基于云模型—DEMATEL法的云制造资源评价问题研究

鉴于以往云制造资源的评价问题在评价指标体系和评价方法方面的不足,在制造业节能降耗的背景下考虑了云制造资源需求方和云制造平台运营商两个评价主体,建立云制造资源评价指标体系并运用云模型—DEMATEL法对云制造资源进行评价,弥补了以往研究方法忽略了评价信息的随机性以及指标之间相互影响的不足,并运用天津工业云的实例对该模型的有效性进行了验证.     

考虑可拆分订单及加工类型匹配的平行机调度决策

介绍了制造资源共享环境下共享平台的生产和运作，以1688淘平台为例，将共享平台抽象刻画为考虑可拆分订单和加工类型匹配的平行机调度问题。客户将订单下达到共享平台上，供应商将闲置机器放在平台的资源池里。不同机器具有相同的加工速度但只能加工与其类型匹配的个性化订单，因此，需要决策使用哪些机器。一旦使用某台机器，会产生固定的加工或租赁成本。每个订单可以被拆分成整数长度的多个子订单，并在可用的机器上同时被加工。以最小化所使用机器的总加工成本和订单的总完工时间之和为优化目标，建立了一个整数线性规划模型。对于小规模实例，CPLEX可以求得最优解；对于中规模和大规模例子，提出了基于机器加工能力的贪婪算法和遗传算法。数据实验表明，基于机器加工能力的贪婪算法是一种高效且有效的算法。此外，尽量选择加工能力强的机器加工订单；将订单拆分在多台机器上并行加工可以缩短订单的完成时间。     

交巡警平台设置与调度模型

设置交巡警平台需要考虑各平台工作量的均衡性以及最长出警时间不能超过3min这两个方面,可利用0-1整数规划,建立平台管辖区域划分模型。发生突发事件时,交巡警平台的警力需要被调度到指定的路口执行任务,最快到达指定路口并且总调度距离最短的方案,即为最佳调度方案,运用0-1规划可以解决这类指派问题。在犯罪嫌疑人从P逃跑3min后,为尽快抓捕逃犯,以点P为中心,从不可封锁点向外逐步延伸,在平台警力能成功封锁的前提下形成最小围堵圈,再利用平台警力调度模型,最终设计出了最佳围堵方案。     

《实用数学建模》介绍

设置交巡警平台需要考虑各平台工作量的均衡性以及最长出警时间不能超过3min这两个方面,可利用0-1整数规划,建立平台管辖区域划分模型。发生突发事件时,交巡警平台的警力需要被调度到指定的路口执行任务,最快到达指定路口并且总调度距离最短的方案,即为最佳调度方案,运用0-1规划可以解决这类指派问题。在犯罪嫌疑人从P逃跑3min后,为尽快抓捕逃犯,以点P为中心,从不可封锁点向外逐步延伸,在平台警力能成功封锁的前提下形成最小围堵圈,再利用平台警力调度模型,最终设计出了最佳围堵方案。     

制造云服务组合柔性的四维属性测度方法

云制造环境下服务资源进行动态组合时不可避免地遇到内、外部环境的不确定性,这些不确定性因素直接影响到制造云服务组合的执行成本、效率和质量。为了有效提升制造云服务组合的柔性,需要对其柔性能力进行测度。在假定某待选云服务集中的各服务资源能够以不同的效率替代完成任务的基础上,建立了考虑制造云服务组合柔性的效率柔性、冗余柔性、路径柔性和任务柔性的四维属性测度方法。最后,结合具体算例对该方法的应用过程进行了分析。     

网格环境下制造资源在线优化调度的区间规划模型

针对网格环境下影响制造资源优化调度的关键参数具有区间性的特点,本文基于区间数建立了在线处理模式下的资源优化调度模型,分别以任务完工的总成本最低与资源的利益最大为目标,将任务的成本限制及资源的价格转换为区间数,充分考虑了任务与资源工作时间限制,给出区间规划模型及其解法。最后通过算例分析得出该模型在反映市场需求以及快速应对市场变化基础上,可得出合理的优化调度方案,验证该方法的可行性与有效性。     

分享经济环境下制造业产能分享的三群体演化博弈分析

制造业产能分享的兴起,改变了传统的制造模式,打破了原有制造业系统的平衡。为研究制造业产能分享参与群体的决策行为,在产能分享平台具有网络外部性、制造企业具有接入成本且博弈群体均具有有限理性的假设条件下,构建了“产能分享平台-制造业产能所有企业-制造业产能需求企业”三个博弈群体的演化博弈模型。运用演化博弈理论分析了模型的演化稳定策略,探讨了制造企业接入成本、产能分享平台的网络外部性系数等对此动态系统稳定性的影响,给出了演化稳定策略的经济和管理意义。最后,用数值仿真对比分析不同参数变化对演化结果的影响,为产能分享平台和制造企业的行为决策提供理论参考依据。     

