国家自然科学基金(71371170)
- 作品数：6 被引量：43H指数：4
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- 相关领域：自动化与计算机技术一般工业技术经济管理更多>>
- 制造企业有限能力物流系统自适应防御模型设计
- 随着市场需求的多样化和个性化特征日趋明显,制造企业面临更加严峻的挑战,制造行业内的竞争加剧,企业所处内外部环境也更加复杂。随之而来生产中各类不确定性突发事件和随机扰动发生频率大幅提升,导致企业物流系统遭受干扰和破坏的风险...
- 谢鑫
- 关键词：混合整数规划改进遗传算法动态路径规划
- 文献传递
- 物联制造环境下多订单动态工艺装配车间精准调度
- 在知识经济和制造全球化背景下,越来越多的企业转向中小批量、多品种的订单生产,产品需求逐渐多样化和个性化,并倾向于多生产线生产。为了快速响应市场,实现生产过程可控性,物联网制造作为一种先进生产制造模式越来越受到多种制造业的...
- 董瑞青
- 关键词：无线射频技术改进遗传算法
- 应急物资储备选址与调度建模研究被引量：8
- 2014年
- 阐述突发事件的特性,并分析应急物资的非线性时变需求特性.构建基于物联网技术的应急物资管理平台,把多智能体(Multi-agent)技术引入应急物资储备选址和调度,在综合考虑储备点约束、需求约束、运力约束、路径约束、应急物物资捐赠点和需求物资响应成本等约束的基础上,提出基于Multi-agent的应急物资储备选址与调度数学模型.根据数学模型,以浙江省为实例对其进行分析研究,给出了面向物联网技术的浙江应急物资储备选址与调度的解决方案.
- 王亚良金寿松董晨晨
- 关键词：物联网多智能体应急物资调度
- 两阶段动态差分智能元胞机算法被引量：2
- 2020年
- 针对传统进化算法在求解高维度优化工程问题时存在全局搜索和局部寻优的平衡难题,提出一种基于差分进化和元胞种群拓扑结构的两阶段动态差分智能元胞机算法。通过对个体的邻居结构进行调整,实现进化种群由结构化种群过渡到非结构化种群的效果,较好地兼顾全局搜索和局部寻优之间的协同问题;同时对外部种群保留的对象进行调整及完全反馈,提高算法的收敛速度。算法将智能体机制引入元胞种群,采用两阶段的外部种群多样性维护方法,将扰动因子引入变异操作使其跳出局部最优困境。通过对WFG系列基准函数测试表明,新算法相对于其他4种典型算法能获得更好的Pareto前端和竞争性的收敛结果。
- 王亚良倪晨迪曹海涛钱其晶金寿松
- 关键词：多目标优化问题
- 多态性作业车间鲁棒调度CA-GA建模被引量：4
- 2014年
- 针对多态性作业车间鲁棒调度问题,建立了多态性作业车间鲁棒调度CA-GA模型.根据此类车间多单元布局特点构建作业车间元胞机整体框架,采用遗传算法来优化元胞机的自组织演化规则.考虑到调度的鲁棒性,将鲁棒指标最大完成时间加入模型多目标函数,并以平均松散时间为各个方案鲁棒性的评价指标.最后,将模型应用于PTCN公司生产实例中,通过优化前后的调度方案比较,从加工时间、设备利用率、设备平衡率以及交货期等四个方面验证了该模型的可行性与实用性.
- 陈勇潘益菁王亚良鲁建厦
- 关键词：遗传算法
- 考虑布局熵的多态性车间布局稳健优化模型与算法被引量：3
- 2019年
- 为满足大规模定制和产业集群下多品种、小批量的市场需求和订单动态波动的客户需求以及车间低成本、高稳健性的布局要求,设计了以单位面积布置成本、单位产品物流成本和布局熵为优化指标的多目标布局优化模型。提出了基于Pareto优化的聚类并行多目标遗传算法,引入模糊C-均值聚类算法以提高Pareto解集分布的多样性与均匀性,设计了多元胞差分进化重插入操作与基于“精英策略”的移民操作,增强了算法全局与局部搜索能力,有效避免了早熟现象。通过典型算例对比,验证了模型和算法的有效性;同时在企业布局实例应用中,获得了既能满足低成本又能将布局熵值控制在理想范围内的车间布局方案,表明模型具有良好的实用性。
- 陈勇程子文姜枞聪王亚良王成郦仕云
- 关键词：PARETO解模糊均值聚类
- 基于文献计量的数字孪生研究进展分析被引量：12
- 2020年
- 伴随物联网技术、云计算及机器学习等新一代信息技术的迅速发展,数字孪生技术已逐渐成为新的研究热点。基于文献计量法,对1994年以来全球486篇数字孪生相关论文的研究领域、国家与地区、论文发布期刊、关键词、研究作者及高被引论文等模块展开详细分析。结果表明,数字孪生作为一个新的研究课题,其技术挖掘性强,已在制造工程、计算机科学及电子工程等领域得到了广泛应用。在智能制造刚性需求的驱动下,数字孪生技术在未来具有非常好的理论研究和技术应用前景。
- 陈勇陈燚裴植王成
- 基于动态差分元胞多目标遗传算法的混合作业车间布局改善与优化被引量：15
- 2018年
- 针对一类离散作业、流水作业和特殊作业等多种作业单元共存的混合制造模式,提出了作业车间布局改善问题。以物料搬运费用最小、单元移动费用最小、作业单元包络矩形面积最小及非物流关系最大为目标,明确布局约束条件,构建车间布局多目标优化模型。在差分元胞多目标遗传算法的基础上,设计并引入动态变异策略以改善算法的全局搜索能力,提出用于解决布局模型的动态差分元胞多目标遗传算法,通过实例计算与结果分析验证了模型及算法的有效性。
- 王亚良钱其晶曹海涛金寿松
- 关键词：多目标优化
