自动化生产线柔性制造过程优化决策仿真平台

为了仿真柔性生产过程以验证理论计算分析的正确性和发现生产过程中的其他重要优化决策要素,设计开发了面向自动化生产线柔性制造过程的优化决策仿真平台。构建了仿真平台框架,包括企业生产层、优化决策层、数据资源层、功能模块层等四个层次。在此基础上,详细阐述了功能模块层的生产布局模块、运行配置模块、运行仿真模块的功能实现,以及优化决策模块对内外部算法连接和静动态产线研究的支持。运用平台仿真江苏省常州市某高端装备制造企业汽车关键零部件的生产过程,阐释其应用过程。

新零售背景下卡车与无人机协同的电商物流末端配送优化

消费需求与用户体验是电商新业态的关注重点,电商物流作为其中重要的一环,在末端配送中仍以低成本为导向,消费者“门到门”配送需求没有得到完全满足。为更好地满足用户的上门配送需求、提升物流服务水平,在考虑无人机载重及飞行范围的条件下,提出一种卡车与无人机协同的配送路径规划问题。以卡车与无人机综合配送成本最小为目标建立混合整数规划模型,并提出一种改进混合蚁群算法对问题进行求解,实现卡车与无人机路径的联合优化。最后,通过算例实验验证了所建模型的合理性和设计算法的有效性,为提升电商物流末端配送服务水平提供决策参考和依据。

基于混合平衡优化算法的疫苗配送路径优化

针对疫苗配送路径优化问题,在同时考虑固定成本、运输成本、制冷成本、碳排放成本和惩罚成本的情况下,提出以疫苗配送成本最小化为目标的车辆路径优化模型。为求解模型,在平衡优化器算法中引入模拟退火算法,改进平衡优化器算法容易陷入局部最优的不足,通过加入可变参数,提升算法平衡全局搜索和局部寻优的能力,得到一个能够稳定求出较高质量解的混合平衡优化算法。对2种不同规模的算例分别进行20次实验,将混合平衡优化算法与并行平衡优化算法、知识型蚁群算法、混合变邻域搜索算法、改进混合粒子群算法和平衡优化器算法进行对比。实验结果表明,混合平衡优化算法在小规模算例和大规模算例下得到的最小配送成本和配送成本的标准差都小于其他5种算法,其中,在小规模算例下进行实验后得到的最小配送成本分别为其他5种算法的73.5%、53.9%、69.1%、64.1%和33.4%。

定价权利的转移对回收再制造决策的影响分析

为探讨转移价格的定价权从制造商一方向回收商一方转移时企业决策的变化,文章从回收商是否具有转移价格定价权的2种情形出发,考虑回收竞争以及新产品与再制造产品的竞争,通过对称博弈得到均衡状态下回收价格、新产品产量以及再制造产品产量的变化规律。研究表明:制造商拥有转移价格定价权时,均衡状态下的转移价格、回收价格以及产量决策与新零部件价格(回收零部件的处理收益)均呈单调线性关系;回收商拥有转移价格定价权时,均衡的转移价格和制造商回收价格决策与新零部件价格无关、与回收零部件的处理收益呈负相关;消费者显著偏好制造商回收渠道时,与制造商具有定价权相比,第三方回收商具有转移价格的决策权能够有效降低均衡的转移价格,对制造商更有利。

考虑平台零售商的再制造产品销售渠道决策模型

文章假设平台零售商销售新产品,而对于再制造产品,考虑平台零售商销售和制造商通过平台直销2种模式,构建对应的再制造销售渠道模型;通过Karush-Kuhn-Tucker条件构造Lagrangian函数得到制造商和平台零售商的最优决策区域,分析不同供应链成员对再制造产品销售渠道的决策偏好。数值仿真实验结果表明:在考虑平台零售商的再制造销售渠道决策中,制造商一直倾向于新产品和再制造产品均由平台零售商销售;而平台零售商的决策依赖于再制造节约成本,当再制造节约成本较小时,平台零售商倾向于同时销售新产品和再制造产品,否则倾向于仅销售新产品,同时为制造商提供平台由其直接销售再制造产品。

