结合供应链设计的产品族模块配置的主从优化

针对考虑供应链设计的产品族配置优化问题,根据对产品族模块配置与供应链协同优化问题的属性分析,提出一种新的设计理念,即产品族的模块配置与供应链设计是主从关联的。基于主从对策的决策机制,建立了这种关联协同优化的混合0-1非线性双层规划模型,该模型上层是整个产品族的配置优化,以顾客效用与成本之比为优化目标,决策产品族的模块配置;下层是相应生产供应链的设计优化,选择不同的模块供应商与不同产品的制造商并以整个生产供应链过程的成本最低为优化目标。针对模型为0-1混合非线性的特点,上下层分别采用遗传算法设计求解,并以一个简化的发电机产品族的例子来加以说明,结果表明所提双层模型能够有效解决产品族模块配置与供应链协同优化问题,并能得到较优的产品族配置方案。

产品族平台与定制化关联设计的主从优化模型

针对产品族平台与定制化的优化之间存在的关联和主从递阶层次关系的问题。提出产品族设计中平台与定制化的主从关联优化的方法和模型。以参数伸缩型产品族设计优化为例,描述了其中客观存在的主从和关联关系,建立了分析解决这类问题的概念模型和数学模型,针对双层数学规划的求解困难,设计了基于响应曲面法的数值计算方法。以齿轮减速器产品族的设计优化为例,验证了该方法和模型的有效性。

基于工艺多样性的产品族配置主从优化

为对由生产工艺差异性而产生的产品族进行产品族优化配置研究,以纪念台钟为例,基于主从对策的决策机制,对依赖于工艺多样性的纪念台钟产品族配置问题的优化主体与各种属性进行分析,得出纪念台钟产品族配置与对应工艺配置存在主从关系的结论。提出了基于工艺的产品族配置双层模型,并设计了上下层分别采用遗传算法求解的层次遗传算法。通过对纪念台钟产品族与工艺协同配置方案计算结果的分析,验证了模型与算法的有效性。

考虑多平台模块配置的多产品线设计主从优化研究

针对考虑多平台模块配置的多产品线设计问题,根据对产品线设计与产品平台优化之间主从关联关系的分析,提出一种基于Stackelberg对策理论框架的优化方法,建立一个混合0-1变量的非线性双层规划模型。模型上层是多产品线设计问题,以极大化单位成本效用为目标,决策产品线结构。模型下层是以极小化成本为目标,求解产品平台的配置问题。为求解0-1混合双层规划,设计一个双层遗传算法,并将模型和算法应用到汽车产品案例中,得到较优的产品线结构与产品平台配置,并且与两阶段法与集成优化方法进行比较,证明模型与算法的可行性与有效性。

流域初始水权分配的主从递阶双层优化方法

依托“流域-地区-行业”层次的初始水权分配模式,“流域-地区”层次影响制约“地区-行业”层次的初始水权分配,“流域-地区”和“地区-行业”层次的初始水权分配共同影响流域综合效益。现有研究主要聚焦“流域-地区”或“地区-行业”层次的初始水权分配,但将两个层次集成进行初始水权分配仍有待深化研究。为此,构建主从递阶双层优化方法,开展流域初始水权分配研究。具体可表述为:①针对“流域-地区”层次,建立流域综合效益优化函数与约束条件。构造适应性诊断准则和空间均衡性诊断准则,嵌入流域综合效益优化函数中,提高地区之间初始水权分配与经济社会发展的适应性、流域分水的空间均衡性。②针对“地区-行业”层次,建立地区综合效益优化的非线性目标规划模型,保障行业发展用水需求。并构造匹配性诊断准则嵌入非线性目标规划模型中,提高地区不同行业初始水权分配与行业发展的匹配性。③集成“流域-地区”和“地区-行业”层次,应用主从递阶双层优化方法,开展黄河流域初始水权分配实践探索。研究得出:通过黄河流域初始水权分配方案设计,得到黄河流域涉及省区水权分配比例与其经济社会发展综合指标加权值比例的比值,其中,内蒙古-陕西、陕西-宁夏、宁夏-山西、山西-河南、河南-甘肃、甘肃-青海、青海-山东分别为0.84、1.45、0.84、1.08、1.19、1.77、1.02,满足适应性诊断准则。黄河流域初始水权分配的基尼系数为0.10,属于“空间均衡度很高”,满足空间均衡性诊断准则。黄河流域涉及省区不同行业的水权配置与行业发展的匹配度均超过0.90,属于“高度匹配”。同时,黄河流域经济、社会、生态效益优化函数对应的满意度分别达到0.946、0.943、1.000,黄河流域涉及省区的经济、社会、生态效益优化函数对应的满意度均超过0.90。结果表明,该方法能够有效破解流域初始水权分配难题。为保障流域初始水权分配方案的有效落实,必须强化水资源刚性约束和双控行动,提升流域水利科技创新能力,推进流域产业用水结构合理化与产业结构高级化。