供应链环境下跨组织的PCPSP问题研究

在供应链环境下研究跨组织的资源受限项目调度问题,从项目调度整体效用最大化角度,考虑工期、成本和资源均衡对项目调度的影响。构建并剖析供应链环境下跨组织的资源受限项目调度模型,利用正态云模型中云滴的随机性与稳定性的特征改进遗传算法中交叉算子与变异算子的设置方式,并对模型进行数据模拟和算例分析。结果表明,以工期-成本-资源均衡为优化目标,不仅可实现供应链环境下跨组织的资源受限项目调度的效用最大化,且可缩短项目工期、降低成本并提高资源的利用率。     

云资源提供商的合作博弈模型与收益分配研究

云计算是目前国际上诸如信息科学与管理科学中的热点研究课题,其中云资源提供商是构建云平台的基本单元。目前,对云资源提供商进行合理的收益分配机制设计是提升云平台运营能力的一个关键因素。本文建立了一个由多个云资源提供商组成的合作博弈模型,分析了该合作博弈的超可加性和核心非空性,并给出了云资源提供商及其联盟的收益分配方案:核心和Shapley值。通过一些数值算例说明了云资源提供商合作博弈的非凸性,并表明了如何计算这个合作博弈的核心和Shapley值,为云资源提供商设计了一种合理的收益分配机制。本文的结果为研究IaaS(基础设施即服务)云资源提供商的合作行为提供了新的理论依据。     

改进蝙蝠算法在云制造供应链中的应用

云制造环境下的供应链是新型的供应链,如何选择云制造平台中供应链节点的企业是需要解决的问题之一.针对使节点批次任务总完成时间最小的调度问题,由于蝙蝠算法容易陷入局部最优解,本文使用ROV编码对蝙蝠算法进行了重新编码和解码,并且对其进行了混沌序列初始化和自适应变步长的运算步长改进,提高了原蝙蝠算法的收敛速度和最优解的精度.通过仿真实验,结果表明改进的蝙蝠算法(IBA)较原蝙蝠算法(BA)具有更快的收敛速度、更好的稳定性,有效避免了原蝙蝠算法容易陷入局部最优解的状况,可较好地满足云制造环境下新型供应链动态性、复杂性的要求.     

多无人机协同任务策略优化

从研究多无人机协同任务的系统资源分配、任务分配、航线规划、轨迹优化等问题入手,建立了多基地多无人机协同侦察模型.针对问题,首先利用"栅格化聚拢"的思想对目标点进行过滤优化,进而对目标群和无人机基地进行了任务分配,而后结合蚁群算法、贪心算法、最短路径算法等思想,通过Matlab平台,计算出能够让无人机停留在雷达探测区域总时间最少的最优策略.     

区域集群下板材订单配置模型及算法研究

针对集群企业板材资源滞留、无法共享、加工旺季材料短缺等问题,依据区域板材特性和区域企业集群地理相关优势,建立以减少需求方板材订单采购费用最小化为目标的板材订单分配模型,采用以粒子群、免疫算法相结合的混合调度算法。计算过程中,将订单分配对应企业编号作为免疫系统的抗体基因,通过比较适应度函数解与订单预算成本的关系,将抗体群区分为支配解与非支配解,提高算法对抗原的免疫能力和最优解的选择概率。最后以板材订单分配实例进行试验仿真,分别采用PSO算法与IA-PSO算法进行试验对比,对平台上6家订单发布企业寻找合适地理位置相近和价格相对低廉的供应商。试验结果表明,IA-PSO算法能够有效地解决区域集群内板材订单的匹配问题,并且在寻找价格更低和位置更合适的供应商上更有优势。     

工程建设企业多项目人力资源配置研究——基于胜任力和两阶段优化视角

主要研究工程建设企业多项目人力资源优化配置问题。以项目经理这一关键性人力资源为对象,构建了基于胜任力模型的工程建设企业项目经理能力定级指标体系,给出了具体的能级评价方法,解决了待分配人员的定级和排序问题;在项目优先级和人员能级界定的基础上,以多项目工期均衡和人工总成本最低为目标建立了两阶段优化模型,给出了基于贪婪算法和线性规划的模型求解算法,设计了MATLAB程序对模型进行求解;最后通过实例验证了优化配置模型和求解算法的有效性。     

