多重不确定因素影响下的高端装备研制任务流程优化

基于设计结构矩阵对高端装备研制任务进行仿真建模,采用蒙特卡罗方法模拟研制任务执行过程,用以估算其工期、成本、失败率等参数.将研制任务仿真嵌入到多目标优化算法中,对每个个体对应的研制任务流程进行多次仿真,以仿真输出的平均工期、成本、失败率等作为适应度评价指标,基于NSGA-III构造多目标优化算法,求解其Pareto最优解集.对每个Pareto最优解对应的研制任务流程进行更多次的仿真,在此基础上对各个研制任务流程进行深入分析、评价.最后,以某无人机研制任务为例进行应用研究,并把本文的优化结果与文献中的数据进行比较,检验了本文方法的有效性和优越性.     

基于Modelica语言的多领域模型仿真优化研究

在分析多领域物理系统仿真优化特点的基础上,研究了Mode1ica模型仿真优化的关键问题:基于模型的编译信息实现多实例、多目标启发式仿真优化建模;并利用Modelica语言的结构化注解特征实现仿真优化模型的混合表达;在自主研发的多领域统一建模与仿真平台MWorks下实现了多领域仿真优化流程和若干优化算法.最后以F14战机简易模型的控制参数优化为例验证以上方法的有效性.     

基于设计结构矩阵(DSM)的复杂研发项目建模与优化研究进展

研发项目是由流程架构、组织架构和产品架构组成的复杂系统.本文首先分析了研发项目复杂性的特征、分类和产生原因,指出设计结构矩阵(DSM)方法是量化分析复杂研发项目的有效工具.进一步,本文从流程架构中迭代和重叠的建模,到流程DSM的排序优化与仿真;从组织架构中团队之间依赖度的测度,到组织DSM聚类准则的确定;从产品架构中部件之间依赖度的测度,到产品DSM的模块化设计以及聚类算法的演变和发展;从单一领域的DSM扩展到多领域矩阵(MDM)的建模与应用,清晰地展示了基于DSM的复杂研发项目建模与优化的几条研究脉络和最新研究进展.最后,本文提出"系统架构的复杂性研究-DSM中元素间依赖关系的测度-DSM优化/聚类"相集成的理论分析框架,并指出了有待进一步研究的关键问题.     

研发项目产品与流程架构的跨领域集成与优化

为揭示复杂产品开发项目中部件间的依赖关系对活动的影响,本文采用多领域矩阵(MDM)分析产品与流程架构之间的依赖关系,并对研发项目中的产品架构与流程架构进行集成及其优化首先,依据产品设计结构矩阵(DSM)中部件间的依赖度及部件与活动之间的耦合关系,本文提出了由产品DSM建立流程DSM的方法,构建了由部件依赖度测度活动之间依赖度的量化模型.其次,提出了基于依赖度平均增量的产品IDSM聚类方法,因此,由MDM推导的流程DSM形成若干的活动组,降低了管理的复杂性.最后,结合典型案例,在产品DSM聚类的基础上,对初始的流程DSM以最小化项目总协调成本进行排序优化,并对优化结果进行仿真,结果表明本文提出的方法可降低项目时间和成本.     

研发项目产品与流程架构的跨领域集成与优化

为揭示复杂产品开发项目中部件间的依赖关系对活动的影响，本文采用多领域矩阵（MDM）分析产品与流程架构之间的依赖关系，并对研发项目中的产品架构与流程架构进行集成及其优化. 首先，依据产品设计结构矩阵（DSM）中部件间的依赖度及部件与活动之间的耦合关系，本文提出了由产品DSM建立流程DSM的方法，构建了由部件依赖度测度活动之间依赖度的量化模型. 其次，提出了基于依赖度平均增量的产品DSM聚类方法，因此，由MDM推导的流程DSM形成若干的活动组，降低了管理的复杂性. 最后，结合典型案例，在产品DSM聚类的基础上，对初始的流程DSM以最小化项目总协调成本进行排序优化，并对优化结果进行仿真，结果表明本文提出的方法可降低项目时间和成本.     