众包制造环境下协同产品族设计与延迟决策的主从关联优化

针对众包制造环境下产品族设计与延迟决策之间的协同优化问题,建立了以产品族设计为主、延迟决策为从的混合整数非线性双层规划模型。模型上层由制造商设计产品族架构以最大化自身的期望利润,下层由多个分销商优化延迟产品模块的类型以最大化各自的期望利润,且各分销商之间的决策具有相互独立性。考虑到延迟产品模块事先不确定,提出虚拟延迟结构将该优化问题具体化,并证明需要被延迟的产品模块。开发了一个双层嵌套遗传算法对模型进行求解。用智能冰箱产品族延迟案例验证了所提模型和算法的有效性,并对所提延迟偏好参数进行了灵敏度分析。

基于主从关联优化的产品族参数规划方法研究

针对产品族优化设计中存在的共性与个性的相互依存、制约关系,研究面向产品族的主从关联的参数优化规划技术。建立基于灵敏度分析的产品族参数识别划分方法,根据产品族设计参数的主从关联特点,建立优化问题的双层规划模型。提出一种采用多项式响应面拟合和遗传算法相结合的混合算法实现双层规划,下层采用多项式响应面法将双层优化目标拟合成为单层优化目标,在上层实现产品族公共参数的优化,再通过上层可适应参数的松弛约束关系传递,在下层利用遗传算法实现变型产品的参数优化。以起重机卷筒组件产品族规划为例,基于所提出的主从关联优化方法,得到个性变型产品参数最优值,为起重机卷筒组件产品及类似产品的产品族优化设计提供一种方法借鉴。

产品族架构设计与供应链延迟决策的主从交互优化

鉴于延迟策略的研究较少关注到产品族架构设计与整条供应链延迟决策之间存在的内在交互影响,提出对产品族架构设计与供应链延迟决策的一种主从交互优化方法。通过构建在其之间的主从交互决策机制,建立了一个以产品族架构设计为主、供应链延迟决策为从的非线性双层规划模型。模型上层是开发商设计产品族架构和决策其中的延迟产品模块类型,从而最大化单位成本的顾客效用;下层的决策主体包括多个供应商、多个制造商、多个延迟承包商及多个分销商,它们分别通过优化产品族的延迟制造过程来最小化各自的运营成本。针对模型求解的复杂性,设计了一种嵌套遗传算法进行求解。以智能冰箱产品族延迟生产案例验证所提优化模型和求解算法的可行性,并通过对多项式分对数选择规则中的参数θ进行灵敏度分析实验得出了一些管理启示。

计及高比例风电暂态电压安全的主从协同动态无功优化方法

相比于传统电力系统,大规模高比例的风电馈入导致处于末端电网的风电基地网架结构更为薄弱,低电压穿越能力和动态无功支撑水平进一步降低。为保证整个风电系统的电压安全,必须精确计及大规模风电汇集区域内每台风电机组的暂态电压特性。该优化问题具有规模大、暂态约束多、主从系统交互变量多等特点,传统无功优化方法还存在计算时间长、收敛性无法充分保证等问题。因此,针对含高比例风电馈入系统的动态无功备用优化问题,提出一种计及暂态电压安全约束的广义主从分裂优化算法,实现主从系统的协同优化,同时保证计算的精度和收敛性。首先,基于轨迹灵敏度分析法将暂态稳定性约束转化为代数方程约束。然后,根据Karush-Kuhn-Tucker条件将原问题分解为主网无功优化模型和各风电子系统无功优化模型,主、子系统通过交互边界信息实现主从协同优化,并基于边界信息一致性保障含暂态约束问题的求解精度。最后,通过实际系统验证了所提方法的计算速度和结果精度。

