招标采购中的采购物品打包模型及其优化算法

招标采购是采购物品(货物或服务)的有效方式, 采购物品打包是招标采购的重要环节并对采购绩效有重要影响。采购物品打包是确定一组互斥的采购包集合, 在充分的市场竞争条件下购买全部采购物品, 且每个采购包的候选供应商应对该采购包中的所有物品进行投标。目前采购物品打包问题的研究文献较少, 本文通过定义采购包和采购打包方案等概念, 建立了采购物品打包问题的0-1整数规划模型。由于该模型具有NP-hard特征, 为此首先将其转化为旅行商问题, 并基于遗传算法设计采购物品打包问题的求解算法。实验表明:与整数规划求解软件和双聚类算法相比, 本文所提出的算法在解决采购物品打包问题时具备更好的优化性能和计算效率。     

工序顺序柔性的作业车间调度问题的改进遗传算法求解

针对在工艺设计中提供工序顺序柔性的作业车间调度问题,总结了该问题中柔性工序顺序的类型和特点,并提出了一种求解该问题的改进遗传算法.以尽可能缩短制造周期为目标,结合问题特点,改进了染色体的编码方式,在常用的基于工序顺序的编码方法上融入了基于柔性工序顺序的编码方法,并据此设计了相应的交叉、变异等操作,防止遗传过程中不可行解的产生,避免染色体修复,提高求解效率.最后以MATLAB为工具用某轴承公司的实际生产数据对该算法进行了仿真.通过与不考虑工序顺序柔性的作业车间调度问题遗传算法求解结果进行对比,证明了该算法可行性和有效性.     

基于遗传算法的工艺路径柔性调度算法

针对具有工艺路径柔性的车间调度问题,提出基于OR子图和子路径的工艺路径柔性描述方法,该描述方法形式简单且允许OR子图多层嵌套。以此为基础,设计了基于遗传算法的工艺路径柔性调度算法,并采用以工艺路径编码、机器编码和工件调度编码为基础的三维染色体编码策略,其中,工艺路径编码和机器编码分别通过最大子路径数量和最大机器数量随机产生,其优势在于任意染色体均表示可行解,并可以使用简单的交叉算子和变异算子实现遗传操作且其后代亦为可行解。最后通过实验证明了算法的优化能力。     

超弹Ti—Ni合金的摩擦学特性研究

以淬火45#钢为对比材料,研究了2种不同组成的超弹Ti-Ni合金(Ti-56%Ni和Ti-55.8%Ni)在滑动干摩擦条件下同GCr15钢对摩时的摩擦学特性.结果表明:2种超弹Ti-Ni合金的耐磨性能优于淬火45#钢,其中Ti-56%Ni合金的耐磨性稍优于Ti-55.8%Ni合金;在0.84m/s滑动速度下,超弹Ti-Ni合金的磨损体积损失随载荷增大而增大;当载荷为44.5N时,随着滑动速度增加,磨损体积损失先降低,随后又缓慢上升;超弹Ti-Ni合金与GCr15轴承钢对摩时的摩擦系数比同45#钢对摩时的大,其中Ti-56%Ni的摩擦系数比Ti-55.8%Ni的稍大;摩擦过程中高硬度的GCr15钢材料发生向Ti-Ni合金表面的转移.