云制造环境下企业制造资源共享的演化博弈分析

云制造服务平台为在不同时空上获取制造资源提供了一个良好的工作环境,它实现了产品全生命周期的协同制造、管理和创新。在明确云制造环境下企业制造资源共享模式的基础上,构建了考虑两方行为的制造资源共享的演化博弈模型,分别在博弈群体处于均匀混合和非均匀混合两种状态下,找出了模型的均衡点并对其稳定性进行分析。引入系统动力学的方法,建立制造资源共享的演化博弈SD仿真模型,对比分析不同参数变化对演化结果的影响。研究结果表明,企业群体初始共享比例、升级设备成本、信息化改善收益和技术流失风险对博弈双方的策略演化结果具有显著的影响,促进企业联盟中的信息互通与资源共享,须从上述方面着手管理并持续改进。     

蔬果类商品网上直销包装作业工序优化模型研究

针对蔬果类商品网上直销模式下,其标准销售单元包装作业问题规模大、商品品类多、订单个性化强、生产配送周期多等特点,基于批量流水作业生产、JIT准时制生产及周期调度的思想,研究该类商品标准销售单元包装作业的生产调度问题,建立蔬果类商品网上直销包装作业优化模型,并设计改进的“模拟增压——退火算法”对其进行求解,以便制定出合理的包装作业计划,有效衔接采摘和订单分拣作业以及后续装车作业,缩短包装时间,保证蔬菜的新鲜性。最后,通过应用实例验证模型和算法的有效性,结果表明,本文周期调度方法得到的调度方案比一般的非周期调度方法大大节约了包装作业成本,为蔬果类商品网上直销企业生成包装作业计划提供了理论指导。     

基于QoS协同关联的改进Skyline制造服务组合优化方法

服务社会网络环境下,云制造服务通过与其他参与同一任务的服务共享与竞争物理设备、信息、知识等资源形成协同效应,对双方实际执行效果具有重要影响,导致出现QoS偏离现象,现有服务选择模型难以适应这一情景。根据服务协同网络特点,本文提出基于QoS协同关联的制造服务组合方法。运用QoS协同关联和协同系数表达资源共享、冲突对QoS的影响程度,构建了新的服务选择优化模型。基于创新Skyline服务对概念,改善了Skyline算法在QoS协同关联条件下的搜索效率和结果,通过智能汽车制造仿真实验,验证了本文模型和算法的有效性。     

Flow shop scheduling jobs with position-dependent processing times

The paper is devoted to some flow shop scheduling problems, where job processing times are defined by functions dependent on their positions in the schedule. An example is constructed to show that the classical Johnson's rule is not the optimal solution for two different models of the two-machine flow shop scheduling to minimize makespan. In order to solve the makespan minimization problem in the two-machine flow shop scheduling, we suggest Johnson's rule as a heuristic algorithm, for which the worst-case bound is calculated. We find polynomial time solutions to some special cases of the considered problems for the following optimization criteria: the weighted sum of completion times and maximum lateness. Some furthermore extensions of the problems are also shown.     

基于改进NSGA-II算法的云制造服务组合优化研究

云制造任务日趋复杂,与基于云制造的云服务组合优化问题相关的指标日益增多,需要综合考虑各个评价指标,从海量备选云服务中筛选出最优服务组合。本文针对云制造的特点,从线上、线下两方面构建了云制造服务评价指标体系;为了更好地处理高维多目标优化问题并消除实际问题中的量纲影响,本文利用改进的α支配策略代替帕累托支配改进NSGA-II算法,提出了基于nα支配的NSGA-II算法。最后,本文通过一个电机制造案例验证了提出算法的可行性,并通过与标准NSGA-II算法、r-NSGA-II算法和基于模糊支配的NSGA-II算法对比,证明了提出算法得到的解集更优、更小,能够大大减小后续组合优选的计算量。     

Scheduling jobs with position-dependent processing times

The paper is devoted to some single machine scheduling problems, where job processing times are defined by functions dependent on their positions in the sequence. It is assumed that each job is available for processing at its ready time. We prove some properties of the special cases of the problems for the following optimization criteria: makespan, total completion time and total weighted completion time. We prove strong NP-hardness of the makespan minimization problem for two different models of job processing time. The reductions are done from the well-known 3-Partition Problem. In order to solve the makespan minimization problems, we suggest the Earliest Ready Date algorithms, for which the worst-case ratios are calculated. We also prove that the makespan minimization problem with job ready times is equivalent to the maximum lateness minimization problem.     

A note on single-machine scheduling with decreasing time-dependent job processing times

In this note we consider some single-machine scheduling problems with decreasing time-dependent job processing times. Decreasing time-dependent job processing times means that its processing time is a non-increasing function of its execution start time. We present polynomial solutions for the sum of squared completion times minimization problem, and the sum of earliness penalties minimization problem subject to no tardy jobs, respectively. We also study two resource constrained scheduling problems under the same decreasing time-dependent job processing times model and present algorithms to find their optimal solutions.