基于MOMA的可重入混合流水车间调度问题研究

针对可重入制造系统多具有多品种、大规模、混流生产等特点,构建带批处理机的可重入混合流水车间调度问题(reentrant hybrid flow shop scheduling problem with batch processors,BPRHFSP)模型,提出一种改进的多目标蜉蝣算法(multi-objective mayfly algorithm,MOMA)进行求解。提出了单件加工阶段和批处理阶段的解码规则;设计了基于Logistic混沌映射的反向学习初始化策略、改进的蜉蝣交配和变异策略,提高了算法初始解的质量和局部搜索能力;根据编码规则设计了基于变邻域下降搜索的蜉蝣运动策略,优化了种群方向。通过对不同规模大量测试算例的仿真实验,验证了MOMA相比传统算法求解BP-RHFSP更具有效性和优越性。所提出的模型能够反映生产的基础特征,达到减少最大完工时间、机器负载和碳排放的目的。

基于改进NSGA-Ⅱ的多目标车间物料配送方法

针对车间物料配送效率低的问题,建立以配送路径最短和时间窗惩罚值最小为目标的物料配送多目标优化模型,提出基于快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的混合优化算法INSGA-Ⅱ.该算法采用密度峰值聚类(DPC)初始化种群,缩减问题规模;在NSGA-Ⅱ遗传操作阶段,采用差分进化(DE)算法,避免陷入局部最优;通过变异向量的差分操作与部分映射交叉加快迭代速度,同时提高种群多样性.通过求解不同基准函数与不同规模算例验证算法的有效性,结果表明,与传统NSGA-Ⅱ算法相比,改进算法具有更优帕累托前沿,同时算法结果的均匀性和多样性更好,求解时间更短.研究结果表明,新算法生成的结果更优;相比NSGA-Ⅱ算法、多目标粒子群算法(MOPSO),生成的总配送距离减少26.65%,总时间窗惩罚减少32.5%,能有效提高车间物料的配送效率.

高性能液压缸数智化设计与制造平台的构建与应用

高性能液压缸的生产工艺柔性大,加工周期长,其生产属于典型的非标、单件小批量离散型制造模式,在设计和生产中难以优化和控制。针对液压缸生产企业在使用数字化设计和流程管控软件时软件集成度低和耦合度高的问题,设计了一种高性能液压缸数智化设计与制造平台。通过可重构中间件技术,该平台集成了AutoCAD、SolidWorks等软件接口,并在融合神经网络算法和多目标优化技术的同时,构建了图库、工时预测、柔性工艺规划等数字化设计和生产管控模块。该数智化设计与制造平台可以实现设计与制造过程的全生命周期管控,为制造企业实现数智化转型提供有力支撑。

改进布谷鸟算法在装配序列规划中的应用研究

针对装配序列规划问题,建立考虑装配序列的几何可行性、稳定性、聚合性、重定向性的装配关系模型以及基于适应度函数的装配序列优化数学模型。提出一种改进布谷鸟算法对装配序列规划问题进行求解,采用随机键和最小位置规则的方法设计基于零件编号、装配方向、装配工具的3层编码方案;设计基于最小装配成本的初始化策略与随机初始化策略相结合的混合种群初始化策略,提高种群质量;改进种群进化和搜索方式,将种群分为3个子群,并分别采用自适应步长飞行、标准步长飞行和交叉、变异的方式进行种群更新,提高算法的收敛速度和求解精度。最后通过实例应用及与其他算法的比较,验证了所提出的改进布谷鸟算法在求解装配序列规划问题上的有效性和优越性。

改进粒子群算法求解生产计划与柔性作业车间调度集成问题

为解决机加工企业制定的生产计划与车间调度方案不兼容的问题,建立以最小化最大完工时间、最小化加工成本为目标函数的生产计划与柔性作业车间调度集成模型。提出一种改进粒子群算法(IPSO)作为全局优化算法。在传统粒子群优化算法(PSO)的基础上,引入遗传算子交叉的方式改进群体进化,同时设计随机性的边界变异,提高种群多样性,避免局部最优,学习因子及惯性权重采用幂函数动态变化,增强其搜索能力,更快收敛。最后通过生产实例,验证了IPSO在解决生产计划与车间调度集成问题上的可行性。同时将PSO、灰狼优化算法(GWO)和遗传算法(GA)作为对比算法,在15个Brandimarte基本算例上开展实验,得到的结果均优于其他算法,证明了IPSO求解柔性作业车间调度问题时的有效性和优越性。

