基于混合蚁群算法的产品开发过程优化方法

通过对迭代产品开发过程的分析,提出了将产品开发过程中设计活动被首次访问视为TSP问题中蚂蚁访问城市的思想,将Markov 过程建模方法与基本蚁群算法相结合,建立了混合蚁群算法对产品开发过程进行优化求解.示例表明该方法成功地将蚁群算法扩展到复杂产品开发过程优化问题,在考虑设计迭代以及设计活动完成时间服从任意分布的情况下,建立了产品开发过程优化模型,为该类问题的求解提供了一个新的思路和方法.     

一种决策建模过程模型

通过研究面向结构问题的决策过程以及人和决策支持系统的问题求解机制，提出了人机合作决策过程模型，在分析模型的基础上，讨论了ＤＳＳ对决策的支持作用。     

考虑一类过渡过程的连续过程生产调度建模

处于连续过程核心环节的生产调度,充分考虑由于装置大惯性引起的长过渡过程,可以有效提高企业经济效益.根据过渡过程的特点,采用连续时间建模方式,针对物料切换这类典型的过渡过程,以最大利润为目标建立起包含过渡过程的生产调度模型.经过对模型分析论证,把物料切换问题转换成旅行商问题,并采用分步求解的策略用Lingo软件求解.最后通过一个炼油厂生产调度实例验证了模型的有效性.     

敏捷型生产过程优化和制造执行系统

从成本控制、系统需求、系统结构等方面,分析了高质量车轮轮箍产品在下料环节、生产调度环节以及制造过程中的优化问题,建立了多型材变截面多品种组合下料优化与决策模型及其求解方法、工序不完全一致的多品种流水线作业生产调度优化与决策模型及其求解方法、以及具有序依赖机器设置时间的生产调度优化与决策模型及其求解方法,并在此基础上构建了敏捷型生产过程优化和制造执行系统的体系结构.     

基于算子树的导弹突防作战效能评估方法研究

体系对抗条件下的导弹突防作战效能评估是一个复杂的问题求解过程。基于算子树的问题求解方法,将目标问题映射为层次化的问题求解树,进一步映射为层次化的算子树,通过算子间的数据交互求解目标问题,这种从目标问题到问题表示进而到问题求解两次映射,便于用户理解问题并调整问题求解方案,是解决复杂问题求解的一种有效途径。将基于算子树的问题求解方法应用于导弹突防作战效能评估,提出了基于算子树的导弹突防作战效能评估方法,并给出了应用实例。     

基于遗传算法的地空导弹装备备件优化模型

对影响战备可靠度的各种因素进行分析，指出备件优化是提高地空导弹武器装备战备可靠度的唯一有效途径；根据地空导弹武器系统的组成和工作特点，建立了战备可靠度和备件优化模型；依据遗传算法的特点，提出了将遗传算法用于求解备件优化问题的方法，并给出了求解过程，从而有效地解决了备件优化这一复杂而困难的问题，保证地空导弹武器系统具有高的战备可靠度。     

组织过程策略优化的案例分析与求解

组织过程策略优化是依据组织的使命和资源能力约束建立组织的最佳行动过程。以联合战役为背景对基于效果的组织过程策略优化方法进行了案例分析，并对最佳策略搜索的不同方法进行了比较，通过案例的求解结果分析了基于效果的过程策略优化方法的可行性。     

求解模糊线性规划问题的拟人化算法

提出一种求解模糊线性规划的拟人化算法．它模拟人的调节过程，将模糊控制思想嵌入到遗传算法的变异与交叉算子之中求解出一个模糊优解，取代了以往利用单纯形求解模糊线性规划问题的一个最优解．实验结果表明，算法有潜力解决实际的规划问题．     

求解多目标作业排序问题的遗传算法

利用联合进化遗传算法 ( CEGA)建立了求解多目标排序问题的一般框架 ,采用目标权衡分析诱导出决策人的偏好关系 ,并将其引入求解过程 ,以确定满意排序 ,在搜索寻优过程中 ,将启发式与遗传算法相结合 ,以提高搜索效率 .最后 ,利用该算法框架求解了一个含调整时间的一般 Job Shop排序问题 ,以表明算法的有效性.     

多目标多模式模糊运输问题的最优折衷解

在不确定性运输问题研究现状的基础上，建立了目标函数费用系数、可供应量和需求量均为模糊数的多目标多模式运输问题（MOSTP）数学模型。首先根据Zadeh的扩展原理将模糊数多目标多模式运输问题转化为不同截集水平口下的区间数多目标多模式运输问题。然后根据区间数序关系，将区间数MOSTP转化为典型的MOSTP，并将模糊数约束转化为确定性的不等式约束。通过运用模糊折衷规划方法求解，得到了模糊数MOSTP的最优折衷解。文章最后采用具体算例论证了该方法的求解过程。     

煤炭企业技术进步的评价与对策

将常用于横向比较的静态数据包络分析(简称DEA)方法, 转换成研究对象(如企业或部门)自身在时间上纵向对比的动态DEA方法。通过输入计算指标值, 对动态DEA模型进行求解, 得出技术进步作用的评价指标值, 并逐一加以分析。而且利用DEA有效性概念, 判断企业是否技术有效或规模有效, 对非有效的情况, 计算出实际输入的计算指标值与有效情况下要求输入计算指标值在数量上的差距, 对症下药, 提出解决对策。     

