教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-04-0175)
- 作品数：14 被引量：94H指数：6
- 相关作者：周泓王建上官春霞谭小卫李政道更多>>
- 相关机构：北京航空航天大学深圳大学更多>>
- 发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：经济管理自动化与计算机技术机械工程理学更多>>
- 一类多层生产排序问题的建模与求解被引量：2
- 2007年
- 针对一类航天企业普遍存在的多层生产排序问题,建立了整体优化模型,并根据多层生产排序的特点,提出了一种分解—协调的建模思想及其求解策略。在建立三层子问题独立优化模型的基础上,依据各层工件可开工时间及设备最早可用时间对优化解进行自下而上的协调,逐步获得各层子问题的最优解,进而获得整体问题的满意解。采用该方法对来源于实际企业的多层排序问题进行建模和求解,所得结果较实际结果有显著提高,验证了其有效性和实用性。
- 师瑞峰周一民周泓上官春霞
- 关键词：进化算法多目标优化
- 多产品环境下的一种递阶生产计划系统被引量：6
- 2009年
- 为求解多产品环境下带顺序相关调整时间(成本)的递阶生产计划问题,提出了一个两层模型。上层的综合生产计划模型求得各产品类在各时段的生产计划,下层的族分解模型则将上层得到的计划分解到所属的各产品族。为避免当族分解模型中各产品族间的调整时间较大时,上层得到的综合计划不可行,将调整上层计划所带来的额外费用集成到族分解模型的目标函数中,从而可以最优地调整得到综合计划。最后,利用某模具制造企业的数据进行了验证,结果表明,所提出的递阶生产计划模型比整体的方法求解规模小,比传统的递阶生产计划模型的成本低。
- 薛贵森周泓上官春霞
- 关键词：多产品综合生产计划
- 一种求解Job Shop问题的合作型协同进化算法被引量：11
- 2007年
- 针对Job Shop调度问题,提出了一种改进的合作型协同进化算法。根据机器数量"自然"分割种群,每个种群对应一台机器,个体以机器前工件的优先列表为编码;将静态繁殖理论引入遗传算子,并通过三种共生伙伴选择方式,利用改进的基于优先列表的G&T算法解码来评价个体;最后采用一种更新技术和动态群体更新策略来加快算法收敛。通过对Job Shop基准问题的优化,该算法获得了比传统的遗传算法更好的结果。
- 周泓王建上官春霞师瑞峰
- 关键词：协同进化作业车间调度解码
- 多目标物流配送优化问题建模及其遗传算法设计被引量：13
- 2007年
- 建立了带有公共交货期的多目标物流配送优化模型,考虑了3层配送网络中物品分配和运输模式选择,并对迟到完成的任务给予惩罚,所优化的目标为总费用最小化和分拣中心负载的平衡。建立了一种遗传算法求解过程,对染色体采用了两部分编码,分别表示对分拣中心和运输模式的选择决策,并采用了可变的交叉和变异概率,以防止求解陷入局部最优。最后通过数值仿真试验表明了多目标问题求解的有效性。
- 周泓孙江苏谭小卫
- 关键词：运输经济物流配送多目标优化遗传算法
- 基于统一建模语言的作业排序系统模型库设计研究被引量：3
- 2009年
- 针对车间作业排序系统中的模型库管理问题,采用面向对象的建模技术,结合模型库管理的一般要求和生产作业排序算法的具体特点,提出了一种可重用的车间作业排序系统模型库设计方案。该方案采用面向服务架构,引用各种所开发的排序模型和算法,建立了一套算法模型自动匹配与生成机制,并使用所生成的模型对排序问题进行优化计算。引入仿真模型对优化结果进行验证,并通过信息反馈对优化模型加以修正,最后通过示例阐述了使用统一建模语言对系统进行建模的过程。
- 牛力周泓贾素玲韩小汀
- 关键词：统一建模语言决策支持系统模型管理面向对象技术
- 基于期望的重要抽样方法研究被引量：2
- 2008年
- 传统的Monte Carlo方法仿真稀有事件需要较长的时间,而重要抽样技术可以有效地缩短仿真时间,提高仿真效率。文章提出一种新的重要抽样实现方法,用来估计仿真模型中的稀有事件的概率;利用期望寻找最优重要抽样分布函数,并与传统的Monte Carlo算法进行比较。仿真结果显示了该方法在估计稀有事件概率方面的有效性。
- 周泓邱月
- 关键词：重要抽样似然比
- 面向订单基于Agent的启发式产品组合生产计划研究被引量：9
- 2007年
- 由于需求的不确定,很多企业在综合生产决策中渐渐采取面向定单的生产计划方式.当订单需求大于企业最大生产能力时,需要进行产品组合决策,以确定使利润最大的多产品混合生产的产量.本文针对一个面向订单生产的半离散制造型企业,结合Agent,建立了一个不依赖于特定成本和利润函数形式的基于作业流程和BOM结构的分布式生产决策模型,并给出了基于粒子群优化算法的启发式求解方法.该算法通过一维搜索调整粒子群"飞翔"的速度系数以解决寻优过程中粒子"飞出"可行域的问题,通过算例验证了求解算法的有效性.为将算法融合到所研究企业的ERP系统中,开发了试验性原型系统,并进行了模拟决策,结果表明所提出的模型和算法是可行的.
- 张人千肖依永
- 关键词：面向订单生产AGENT粒子群优化综合生产计划
- 一种求解集成生产计划的混合协同进化算法被引量：10
- 2007年
- 讨论了一类带有序列相关的机器调整时间和有限缓冲空间的流水车间批量计划与调度的集成优化问题,给出了该问题的非线性混合整数规划模型,提出了一种求解混合协同进化问题的算法。模型的目标函数是使库存费用、缺货费用和加班费用之和最小,约束函数考虑了库存平衡约束和需求平衡约束。算法采用协同进化算法与遗传算法的并行混合搜索结构,通过迁移算子把协同进化的子种群和独立进化的公共种群有机联系起来,同时算法采用基于邻域的进化策略,以提高算法性能。最后,对三种不同规模的问题进行了数值仿真实验,结果验证了算法的有效性。
- 周泓王建谭小卫
- 关键词：协同进化遗传算法
- 强化学习和仿真相结合的车间作业排序系统被引量：3
- 2007年
- 设计了一个强化学习和仿真相结合的动态实时车间作业排序系统.首先引入多个随机变量,将车间作业排序问题转换成序贯决策问题;然后通过仿真手段构建车间作业排序问题的模型环境,求取系统性能指标并保证解的可行性;接着设计了一个多智能体Q-学习算法和仿真集成解决作业排序问题;最后通过仿真优化实验验证了该系统的有效性.
- 潘燕春冯允成周泓魏佳呈
- 关键词：仿真序贯决策
- 同顺序Flow-shop问题的一种遗传强化学习算法被引量：6
- 2007年
- 针对Flow-shop排序问题的固有复杂性,设计了一种遗传强化学习算法.首先,引入状态变量和行动变量,把组合优化的排序问题转换成序贯决策问题加以解决;其次,设计了一个Q-学习算法和基于组合算子的遗传算法相集成,遗传算法利用染色体的优良模式及其适应值信息来指导智能体的学习过程,提高学习效率和效果,强化学习则对染色体进行局部优化进而改良遗传群体,二者有机结合共同解决Flow-shop排序问题;再次,提出了多种适应性策略,使算法关键参数能够周期性递变,以更好地在深度搜索和广度搜索之间均衡;最后,仿真优化实验结果验证了该算法的有效性.
- 潘燕春周泓冯允成魏佳呈
- 关键词：FLOW-SHOP遗传算法自适应