考虑双资源约束的柔性机械加工车间逆调度问题研究

为提高机械加工车间在动态生产环境下的效率和稳定性,建立了考虑机器与工人约束的柔性机械加工车间逆调度问题模型。该模型以最小化完工时间、机器能耗和逆偏差指数为目标,通过调整工件排产、工人作业以及机加工工艺参数对原始调度方案进行优化。针对问题特征,提出了一种差分进化算法。在算法中,设计了混合双层编码方式以降低搜索难度;提出了两种基于调度规则的初始化方式以提高种群质量;为加强和平衡全局与局部搜索,设计了自适应遗传操作以及基于精英选择的局部搜索策略;改进了哈明距离,并提出了一种拥挤度算子以反映种群真实多样性。在实验中构建了33组测试算例,并将所提算法与其他7种算法进行对比,验证了所提算法性能。最后,分析了某液压缸生产车间在两种不同动态环境下的真实逆调度案例,结果表明,所提算法能够在较小程度改变原始调度的情况下缩短4.2%的完工时间、降低20.2%的机器能耗。

巩固拓展脱贫攻坚成果与乡村振兴有效衔接的时空演进

文章基于2010—2020年中国省级面板数据,采用耦合协调度模型、空间Markov链模型,研究脱贫攻坚与乡村振兴衔接程度、时空分布格局、空间动态演进机制及驱动因素。研究结果表明:就脱贫攻坚与乡村振兴的衔接程度而言,大部分省份处于高度与极度协调状态,其中“乡村振兴滞后型”占大多数。衔接程度的动态演进在时序上呈现稳步向上发展趋势,较难实现跨越式转移,处于高度协调阶段的省份存在“俱乐部趋同”现象;空间上中西部地区省份多呈现向上转移趋势,部分省份保持“俱乐部趋同”,同时邻域环境对于有效衔接具有重要的作用,衔接程度高的省份对周围省份会产生正向溢出效应,呈现“高高”集聚的“俱乐部收敛”现象。脱贫攻坚与乡村振兴的衔接驱动机制具有多样性,其中政府驱动与产业驱动具有负效应,收入驱动与市场驱动总体呈现正效应。

基于改进鲸鱼动态调度算法求解带外协的柔性装配作业车间调度

针对制造企业外协价值被低估、人工决策不合理的问题,提出一种改进鲸鱼动态调度算法,以制定合理外协决策和外协价值最大化。构建考虑拖期成本、库存成本和外协成本的混合整数规划模型,设计了针对工序、机器、外协、产品和装配特点的编解码策略,设计了3种针对性强的动态领域结构,最后根据企业实际数据设计实验算例,通过对比验证了算法的有效性。结果表明:合适的外协能显著提高按时交期率,减少高负载情况下车间的拥堵,从而减少总成本。将此混合求解算法应用于生产系统实践,集成为自适应调度系统,可为车间调度决策提供帮助。

制造业数字化转型与提升企业价值——核心机制、模式选择与推进路径

数字化转型深刻地影响着制造企业的价值获取和价值创造,如何优化数字化转型前因提升制造企业价值是亟需回答的重要问题。基于432家上市制造企业数据,运用扎根理论和fsQCA方法对制造业企业数字化转型促进企业价值提升的前因、机制和路径进行分析和检验,并依据行业特征划分劳动、技术和资本密集型三类制造企业,针对其数字化转型的价值提升路径进行探讨。研究发现:(1)多案例扎根分析识别出制造企业数字化转型战略布局、经营管理、市场竞合、创新升级、研发投入和企业建设六大特征变量,组态结果发现单一数字化转型特征变量不构成制造企业价值提升的必要条件。(2)在制造企业数字化转型中,存在一类全局赋能型促成高企业价值提升的构型,以及创新薄弱型、布局薄弱型和研发薄弱型三类导致非高企业价值提升的构型,且结论通过稳健性检验。(3)劳动密集型、资本密集型和技术密集型制造企业的价值提升驱动路径存在明显组态差异,战略布局数字化能力是三类制造企业实现价值提升的共性核心要素。本文研究不仅为制造企业数字化转型与企业价值提升的前因和协同路径研究提供了新的思路,也为企业数字化转型的政策设计提供了充分的学理支撑。