科技进步——人类智能性自组织过程的序参量

本文基于协同学原理,阐明科技进步是社会经济系统有序状态转向基于原有序状态的新有序状态的过程序参量。通过协同学模型的运行结果说明协同学方法的应用潜力和可能的局限性。指出把协同学观点嵌入传统技术是较好的选择。最后,文中通过几个简单模型分析了科技进步、产业结构、就业结构和社会结构间的关联性。     

SOME PROGRESS IN SENSOR NETWORK DECISION FUSION

The multisensor network decision/detection problem continue to attract much research interest in recent years since such system offers many advantages over that with a single sensor in terms of e.g., survivability, reliability, and robustness. This article surveys some previous progress, briefly presents a few new results, and proposes some challenging issues in communication direction of sensor network decision fusion.     

考虑技术突破与技术升级的能力规划问题研究

技术进步与市场需求不确定性,都是制造业能力规划问题需要面对的最重要因素.以往研究仅考虑技术突破而没有考虑技术升级,较多考虑能力扩张而较少考虑能力更替,本文首次提出了一种同时考虑技术突破和升级的设备采购与替换的集成能力规划模型.在需求和技术进步双源不确定性条件下,采用Scenario方法建立了多计划期能力规划的集成决策模型,探求能力扩张、替换、维护的期望总成本最低.面对该决策问题所建立的非线性混合整数规划模型,本文为该NP complete问题设计了一种基于遗传算法框架的启发式求解算法,即通过增加变换操作的方法将该问题转换为可以随机进化求解扩张方案最优化求解替换方案的一个等价问题.在种群初始化过程中采取仅选择能力扩张决策进行染色体部分编码策略,然后用经典优化方法针对每个个体精确求解最优能力替换决策,将扩张和替换整体成本作为个体适应度参与个体评价与种群进化.实验结果表明,技术升级在不同需求变化情景下都可以有效降低能力规划的成本,且本文提出的启发式算法对于求解此类规划问题具有很好的收敛稳定性和性能稳定性.     

SET COVERING-BASED TOPSIS METHOD FOR SLOVING SUP-T EQUATION CONSTRAINED MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION PROBLEMS

This paper considers solving a multi-objective optimization problem with sup-r equation constraints.A set covering-based technique for order of preference by similarity to the ideal solution is proposed for solving such a problem.It is shown that a compromise solution of the sup-r equation constrained multi-objective optimization problem can be obtained by solving an associated set covering problem.A surrogate heuristic is then applied to solve the resulting optimization problem.Numerical experiments on solving randomly generated multi-objective optimization problems with sup-T equation constraints are included.Our computational results confirm the efficiency of the proposed method and show its potential for solving large scale sup-T equation constrained multi-objective optimization problems.     

A Continuous Minimization Method for Solving Optimal Control Problem

ＡＣｏｎｔｉｎｕｏｕｓＭｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｆｏｒＳｏｌｖｉｎｇＯｐｔｉｍａｌＣｏｎｔｒｏｌＰｒｏｂｌｅｍＡＣｏｎｔｉｎｕｏｕｓＭｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｆｏｒＳｏｌｖｉｎｇＯｐｔｉｍａｌＣｏｎｔｒｏｌＰｒｏｂｌｅｍ￥ＧＵＲｏ...     

一种求解大型生产计划模型的算法

本文考虑在允许缺贷的条件下,多产品、多阶段生产计划问题,给出了求解该问题的算法。这种算法不需要对原问题直接求解,而是先将原问题进行分解,得到一个由一系列非常小且易解的子问题组成的序列,然后用迭代的方法求得一个初始解,再对这个解进行修正,从而得到原问题的最优解。这种算法较好地解决了大规模生产计划模型的求解难问题。     

有关社会焦点问题的群体研讨实验——定性综合集成的一种实践

社会生活中的一些焦点问题可视为非结构问题或者恶劣问题(wicked problem),其问题的解决过程本质上是寻找或者探测出问题的结构,在向结构化问题的转化过程重点通过对结构问题的解决而综合得到对原问题的一些解决方案.此类工作大多体现为群体活动.为此,介绍了基于自主研制的支持发散型群体思考的群体研讨环境(GAE)所进行的一个有关日本入常问题的群体研讨的一个试验.通过对试验结果的分析,阐述了GAE对于非结构化问题求解过程中如何支持人们感悟或者获取一些潜在线索乃至结构,在此基础上开展深入研究如定量建模,此即为综合集成方法求解复杂问题中的一种定性综合集成的实践.     

一种解决无约束非线性最优化问题的SD模型

根据解决无约束非线性最优化问题的传统解析思路 ,创建了用于解决该问题的系统动力学( SD)模型 ,将 SD的优势应用于该问题的解决 ,取得了比传统方法更理想的结果。同时 ,提出了 SD流图中通用记忆环节的概念 ,并使其模块化。然后 ,从理论上说明了 SD模型用于解决无约束非线性最优化问题的有效性。最后 ,通过一个具体的无约束非线性最优化的实例 ,验证了用于解决该问题的 SD模型和提出的记忆环节的正确性和科学性