基于相关性的扩散制造任务规划方法研究

针对扩散制造这种面向复杂武器装备批量生产的网络制造模式,提出了基于相关性的扩散任务规划方法。通过对比扩散制造与一般网络化制造的不同,分析了扩散任务规划的必要性;然后,定义了扩散制造两维相关性概念及面向扩散制造的相关性评价准则,建立了扩散任务相关性模型,用以描述扩散制造过程中任务间物料转移,结构、功能以及工序相关性等复杂关系;在此基础上,提出了粒子群聚类优化分解算法,实现了"内紧密,外松散"的任务集划分;最后,通过实例讨论了扩散任务规划的应用过程。

基于心智与扩展合同网的半自治多智能体任务分配

为解决网络化制造背景下的任务优化分配难题,提出一种将心智模型与扩展合同网机制结合的半自治多Agent任务分配方法。所构建的心智模型包括两类共六种心智参数。以此为基础,扩展了合同网机制包括发标优选、竞标报价与多Agent任务分配三个过程,通过发标适合度计算优化竞标Agent集;通过任务开销计算得到竞标报价;通过价格、协作、距离三个方面的成本评估,以总成本最小为目标建立任务分配优化模型与求解算法。采用企业原材料采购优化案例验证了该任务分配方法的有效性。结果表明,该方法消除了传统任务分配通信量大的缺陷,同时反映了任务候选者的主观意愿,为网络化制造条件下的任务分配提供了有效支持。

扩散制造任务建模及分解方法

针对扩散制造这种面向复杂武器装备批量生产的网络制造模式,提出了基于相关性的扩散任务建模及分解方法。定义了扩散任务及相关基本概念,分析了扩散任务相关性研究的必要性。通过给定的扩散任务相关准则,建立了扩散任务相关性模型。在此基础上,应用层次聚类算法,实现了扩散任务分解。通过实例讨论了扩散任务建模及分解的应用过程。

基于扩展状态任务网的制造供应链计划

制造供应链计划是制造供应链管理的关键问题,它不仅需要分配生产任务和控制库存,还需要解决不同工厂(企业)间的运输配套问题.为统一描述具有复杂产品生产过程(包括装配型、分解型和多输入多输出型等)的生产任务、存储任务和不同模式(包括单种物料独立运输模式和多种物料组合运输模式)的运输任务,提出了扩展状态任务网(extended state task network,简称ESTN).扩展状态任务网用比例转化任务统一描述生产任务、存储任务和单种物料独立运输任务,用虚比例转化任务和组合移动任务共同描述多种物料组合运输任务.应用扩展状态任务网,meta启发式方法在求解制造供应链问题时更容易编码和操作.为求解基于ESTN的制造供应链计划模型,提出了具有多样性检测的参考解集更新策略与分散性解变异策略的路径重连算法.路径重连算法维护一个由高质量解(精英解)组成的参考解集,将一个向导精英解的属性逐步引入一个起始精英解而形成的中间解序列(路径),并用此中间解序列更新参考解集以获得进化.计算实例表明,该路径重连算法比标准遗传算法、标准Tabu搜索算法以及普通路径重连算法能够获得更好的解,证明了多样性检测对参考解集更新的关键作用以及分散性解变异策略在提高解的质量上的能力.

网络化制造环境下多目标任务分配的研究

网络化制造环境下联盟企业的任务分配是受多个因素影响的,考虑交货期、成员企业所承担的成本费用及完成任务所需成员企业数量等因素,提出了联盟企业多目标任务分配的数学模型。

基于多视图的快速扩散制造任务关联网络构建方法研究

研究了面向复杂武器装备快速扩散制造中的子任务间关联关系构建方法,提出了扩散制造任务关联网络模型的构建方法,定义了基于结构域、功能域、工艺域和管理域的扩散制造任务多视图模型,给出了基于多视图的扩散制造任务关联关系分析原理,实现了对不同粒度的扩散制造子任务间关联关系的定性、定量的分析,最后,通过实例验证了该方法的有效性。

网络化制造执行系统任务分配的研究

介绍了在网络化制造环境下的制造执行系统及任务分配的重要性,并结合联盟企业的特点提出了网络化制造执行系统任务分配的模型。