隧道传感系统微位移机构的主从关联优化设计

隧道传感系统是基于量子隧道效应,用以测量纳米级微小测量量的传感装置。其中微位移机构的设计对传感器的整体尺寸、量程、精度等性能具有重要作用。以往关于位移机构优化设计的研究主要是针对单一优化目标或普通多目标优化问题,而实际上机构不仅有多个属性需要优化,而且这些属性还可能具有不同的变量和约束,普通单层数学规划难以准确描述和解决。基于此,对隧道传感系统微位移机构的主从关联优化进行研究。根据传感系统的性能要求,对由压电陶瓷和六连杆柔性铰链机构组成的纳米级微位移机构进行初步设计。在此基础上建立柔性铰链机构空间尺寸和静态性能两个关键属性的优化模型,并构建其公共变量的协调层,形成具有主从结构的双层规划模型。提出一种面向工程背景,基于移动区间响应曲面拟合下层最优值函数的双层规划数值方法。最后对计算结果进行分析。

非凸多目标主从向量集值优化锥有效解的最优性条件

运用凸集分离定理对广义锥次类凸集值映射建立了一种择一性定理 .引入向量优化弱Benson真有效元的概念 ,对带约束的非凸向量集值优化问题建立了在弱Benson真有效意义下有效元应满足La grange乘子型的必要及充分条件 ,并用这一结果建立了多目标主从非凸向量集值优化在弱Benson真有效意义下最优解的Lagrange乘子型充要条件 .

吸导结构耐撞性的主从关联拓扑优化

传统的抗撞结构只需满足安全性指标要求,虽然它既要求碰撞最大加速度小,又要求结构最大变形量小,但可行域有交集。随着国家标准的完善,新增对刚度有极高要求的导向性指标,使同时满足安全性与导向性要求的可行域为空集,现有方法不能解决此问题。本文中提出一种吸能导向抗撞结构的主从关联耐撞性拓扑优化方法。首先,针对安全性指标,建立安全从属模型。然后,根据安全从属模型的传力路径,引入导向刚度补偿装置,将其与安全从属模型结合而建立了主模型并通过拓扑优化获取其拓扑构型。最后,利用实例验证了所提出方法的适用性,结果表明,车辆在25%重叠率碰撞中导向性优越,且在100%正面碰撞中吸能效果良好,为抗撞结构的优化设计提供了一种新方法。

委托代理模式下投资组合选择的主从关联优化

随着经济的发展和财富的增加,投资的大众化和分工的专业化趋势日益明显,委托代理成为重要投资决策模式。在分析了委托代理模式下投资组合选择优化问题属性的基础上,建立了Stackelberg博弈机制下投资组合选择的双层规划模型。模型上层是委托方选择投资方向的决策,下层是代理方选择投资品的决策,上下层分别以委托方和代理方的收益率最大化为目标,风险成本和代理费用对委托方的收益率产生重要的影响。针对该双层规划模型的特点,采用双层嵌套遗传算法进行求解,并以银行委托外部投资的应用案例说明了模型和方法的可行性。

产品族配置与考虑升级的再制造设计主从关联优化

针对产品族配置与考虑升级的再制造设计协同问题,提出一种主从关联优化方法,建立了一个双层规划模型。该模型以产品族配置设计为主优化问题(主者),并以产品族的全生命周期利润最大化为目标建立上层模型;下层优化问题则是以再制造利润最大化为目标,决策如何选择产品的升级模块和再制造模块(从者)。为了求解该模型,开发双层嵌套遗传算法及其相应的编码策略。最后,将该模型和求解算法应用于台式电脑产品族案例中,将所得的结果与两阶段方法进行比较,验证了其有效性及可行性,并说明了所提主从关联优化方法在解决产品族配置与考虑升级的再制造设计关联优化问题方面的优势性。