考虑基因检测误差的癌症患者临床用药辅助决策模型研究

近年来,癌症基因检测和精准诊疗技术取得了突破性进展,靶向、免疫药物大量上市,患者生存率显著提高。然而,由于癌症极高的个体差异性,尽管癌症药物种类很多,每种药物仅适用于小部分患者。因此,辅助医生根据患者的基因检测结果预测药物的适用性是临床实践的关键问题。同时,由于生物学特性和生物信息学局限性,癌症基因检测精度不高;且检测工作环节多、误差传递后易放大、环节间数据大多不可解释,导致数据质量难以评估。本文从工程管理的角度出发,对基因检测的生产流程进行全局风险预测,提出一种考虑基因检测误差、基于肿瘤突变负荷指标的免疫疗法临床用药辅助决策模型,有效降低检测错误对决策判断的干扰,显著提高决策准确率。

云计算环境下的智能决策研究综述

云计算环境的不断普及使得智能决策面临着重要的发展机遇和严峻的挑战.在对云计算环境特点进行分析的基础上,对目前云计算环境下的智能决策研究现状进行综述.从云计算环境下决策环境对决策过程的影响入手,综述云计算环境下决策资源的管理、决策问题的协同求解,以及相应的智能决策支持系统等方面内容并进一步提出今后的研究思路.

含有压缩因子的粒子群优化灰色模型在智能电网中的应用

针对智能电网对用电量预测的需求和电力系统的负荷特性,在分析了灰色模型GM(1,1)的局限性以及基本粒子群算法在优化GM(1,1)背景值时所出现的不足的基础上,构建了具有压缩因子K的粒子群算法,以此来改进灰色模型的背景值,提出了含有压缩因子的粒子群优化灰色模型KPSO-GM,并把它用于智能电网中用电量预测。实例证明,该算法具有较高的预测精度,有利于提高智能电网的质量。

面向数据中心虚拟机部署的智能优化策略

虚拟机部署问题是影响数据中心性能的关键问题之一.文中综合考虑资源损耗、系统功耗和负载均衡度,提出面向数据中心虚拟机部署的智能优化策略.该策略首先建立虚拟机部署优化的多目标数学模型,然后将虚拟机部署问题抽象为装箱问题,最后提出基于改进的自适应离散型人工萤火虫群优化算法的优化策略.仿真实验表明,文中的自适应离散型人工萤火虫群优化算法具有较强的鲁棒性和较快的收敛速度,提出的智能优化策略能有效解决虚拟机部署问题.

综合需求响应条件下能量枢纽负荷优化调度策略

本文针对电、气、冷、热多种能源高度耦合的能量枢纽,考虑实施综合需求响应的分时补偿价格以及给用户带来的不方便性,构建了以最小化经济成本、碳税成本和需求响应实施成本为目标的能量枢纽负荷优化调度模型。提出的模型在考虑多能协同的基础上,对电、热、冷等多种可转移和可削减负荷进行调度,提升了能源互联网环境下多能互补水平,提高了能量枢纽的经济性、稳定性。该建模方法及其实用性通过一个实例得到了验证,该实例是一个由风机、热电联产单元、燃气锅炉、电制冷、电储能、热储能等设备组成的能量枢纽。基于是否考虑储能和需求响应,设计了四种仿真调度实验场景。结果表明,通过接入储能和实施需求响应,能够进一步降低能量枢纽的总成本。此外,还对能量枢纽中的能源转换设备、储能设备的参数进行了灵敏度分析,分析了参数变化对调度结果的影响,验证了模型的稳定性。提出的负荷优化调度策略,对于支撑能量枢纽的经济高效运行和能源互联网环境下多能协同互补具有重要现实意义。

面向高端装备制造协同优化的人工智能方法研究综述与展望

高端装备制造能力是一个国家综合竞争力的重要体现,面向高端装备制造协同优化问题设计基于人工智能的调度决策方法,对于提高高端装备智能制造协同效率具有重要意义。将高端装备制造过程协同优化问题分为制造与库存协同优化、制造与配送协同优化、制造与组装协同优化和制造与维修协同优化4类具有不同特点的问题,并分析了这4类问题的研究现状;从时间优化、成本优化和能源优化的角度,综述了解决上述4类协同优化问题的人工智能方法;在此基础上,提出了面向高端装备制造协同优化的人工智能方法的未来研究方向。

