出算法在桁架问题上实现的编码策略,适应值孙数构造等方法,最后,对一个十杆桁架进行拓扑和尺寸协同演化计算,给出计算结果。     

网络环境下广告资源优化决策模型

研究了网络环境下优化配置有限广告资源的问题。在最大化总体点击率的基础上引入了定价模型,提出了在企业广告预算一定的条件下,基于混合定价的最大化网站收入的决策模型。目标函数是有约束的优化问题,采用罚函数法转换为无约束优化问题,针对无约束问题采用遗传算法进行求解,仿真结果说明了模型和算法的可行性。     

网络环境下广告资源优化决策模型

研究了网络环境下优化配置有限广告资源的问题.在最大化总体点击率的基础上引入了定价模型,提出了在企业广告预算一定的条件下,基于混合定价的最大化网站收入的决策模型.目标函数是有约束的优化问题,采用罚函数法转换为无约束优化问题,针对无约束问题采用遗传算法进行求解,仿真结果说明了模型和算法的可行性.     

基于策略协同优化的聚苯乙烯牌号切换方法

为优化聚合反应过程中牌号切换的过渡过程,以实验室苯乙烯连续聚合反应过程为对象,从质量和经济的角度构造多个优化目标函数,并引入针对质量指标的终点约束策略,提出一种基于策略协同的多目标优化方法来求解此牌号切换优化问题。最后从优化计算得到的Pareto解集中分别选取质量指标和经济指标均较优的方案与传统单目标优化策略进行仿真比较,仿真结果表明,该优化方法可缩短牌号切换过渡时间,减少原材料的消耗,并为企业提供多种切换方案,对实际生产具有指导意义。     

遗传算法在制造资源优化配置中的实现

资源优化配置是网络化制造系统中的一个重点,也是一个难点问题．文中分析传统算法在解决优化配置问题上的缺陷．提出一个基于遗传算法的资源优化配置算法模型．通过具体实例．说明该模型的有效性、先进性和可行性．最后．给出基于该模型的原型系统运行界面。     

混合工作日历下资金受限工程项目工期最短化任务指派方法

针对一类混合工作日历下资金受限工程项目工期最短化任务指派问题,提出了一种基于遗传算法的优化方法。对混合工作日历下资金受限工程项目工期最短化任务指派问题进行了描述,并设计了遗传算法对问题进行求解。提出了基于承包商工作日历的时间推算机制,设计了时间推算函数作为混合工作日历下工程项目工期推算的基础;算法采用"基于承包商号的整数编码方式"对个体进行编码和"拒绝策略"产生初始可行种群,使用"交叉算子改进策略"和"两点交叉方式"进行交叉以保证交叉后子个体可行,采用"拒绝策略"和"单点变异方式"进行变异以保证变异后子个体可行,解码过程中基于"关键路径法"和"正向推算函数FC"推算项目工期。通过案例分析验证了所提方法的有效性。     

一种求解约束函数优化问题的遗传算法

遗传算子和种群更新策略在遗传算法全局寻优过程中发挥着重要作用，通过多父体杂交算子使产生的后代更具多样性和采用最小代数代沟种群替换模型有效地均衡算法对问题解空间的探索和开发能力提高算法的性能，给出了一种求解约束函数优化问题的遗传算法。对两个典型约束函数优化问题进行了数值实验，实验结果表明了该算法的有效性和稳健性。     

大规模项目调度问题的分解和协调优化方法

为了解决大规模有资源约束的项目调度问题,提出一种串行分解和并行分解相结合的项目逐层分解方法,以便克服精确算法求解时间不可接受,而启发式算法解的质量较差的问题。根据该分解方法特点,提出基于采样选择的启发式协调方法,以及基于分枝定界方法的精确底层调度的子项目协调优化算法,并通过仿真分析了关键参数的选取。仿真结果表明,该算法解的平均质量明显优于相关启发式算法,并且求解时间能够满足工程上的要求,能够有效地提高大规模项目调度问题的求解质量,具有实用价值。     

大规模项目调度问题的分解和协调优化方法

为了解决大规模有资源约束的项目调度问题,提出一种串行分解和并行分解相结合的项目逐层分解方法,以便克服精确算法求解时间不可接受,而启发式算法解的质量较差的问题。根据该分解方法特点,提出基于采样选择的启发式协调方法,以及基于分枝定界方法的精确底层调度的子项目协调优化算法,并通过仿真分析了关键参数的选取。仿真结果表明,该算法解的平均质量明显优于相关启发式算法,并且求解时间能够满足工程上的要求,能够有效地提高大规模项目调度问题的求解质量,具有实用价值。     

一种面向绿色制造的多目标车间调度方法

提出了一种新的面向绿色制造的多目标车间调度方法,通过将调度目标分解为竞争性指标和可持续性指标,分别建立了竞争性指标的调度模型和可持续性指标的评价模型,并基于改进的遗传算法求解出多组满足竞争性指标的Pareto最优解;然后从这些解中模糊优选出可持续性指标值最好的协调解,即为所求的绿色调度方案。实例研究表明,该方法在保证生产效益的前提下,能够使制造过程的资源消耗和环境影响最小,有效地解决了绿色制造中的多目标调度优化问题。     

协同设计动约束求解策略

将协同思想应用到产品开发过程中,由多功能小组共同参与,对设计任务进行有效的任务关联和分解,分析产品的信息流确定子任务之间的关系,通过约束网络图描述各子设计任务间的联系,为了对耦合关系的设计任务进行有效求解,提出了一种基于动约束的约束求解策略,并对协同设计过程中的约束进行有效的管理。     

钢铁工业智能制造的集成优化

 钢铁工业智能制造的目的,是围绕钢铁流程功能,进行结构优化与程序优化,实现全流程动态有序、协同连续运行和多目标整体优化。介绍了钢厂结构优化和程序优化的主要内容和需要研发的关键技术,包括产品质量闭环管控、一体化计划调度、物质流能量流协同和多工序协调优化。提出了钢铁工业推进智能制造需要突破的一些共性问题和实施路径。