复杂系统中多人协同作业的团队工作负荷评价综述

总结和分析现有的团队结构、团队工作负荷的定义、评价方法及相关研究,为复杂系统中团队工作负荷的评价提供理论依据。团队工作负荷是研究团队绩效的重要概念,目前团队工作负荷的研究尚处于发展阶段,团队工作负荷的定义及评价方法主要依赖于个人工作负荷的测量,主要有主观评价法、任务绩效法和生理评价法。提出了下一步团队工作负荷研究中应当着重考虑团队工作负荷定义的统一化、评价方法的适用性、工作负荷的动态变化规律及综合评价模型的建立等问题。

基于机器学习的标准化流程多人协同自动作业系统的实现及应用

随着电力行业的不断发展,多人协同自动作业在确保电力系统稳定运行中的重要性日益凸显。然而,复杂多变的作业环境和流程导致效率低下和风险增加。本文旨在基于机器学习技术设计并实现标准化流程多人协同自动作业系统,通过任务分配优化和流程自动化提升作业效率,降低人为误操作风险。本研究为电力公司提供了一种创新的解决方案,有望推动电力行业的标准化作业实践,提高电力系统安全性和可靠性。

基于改进引力搜索算法的异步并行拆卸序列规划研究

在大型复杂机械设备的检修过程中,涉及对维修目标件的拆卸,存在多人协同作业建模困难和拆卸序列求解效率低的问题,为此,对异步并行拆卸序列规划的拆卸模型和求解算法进行了研究,提出了一种基于改进引力搜索算法的异步并行拆卸序列规划方法。首先,研究了拆卸工作区域干涉和零部件之间的几何约束,建立了优先约束模型,并基于优先关系和拆卸目标件,逆向搜索出了最小待拆卸零部件集合;然后,建立了异步并行拆卸序列规划的数学模型,以拆卸时间最小化为优化目标建立了目标函数,针对异步并行拆卸序列构造了其编码和解码方法,并重构了引力搜索算法中个体进化的更新公式,设计了逃脱算子以跳出局部最优;最后,以水轮机主轴密封检修为例进行了实验,以验证GSA算法的有效性,并将其结果与采用传统算法所得结果进行对比,以证明新方法的优越性。研究结果表明:相比于传统算法,改进的引力搜索算法可以实现更少的时间代价,因此在处理复杂设备维修拆卸过程中更加有效。