基于双精英进化樽海鞘群算法优化ELM的焦炭价格预测

焦炭是焦化企业生产的重要工业原料之一,准确地预测其未来价格趋势对焦化企业制定排产计划具有重要意义。极限学习机(ELM)泛化能力强,计算速度快,适合作为焦炭价格预测的模型,但ELM的预测性能受模型关键参数影响较大,故需对其参数进行优化。基于此,文中提出了基于双精英进化樽海鞘群算法的ELM焦炭价格预测方法。首先,采用Logistic混沌映射、改进的收敛因子、自适应惯性权重和双精英进化机制来改进樽海鞘群算法,提出了双精英进化樽海鞘群算法(MDSSA),提高算法的搜索能力;其次,运用MDSSA优化ELM的连接权值与阈值,找到ELM的最优参数组合,构建MDSSA-ELM焦炭价格预测模型;最后,在8个基准测试函数上测试MDSSA的收敛性能,在实际焦炭价格数据集上对MDSSA-ELM模型的预测性能进行实验,实验结果表明,MDSSA-ELM相比其他方法预测能力更优,MDSSA相比其他群智能算法搜索能力更强,为焦化企业实现焦炭智慧排产提供了有效的预测工具。

考虑同时取送货的车机协同路径优化问题

考虑到传统同时取送货问题模式单一,无法应对复杂多变情况的现实需要,研究了一种考虑同时取送货的路径优化问题(vehicle routing problem with drones for simultaneous pickup and delivery, VRPD-SPD)。首先,以车辆与无人机总成本最小为优化目标,建立了考虑无人机单架次访问顺序约束的混合整数线性规划模型。其次,提出了一种基于遗传思想的两阶段启发式算法(two-stage heuristic algorithm based genetic, TSHAG),第一阶段结合贪婪算法和节约算法生成初始解,第二阶段通过改进的遗传算法优化初始解,设计了多元组编码方式来提高解码效率,改进了交叉算子来增加邻域解的搜索空间,设计了新的变异算子来提高算法全局寻优性能。最后,算例实验结果表明了TSHAG算法能够有效地解决VRPD-SPD问题。

动态高阶矩风险稳健性测度与参数化组合投资决策研究

针对已有高阶矩组合投资模型中风险测度与模型求解的不足,本文构建动态高阶矩参数化组合投资决策模型(B-S-K)并给出其求解方案。首先,运用混频数据抽样分位数回归(MIDAS-QR)模型,充分挖掘高频数据信息,提高动态高阶矩风险测度的及时性、准确性和稳健性;其次,采用参数化组合投资策略,将资产特征变量、动态偏度风险和动态峰度风险纳入组合投资权重函数,大幅缩减待估计参数数目,提高模型求解效率。分别对中国股票市场的个股和行业板块指数进行实证,研究结果一致表明:第一,基于MIDAS-QR模型的动态高阶矩风险稳健性测度,不仅充分考虑了金融风险的时变特征,而且测度结果受异常值影响较小,是一个稳健且有效的测度方法;第二,市盈率、账面价值比、动态偏度风险与组合投资权重显著正相关,条件波动率、动态峰度风险与组合投资权重显著负相关,这些为组合投资决策提供了较好的机理性解释;第三,与等权方案、M-V模型、基准(B)模型和B-S模型等相比,本文构建的B-S-K模型,在收益、风险和风险调整收益等三个方面均表现出显著且稳定的优势。

考虑再制造成本差异和信息不对称性的生产决策

文章以传感器嵌入产品为再制造对象,针对原始设备制造商和再制造商组成的供应链,考虑双方再制造成本差异性,构建了两阶段产量竞争模型。通过KKT条件(Karush-Kuhn-Tucker conditions)的方法得到不同条件下供应链中各成员的最优产量决策,并且探究再制造成本信息不对称性对决策结果的影响。研究结果表明:当原始设备制造商的再制造成本低于再制造商时,若原始设备制造商共享信息,则较大的市场规模对再制造商是有利的;当原始设备制造商的再制造成本高于再制造商时,原始设备制造商通过生产传感器嵌入产品带来的信息优势能够占据更多的再制造市场份额,再制造商通过提高对成本信息的预测精度能够提高自身的再制造产量。