基于返工风险传播和预处理的研发项目流程DSM优化

为分析产品开发过程中的迭代对研发项目时间和成本的影响,本文首先研究了返工变更的传播过程,在直接返工概率和间接返工概率的基础上建立了返工因子设计结构矩阵(DSM),分析了返工变更传播和返工时间、范围对返工风险的影响.然后,提出采用返工预处理的方法降低返工影响强度,构建了预处理后的返工影响强度计算模型.进一步,基于返工预处理和返工因子DSM构建了项目净收益模型,并以项目净收益最大化作为流程DSM优化目标.最后,通过案例验证了本文提出的模型,优化与仿真结果表明采用本文提出的方法可有效控制返工风险.     

基于蚁群算法的人车混合疏散优化及混合比例分析

为解决紧急情况下的人车混合疏散问题, 以人车混合疏散的总时间最短、混合道路利用程度最高为目标,建立了一种人车混合疏散的多目标优化模型, 针对该模型设计了多目标蚁群优化算法及其改进算法,并应用于大型体育场及其周边路网集成环境中进行了仿真实验, 分析了不同人车混合比例下的疏散性能,结果表明:该模型及算法对人车混合交通流疏散问题具有良好的效果, 尤其是当行人所占比例为 50%-80% 时,人车混合疏散效果在两个目标上较优.该模型和算法有助于为大型公共场所人车混合安全疏散预案的制定提供决策支持.     

研发项目中重叠活动间沟通对返工风险的影响分析与优化

设计活动间的重叠是并行研发项目的基本特征,重叠可以缩短工期,但也会带来返工风险,并增加与重叠并行性相关的成本.为探索重叠活动间的多次沟通对返工风险的影响,本文构建了基于多次沟通-风险的重叠模型,建立了上游活动信息变更率和下游活动返工影响敏感度计算模型,在此基础上构建了活动返工风险和返工量计算模型及与重叠并行性相关的成本模型,进一步,以成本节约值最大化为目标函数,采用Fmincon算法优化得到了多次沟通时最佳的沟通次数和沟通间隔.最后,结合典型案例,在对重叠活动间沟通变量优化的基础上,对设计结构矩阵(DSM)进行排序优化并将优化结果进行仿真,结果表明本文提出的方法可降低项目时间和成本.     

考虑随机离职的新产品研发项目组合多技能员工调度模型

研发人员随机离职事件对新产品研发项目组合调度具有重要影响.以多技能研发人员为调度对象,采用离散马尔可夫链描述人员离职过程,考虑人才培养战略收益、研发周期以及研发成本三个目标,建立了新产品研发项目组合调度随机多目标约束优化模型.采用自适应帕累托抽样算法求解模型,算法中采用马尔可夫蒙特卡罗抽样技术进行随机离职抽样,基于启发式串行进度生成机制计算确定性情况下目标值,采用快速非支配遗传算法(NSGAII)获取多目标期望值模型的帕累托解集.将算法和模型应用到国内某公司一种新的电气节能产品研发项目组合人员调度问题中,结果显示:随机模型较确定性模型更为贴近企业实践情况;设计的算法能够有效地求出问题的帕累托解集,收敛性能较好.研究结果可为企业进行随机离职情况下新产品研发项目组合多技能员工调度方案的制定提供有效的决策支持.     

基于自然连通度的复杂网络抗毁性仿真优化研究

建立了以自然连通度为目标函数的复杂网络抗毁性组合优化模型,进而提出了基于禁忌搜索的复杂网络抗毁性仿真优化算法,设计了变量编码、定义了移动操作、给出了特赦准则、设置了终止准则,给出了算法流程,最后基于仿真优化结果分析了最优抗毁性网络的结构属性,研究表明最优抗毁性网络呈现出明显的同配度关联模式,核心节点之间相互连接紧密形成"富人俱乐部"。     

基于蜂群-粒子群算法的天然林空间结构优化

天然林空间结构包含林木的空间位置信息,影响着林木的生长、竞争、林分的稳定及森林的发展,其优化是个多目标规划问题。提出一种蜂群-粒子群(ABC-PSO)混合算法,该算法在初始粒子产生机制、随蜂数量及循环机制上对蜂群算法做了改进,并将其应用到天然林空间结构多目标优化中,最终建立能够兼顾林木分布格局、林木大小分割、林木竞争的优化模型。仿真实验表明,蜂群-粒子群算法提升了森林健康等级,解决了森林空间结构多目标优化问题。     