考虑再制造的产品族配置主从关联优化

针对考虑再制造的产品族配置优化问题,建立了以产品族配置设计为主,再制造企业选择决策为从的混合整数非线性双层规划模型。该模型的上层以产品族的单位成本效用为优化目标,决策产品族的配置设计;下层以产品族的再制造成本为目标,优化再制造企业的选择。针对该双层规划模型,设计了一个双层嵌套遗传算法及相应的编码策略,并以一个简化的手机产品族为例验证模型的合理性和有效性,结果表明所提双层模型能够有效解决考虑再制造的产品族模块配置优化问题,并能得到较优的产品族配置方案。

云平台数据驱动的产品与供应商资源主从协同优化

针对传统产品和供应商资源协同研究以历史数据或经验为输入,基于“归一化”或“层次优化”方法造成需求响应滞后和失真等问题,在分析两者正反向交互特征、解析数据传播途径的基础上,提出了基于云平台数据驱动反向设计(DID)的产品与供应商资源主从协同优化系统决策方法。构建了基于云平台DID的产品和供应商资源协同配置框架;建立了基于云平台DID的主从协同优化决策模型,其中,基于正向客户需求的产品配置充当上层主者,下层供应商联合配置充当从者,反向影响产品配置的决策;利用双层嵌套遗传算法进行模型权衡解优化;最后给出了汽车座椅的产品与供应商资源协同优化案例。结果表明,所提方法在真实表征产品和供应商资源联合配置过程的数据传递、协同关系方面具有显著优势。

基于供应商选择的模块化产品族配置双层优化模型

研究了供应商选取在模块化产品族配置过程中的影响,将产品族配置与供应商选择归类为主从关联优化,并建立对应的双层模型。模型上层进行产品族配置优化,以顾客效用与成本之比为优化目标,决策产品族的模块配置;模型下层进行相应模块供应商的选择优化,考虑供应商选择及供应模块的价格折扣,追求每个供应商的最大利益。针对模型为0-1混合非线性的特点,采用遗传算法求解,并以一个简化变压器产品族为例对该方法进行了说明。

产品族设计与延迟制造过程决策的主从关联优化

在市场全球化的进程中,延迟仍然是当今企业降低供应链风险的一种有效策略.然而,当前对延迟的研究往往是基于预先已固定好的产品族架构,较少关注到产品族设计与延迟制造过程决策间存在的内在固有耦合关系.鉴于此,提出对这二者的一种主从关联优化方法.首先,通过构建二者间的主从交互评价机制,建立以产品族设计为上层优化、延迟制造过程决策为下层优化的非线性双层规划模型:模型上层为设计产品族架构和决策延迟产品模块类型,从而最大化单位成本的顾客效用;下层分别为非延迟和延迟产品模块决策最优的制造方式以及为终端产品决策最优的组装方式,从而最小化工程成本.然后,设计一种嵌套式遗传算法对模型进行求解,以智能冰箱产品族延迟制造案例验证所提出模型和算法的可行性.最后,通过设计一种嵌套GAPSO算法对嵌套式遗传算法进行改进,并对比分析两种算法的计算过程和结果.

多目标主从向量集值优化Benson真有效解的最优性条件

借助 Aubin的 Contingent切导数建立了可微多目标主从向量集值优化弱

面向柔性定制的并行不等效客车混装线生产计划主从联合优化

针对客车制造过程中多条异构混装线之间加工能力、作业时间不等效的特征,提出面向柔性定制的并行不等效客车混装线生产计划模型。分析订单分解和投产排序的耦合关联机理;以产品紧急度、匹配度以及产线负荷为目标,建立以订单分解为主、投产排序为从的主从联合优化模型。针对模型特征提出一种结合Pareto前沿解的双层交互式遗传算法。为了提高遗传算法的性能,引入自适应调整方法对交叉概率和变异概率进行改进,并采用小生境技术保证种群多样性。利用客车混装线中的案例对提出的模型进行了验证,并与多阶段遗传算法以及企业的实际方案进行了比较。所提出的使用双层交互式遗传算法的模型可以真实地代表企业的实际情况,并最大限度地提高混装线的效率。