跨境电商对绿色全要素生产率的影响研究——基于中国271个城市的实证分析

文章基于2013—2021年中国271个地级及以上城市的面板数据,利用SBM-Malmquist指数法测算绿色全要素生产率,分析了跨境电商对绿色全要素生产率的影响机制。研究结果表明,跨境电商会显著提高绿色全要素生产率;产业结构升级与技术创新加强了跨境电商对绿色全要素生产率的正向影响。此外,异质性检验显示,相较于中西部城市与资源型城市,东部城市与非资源型城市跨境电商对绿色全要素生产的促进作用更显著,产业结构和技术创新的调节作用也更显著。

跨境电商驱动经济双循环衔接效应与路径研究

利用2008—2020年中国31个省(市、区)面板数据构建经济双循环评价指标体系,借助耦合协调度模型测度经济双循环的衔接效应,并在时空演变分析的基础上实证探讨跨境电商对经济双循环衔接的作用路径。研究发现:跨境电商发展总体上对经济双循环衔接具有显著的正效应,在替换核心解释变量、替换研究模型、采用工具变量等一系列稳健性检验后,结论仍然成立;分地区异质性回归结果表明,跨境电商对经济双循环衔接效应的驱动作用表现为中部最强、西部最弱,对东部地区和东北地区的影响为正,但未通过显著性检验;机制检验表明,跨境电商能够通过降低交易成本、优化供需匹配这两条路径驱动经济双循环有效衔接。为加快跨境电商发展,更好地促进经济内外循环协调发展,文章围绕基础建设、产业转型和内外联动等方面提出了对策建议。

数字经济、城市创新能力与商业经济韧性

数字经济作为一种新的战略性经济发展范式,对城市商业经济韧性具有创新驱动作用。本文基于2015—2021年196个地级市的面板数据,实证研究数字经济对城市商业经济韧性的影响及城市创新能力在其中的调节效应。研究发现:(1)数字经济对城市商业经济韧性具有显著的促进作用,并且从城市级别层面来看,省会城市中数字经济对城市商业经济韧性的促进作用更为明显;(2)城市创新能力中科技创新资源、环境和成果能够缓解数字经济对城市商业经济韧性的不利效应。因此,必须深刻把握数字经济对城市商业经济韧性的促进作用,重视创新能力的调节效应,从而提升城市商业经济韧性,实现城市经济高质量发展。

数据要素扩大还是缩小了流通企业内部收入差距?

数据不仅是促进“数实融合”的关键要素,也深刻影响着国民收入分配。基于2012—2021年中国A股上市流通企业数据,检验了数据要素对流通企业内部收入差距的影响及其机制。研究发现,数据要素能够显著缩小流通企业内部收入差距,且通过提高要素产出效率和提升就业创造水平两条路径缩小了流通企业内部收入差距。异质性分析结果表明,数据要素更能缩小技术密集型、生产性和高端流通企业的内部收入差距,但会扩大劳动密集型和普通流通企业的内部收入差距。进一步研究发现,数据要素规模越大越能缩小流通企业内部收入差距,且该缩小作用在时间趋势上呈现“先增强,后减弱,再增强”的特征。因此,应进一步畅通数据要素供给渠道,加大数据要素供给规模和拓宽数据要素应用场景,不断缩小流通企业内部收入差距。