基于混合粒子群算法的装运机械组合优化方法

针对堆石坝工程物料装运机械组合优化问题的复杂性, 建立了装运机械的多目标非线性组合优化模型(MOOM). 进一步地, 把加权法和惩罚函数引入到带收缩因子的粒子群算法中, 提出了一种新的求解多目标非线性组合优化问题的混合粒子群算法(MI-HPSO). 该算法具有概念简单、参数设置少、收敛速度快及全局搜索能力强的特点. 实证研究表明, MI-HPSO为解决物料装运机械MOOM优化模型提供了有效的决策方案.     

带有活动重叠的资源受限项目调度问题建模与求解

在新产品研发项目中,常常通过活动重叠缩短工期,但是重叠会带来返工风险,进而造成额外的时间和资源的消耗.将活动重叠分为自然重叠和强制重叠,采用设计结构矩阵、紧前重叠活动时间因子矩阵、紧后重叠活动时间因子矩阵和重叠返工影响矩阵量化重叠返工对时间和资源的影响.以最小化研发项目工期为目标,建立了带有活动重叠的资源受限项目调度问题优化模型,并设计了改进的遗传算法进行求解.该算法采用基于优先规则的编码机制,并将考虑活动重叠的进度生成机制作为解码方法.实例研究结果表明,提出的考虑活动重叠的模型与算法,不仅可以缩短项目工期,而且同时使项目资源的使用更加均衡.最后在随机生成的算例集合上测试了算法的有效性.     

海外油气项目多目标投资组合优化方法

针对中石油海外复杂合同模式及经营环境多变情况下如何实现产量、投资、效益、风险等多个目标优化配置的问题,本文建立了考虑时间维度及风险因子的非线性多目标优化数学模型,表征了海外不同合同模式涉及的复杂商业规则和约束条件,提出了一种全新的求解多目标优化模型的混合优化方法.该方法先通过排队过滤法生成满足目标和约束条件的投资组合解;然后以该解的特征参数作为约束条件进行线性优化,求出投资组合局部最优解;最后以该最优解作为初始投资组合通过遗传算法求解得到一系列投资组合可行解.通过利用该方法对海外油气项目开展多目标投资组合优化,验证了该方法对于海外项目多目标优化的适用性,为海外项目规划方案设计提供了科学适用的思路和方法.     

基于多准则交互膜进化算法的UAV三维航迹规划

针对智能优化算法在无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)三维航迹优化中搜索复杂度较高、容易陷入局部最优的问题,提出一种基于嵌套式细胞膜结构的多准则交互式多目标进化算法。以建立的多目标航迹评价模型来克服航迹评价加权求和的不足;同时在应用降维离散缩减寻优空间的基础上,采用萤火虫算法和人工蜂群算法作为不同膜内优化准则,利用膜系统计算的并行性和膜内信息交互优势提高算法性能;并对膜内进化规则进行非支配排序、搜索加权等改进,实现了UAV三维多目标航迹寻优。仿真实验表明,所提方法在有无威胁两种环境下均能快速搜索到不同侧重目标的相对最优航迹,证明了该方法的有效性。     

柔性作业车间生产与能耗协同优化决策方法

针对多目标约束柔性作业车间问题,提出基于混合变异算子的NSGA-Ⅱ(Non-dominated Sorted Genetic Algorithm-Ⅱ)算法。针对NSGA-Ⅱ易早熟收敛不足的问题,分别引入泊松、平均以及高斯算子来提高算法前中后期的全局以及局部寻优能力。采用模糊层次分析—改进的熵权法(FAHP-IEVM)主客观相结合的决策方法,从多组最优解集中筛选出最优方案。通过ZDT系列测试函数对改进的算法进行测试分析对比,结果表明改进算法的收敛性和多样性指标都有明显提高。最后通过算例仿真对比分析验证了算法寻优能力及计算效率的有效性和决策方法FAHP-IEVM的合理性。