上市公司ESG责任履行的价值影响机制检验

以2010~2021年A股上市公司数据为样本,基于信息不对称和利益相关者等理论,构建一个有调节的链式中介模型,探究ESG责任履行的价值影响机制。结果表明:良好的ESG责任履行能够提高企业价值,并存在“ESG责任履行—融资约束—投资效率—企业价值”这一链式中介路径。高管海外背景越强,企业通过ESG责任履行来缓解融资约束对降低非效率投资、促进企业价值创造的影响作用越强。本研究丰富了ESG链式中介的价值影响路径,深入探讨了个人层面高管背景特质对ESG价值创造的影响,为企业投融资业务整合,推进人才引进战略提供了有益指导。

非接触式生理心理检测在长期模拟失重效应分析中的应用研究

目的在模拟失重生理效应场景下,构建基于面部视频的非接触式生理心理检测模型,探索长期模拟失重生理效应分析的非接触式心率和负性心境状态检测新方法。方法搭建可见光和热红外视频融合分析的非接触式生理心理数据采集系统,采集“地星二号”90 d头低位卧床实验中受试者生理心理相关数据,构建基于图卷积网络面部多区域特征融合的非接触式心率检测模型和考虑数据可靠性的非接触式负性心境状态检测模型,并以指夹式心率和POMS-SF量表为标签,验证模型的有效性。结果研究结果显示,非接触式心率检测模型的Bland-Altman图差值平均数为-1.26 bpm,且96.3%的误差值检测数据处于95%一致性区间内,模型检测的心率与指夹式心率有较高的一致性;非接触式负性心境状态检测模型对于紧张、压抑、愤怒、疲劳的检测准确率均超过0.85,且心率、AU06、眼部视线、头部姿态对心境状态检测的影响显著。结论非接触式生理心理检测方法不仅能够用于长期模拟失重的生理效应分析,还可为未来长期空间飞行的航天员在轨健康保障提供新途径。

绿色投资者进入与企业绿色转型——基于融资约束与绿色创新的链式中介作用

文章基于资源编排理论,以2008—2022年沪深A股制造业上市公司为样本,考察绿色投资者进入对企业绿色转型的影响机制。研究发现,绿色投资者进入可促进企业的绿色转型,在使用工具变量法和PSM法等缓解内生性问题后,结论依然稳健。机制检验发现,绿色投资者进入可以通过优化资本配置和提升绿色创新能力显著促进企业绿色转型,并且存在“绿色投资者进入—缓解融资约束—激励绿色创新—促进绿色转型”的链式中介作用;异质性检验结果表明,绿色投资者进入对企业绿色转型的促进作用在非国有企业、西部地区和重污染企业中更加明显。

基于小波分解和ARIMA-GARCH-GRU组合模型的制造业PMI预测

制造业采购经理人指数(PMI)是反映国家经济运行情况的重要指标,而传统预测模型对该类时序数据预测精度不高。针对制造业PMI指数的非线性、波动性和数据量少的特点,提出一种基于一维离散小波变换进行数据预处理的组合模型。时序数据经过小波变换,由整合移动平均自回归–广义自回归条件异方差模型(ARIMA-GARCH)处理稳态低频数据,门控循环单元(GRU)处理波动性强的高频数据,将各频段预测结果进行融合得到最终预测结果。为验证模型有效性,选取一定数据量的PMI指数进行实验。结果表明,与其他常见模型对比,本文构建的组合模型具有较好的预测精度与性能,平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)分别达到0.00329、0.004162、0.65%。

正式、非正式沟通网络与企业合作绩效关系研究——基于资源获取和网络能力的作用

基于332家企业调研数据,研究了沟通网络、资源获取对企业合作绩效的影响,以及网络能力的调节效应。实证研究结果表明:正式沟通网络和非正式沟通网络均对企业合作绩效具有显著正向影响,知识资源和运营资源获取在沟通网络与企业合作绩效关系间起中介作用,知识资源获取对运营资源获取具有显著正向影响,网络能力正向调节了知识资源获取、运营资源获取与企业合作绩效之间的关系,且同时具有调节的中介作用。希望研究结果能够为企业间合作管理实践提供一定的参考价值。