基于动态自适应近邻算法的天波雷达RD图分类器设计

天波雷达的干扰检测问题可转化为距离-多普勒(Range-Doppler, RD)图像分类。在RD图分类器设计中,使用K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)算法时,k值的选取直接影响到干扰检测准确率。根据过往经验预设k值时,无法确定所设k值下的干扰检测准确率。为此,将互近邻条件引申为k值自动赋值方法,以局部均值为距离计算依据,设计动态自适应近邻(Dynamic Adaptive Nearest Neighbor, DANN)新算法。分别在多个UCI(University of California Irvine)数据集与现有RD图库上测试,与6个常数k值下K近邻算法进行对比分析。多个UCI数据集实验表明,DANN的平均准确率比不同k值下KNN的均值高6.21%,且比最优k值高3.7%;实测RD图库实验表明,DANN的平均准确率比不同k值下KNN的均值高2.9%,且比最优k值高0.56%。因此,该算法可以在干扰检测中减少人工参与,且能够获得较高的检测准确率。

体外冲击波疗法联合自体骨髓血活性浓集物和富血小板血浆局部注射治疗下肢骨折不愈合

目的:探讨体外冲击波疗法联合自体骨髓血活性浓聚物和富血小板血浆局部注射治疗下肢骨折不愈合的临床疗效。方法:2019年3月至2023年6月,采用体外冲击波疗法联合自体骨髓血活性浓聚物和富血小板血浆局部注射治疗下肢骨折不愈合患者33例。男24例,女9例。年龄17~62岁,中位数43岁。肥大型骨折不愈合23例,萎缩型骨折不愈合10例。所有患者均接受过内固定术治疗,均为非感染性骨折不愈合,骨折端间隙均小于5 mm,骨折端对位对线均良好,内固定均无明显松动。体外冲击波治疗共4次,每次治疗间隔7 d;在体外冲击波治疗后第2天,于骨折端注射自体骨髓血活性浓集物和富血小板血浆,连续治疗4次,每次治疗间隔7 d。治疗后随访观察骨折端愈合情况。结果:33例患者均获随访,随访时间3~6个月,中位数4.3个月。23例肥大型骨折不愈合患者经治疗后,骨折端均获骨性愈合;10例萎缩型骨折不愈合患者经治疗后,6例骨折端获骨性愈合、4例骨折端未愈合。10例患者在治疗结束后3个月骨折端获骨性愈合,19例患者在治疗结束后6个月骨折端获骨性愈合;4例患者在治疗结束后6个月骨折端未愈合,均为萎缩型骨折不愈合患者,后期行内固定联合植骨术后6个月骨折端获骨性愈合。结论:采用体外冲击波疗法联合自体骨髓血活性浓集物和富血小板血浆局部注射治疗下肢骨折不愈合,能够明显促进骨折愈合。

冲击波联合自体血活性浓集物治疗骨折不愈合的临床疗效

目的探讨冲击波联合自体血活性浓集物治疗下肢骨折不愈合的临床疗效。方法54例下肢骨折不愈合患者随机分为研究组和对照组,研究组给予冲击波联合自体血生物活性浓集物治疗,对照组给予体外冲击波治疗;于治疗后2个月、3个月、6个月时采用骨痂X线评分评估两组骨折端愈合情况,同时负重状态下采用视觉模拟评分(VAS)评估患肢疼痛反应;于治疗结束时比较两组患者的愈合率、负重时间及不良反应,评估两组患者的临床疗效。结果研究组治疗后2个月时骨痂X线评分与对照组比较,差异无统计学意义(P>0.05);治疗后3个月及6个月时,研究组骨痂X线评分高于对照组(P<0.05);治疗后2个月时,研究组VAS评分与对照组比较,差异无统计学意义(P>0.05);治疗后3个月及6个月时,研究组VAS评分低于对照组(P<0.05);研究组治愈率高于对照组(P<0.05),研究组开始负重时间早于对照组(P<0.05);两组不良反应比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论冲击波联合自体血活性浓集物骨折端注入对骨折不愈合患者具有较好的疗效可促进骨折端愈合能力。

基于R语言数据挖掘的中医药治疗股骨头坏死用药规律分析

目的:基于R语言分析中医药治疗股骨头坏死的组方规律,为临床应用中药治疗股骨头坏死提供参考。方法:检索中国知网专利数据库(CNKI)中关于中医药治疗股骨头坏死的相关专利,筛选后导入Microsoft Excel中进行规范并建立数据库。采用R语言对复方中药的性味归经及频次、相关性、关联规则、聚类、主成分进行整体和分层次研究分析,在聚类分析中采用HC算法和AP算法两种方式进行验证解读。结果:共纳入文献226项专利,共包含226个方药,共得到中药714味中药,总频次为3853次。其中使用频次最高的为当归,使用频次>20次的中药多属于活血化瘀药及补虚药,药性主要为温,药味主要为甘,归经多为肝经。相关性分析结果中相关度较高的为乳香-没药、没药-血竭、乳香-血竭、全蝎-蜈蚣、桃仁-红花。关联性分析形成以当归、乳香、没药为基础的核心药物组方,出现频次较高的固定配伍为乳香-没药、黄芪-当归;置信度和支持度较高的为没药-续断-乳香、红花-黄芪-当归。聚类分析中两种算法算出的结果为9~10组;主成分分析筛选出9个主成分,包含21种成分药物;相关性分析、关联性分析、聚类分析和主成分分析药物组合功效均为补益肝肾、健脾祛湿、温经通络、活血止痛。结论:中医治疗股骨头坏死多以“补益肝肾、健脾祛湿、温经通络、活血止痛”为原则,单味药核心用药为乳香、没药、当归;固定配伍中益气养血、活血化瘀类核心配伍为“赤芍-红花-当归、当归-乳香-没药-三七、当归-乳香-没药-血竭、乳香-没药-续断、桃仁-红花、当归-川芎、红花-黄芪-当归”;补益肝肾类核心配伍为“山药-山茱萸-熟地黄、淫羊藿-补骨脂、鹿角胶-枸杞子-菟丝子、牛膝-续断-延胡索、独活-桑寄生”;温经通络类核心配伍为“全蝎-蜈蚣、桂枝-木瓜”;健脾益气祛湿类核心配伍为“白术-茯苓-甘草”。

采用AGV分拣的型材下料车间成组调度问题研究

针对一种基于自动导引小车(AGV)分拣的型材下料车间分拣新方法,以最小化AGV损耗费用和AGV运行费用为目标,建立了混合整数线性规划模型,设计了一种改进遗传算法对模型进行求解。该算法使用带加工属性的多层编码方式,针对多层编码设计了分层式交叉变异的方式,在邻域搜索阶段采用基于禁忌表的双层协同优化策略。算例对比实验表明,所设计的改进遗传算法与基础遗传算法、基础蚁群算法、变邻域改进遗传算法,以及改进蜂群算法相比,在求解该问题上有显著优势和有良好的鲁棒性。

改进鲸鱼算法求解分布式装配柔性作业车间生产与配送联合调度问题

针对一类先加工后装配的离散生产模式,研究分布式制造环境下的装配柔性作业车间生产与配送两阶段联合调度问题。结合实际的生产情况,考虑供应链下生产与配送过程所产生的库存成本,以最小化生产和配送的总成本为联合调度优化目标,提出一种改进鲸鱼算法。针对联合调度的多阶段调度过程,设计了一种基于工序、产品、工厂、机器和车辆的五层编码策略;根据各阶段的特点提出了相应的混合种群初始化策略,以提高解的质量;以加强种群中领头鲸鱼个体与普通鲸鱼个体的联系为导向,改进了鲸鱼觅食的搜索操作并提出四种邻域结构,以增强算法的全局探索和局部搜索能力。最后,通过仿真实验,对比相关研究领域的多种算法来验证所提算法在收敛速度和求解质量等方面的优势,并且将联合调度与分阶段调度进行实验对比,验证了联合调度的优越性。

跨境电商、要素流动与产业结构升级

跨境电商的兴起推动了国际贸易高质量发展,倒逼国内产业结构转型与升级。本文基于2013~2021年全国276个地级及以上城市面板数据,考察跨境电商对产业结构升级的影响以及要素流动的作用机制。研究表明:跨境电商能够促进产业效力提升和产业动力变革,推动产业结构升级;背后的机制是跨境电商通过促进劳动力、资本和技术等生产要素流动,实现了人力资本积累、投资结构转变以及技术创新,间接推动了产业结构升级。进一步研究表明,跨境电商对产业结构升级的作用是非线性的,呈现出“N”型结构特征和区域差异。本文研究为发挥跨境电商产业优势,助力产业结构升级赋能新发展格局提供了经验证据。