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[期刊] 工业工程与管理
[作者]
杨欣 曾珍香 夏玉雄
为了实现企业在云制造环境下的节能,提出一种新的云制造服务组合优化方法,该方法既能降低能耗,又能在考虑不确定性的情况下提高服务质量。然后利用双目标模型和改进的NSGA-Ⅱ解决制造服务组合优化问题。实例研究结果表明:该模型从云制造服务平台(CMSP)的角度有效地控制了能耗,改进后的NSGA-Ⅱ在解决该问题上具有与MOPSO和标准的NSGA-Ⅱ相比的准确性和收敛性优势。
[期刊] 工业工程
[作者]
唐天兵 陈永发 蒙祖强
针对云环境中制造任务数量庞大和分解复杂导致的制造周期长、成本高等问题，提出云制造分包服务组合方法。该方法是将任务分解为多个可并行执行的子任务，引入更多制造资源，提高市场竞争性，从而降低生产周期和成本。为高效求解云制造分包服务组合优化模型，对被囊群算法进行改进。首先共享种群个体信息，执行群体行为时融合周边个体位置，提高算法局部开发能力；其次共享个体历史信息，个体向同伴历史最优位置探索，提高算法全局开拓能力；最后根据当前搜索状态，种群自适应地调节全局开拓与局部开发行为，提高算法稳定性。通过仿真实验，证明所提方案对大规模制造任务的时间和成本控制优于对比方案。
关键词：
云制造 分包 服务组合 被囊群算法
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
徐斌 吕佳祺 刘舰 胡钢 张洪亮 潘瑞林
云制造是信息化和智能化背景下新型制造资源的组织形式，已在国内外研究应用，具有广阔的发展前景。制造云服务组合优化是其中一项关键技术，直接决定了云制造服务的质量和效率。从服务的可用性研究出发，首先给出制造云服务组合可用性的定义，然后从有效性、效率和满意度三个方面展开，构建了可用性分析的指标体系，并在此基础上建立了一种新的制造云服务组合多目标优化模型。在求解算法方面，提出了一种改进的NSGA-Ⅲ算法，该算法继承了差分进化算法和遗传K均值聚类算法的优点，改善了原算法的搜索效率和收敛性。最后通过算法测试比较及实例模拟，验证了所提模型与算法的可行性和高效性。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
张晓冬 任大伟
云制造服务组合评价理论与方法的发展是推动云制造走向智能化和自动化的重要因素，但云制造服务组合评价是一个多学科交叉的动态问题，因而难以形成统一的评价体系或是得出准确结果。为此，利用中国知网、万方数据库、爱思唯尔数据库和IEEE等四大引文数据库检索梳理2017—2022年国内外云制造服务组合相关文献，将云制造服务组合流程划分为用户需求发布、任务分解、云平台处理机、服务匹配、服务组合和资源匹配等六大模块，研究发现：现有评价方法主要包括定性与定量结合评价、多属性决策评价、静态与动态结合评价3种类型；在基于云制造服务组合、“工业4.0”生产和仿真实验3个集合交集的建模中，多主体建模方法因适合描述云制造的不确定性、分布性和动态性而常被用来仿真云制造服务系统中的实际问题。最后根据对已有相关文献的梳理研究，提出云制造服务组合领域今后有待解决或改善的四大问题：评价稳定性问题、评价方法实际应用有效性问题、应用数据缺乏问题和技术应用可靠性问题。
关键词：
云制造 服务组合 多主体仿真 评价方法
[期刊] 运筹与管理
[作者]
徐宣国 张凯 苏翔 刘开
云制造环境下服务资源进行动态组合时不可避免地遇到内、外部环境的不确定性，这些不确定性因素直接影响到制造云服务组合的执行成本、效率和质量。为了有效提升制造云服务组合的柔性，需要对其柔性能力进行测度。在假定某待选云服务集中的各服务资源能够以不同的效率替代完成任务的基础上，建立了考虑制造云服务组合柔性的效率柔性、冗余柔性、路径柔性和任务柔性的四维属性测度方法。最后，结合具体算例对该方法的应用过程进行了分析。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘开 徐宣国 张凯 杨小桃
基于服务提供方视角深入分析制造云服务组合柔性影响因素;通过构建贝叶斯网络模型,对服务供方视角下制造云服务组合柔性影响因素进行重要度分析,进而识别出对服务提供方而言关键和非关键的柔性影响因素,为后续制造云服务组合柔性影响因素的监控以及柔性的管理和提升打下基础。最后,以拟构建云制造平台的某船舶制造企业为例,进行了应用分析。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
曾珍香 武琪 闫永平
基于云制造服务平台的新视角,深入探究云服务组合柔性的影响因素,建立贝叶斯网络模型,在云制造服务平台的视角下,对云服务组合柔性的影响因素展开重要度分析,进而识别出对于云制造服务平台而言影响柔性的关键和非关键因素,为以后云服务组合柔性影响因素的监控以及云服务组合柔性的测评与提升作出铺垫。最后,以某智能装备云服务平台HD为例展开研究,进行应用分析。
[期刊] 工业工程
[作者]
侯艳 牛聪 滕少华 朱清华
为了进一步提高原油短期调度问题的求解质量和优化效果，本文针对原油处理短期调度优化问题，提出一个两阶段优化求解策略。通过对供油罐到蒸馏塔的指派过程的分析，设计出能够成段保留父代基因的交叉算子和自适应改变变异概率的变异算子，提出NSGA-Ⅲ-ACMO算法求解原油短期调度问题。该算法在具有良好收敛性的同时又保证了种群的多样性，同时优化原油在管道的混合成本、罐底的混合成本、蒸馏塔的换罐成本、供油罐使用成本和能耗成本5个目标。针对能耗目标优化不彻底的问题，提出一个新的混合整数线性规划模型进一步优化能耗。该模型的优点是对于一个已知的详细调度，在不影响其他目标的情况下，可以将能耗目标优化到最小。实例分析表明，通过NSGA-Ⅲ-ACMO算法所得的调度与已有文献结果对比，单个目标优化效果提升9%～45%不等。在此基础上，使用本文提出的混合整数线性规划模型，能耗成本可以降低6.8%。从整体上看，本文所提算法在求解质量和优化效果上都表现出明显的优越性。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
吴暖 王诺 黄祺
航线配船合理与否不仅关系到班轮公司运营成本还会影响服务质量。考虑到货主是"理性经济人",以货物时间价值损失最小和运营成本最低为目标,建立了集装箱班轮航线配船的多目标优化模型;设计了双向随机变异算子,并以嵌入非劣解局部搜索改进NSGA-Ⅱ算法,求出满足货主和船公司双方需求的Pareto解集,以某班轮公司的实际案例验证了模型和算法的可行性。最后通过与NSGA-Ⅱ算法对比,证明改进后的算法计算所需的时间更短、运行稳定,得到的结果更优。该模型和算法能够为船公司在不同市场情况和企业战略目标下做出合理决策提供参考。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
巩玲君 张纪海
重大突发事件发生后,若灾区的应急物资需求不能通过调用储备得到满足,则应急生产将成为灾区应急物资供应的重要保障手段。本文研究重大突发事件发生后应急物资生产任务的优化问题,重点关注原材料生产能力变化对完成应急生产任务的影响,以应急生产任务完成时间最短、完成成本最低为决策目标,研究了包含多个供应商、多个制造商以及单个受灾点的应急物资生产任务多目标规划模型。运用在求解多目标规划问题时具有众多优势的非支配排序多目标遗传算法(NSGA-II)对模型进行求解。通过算例分析,NSGA-II可以得到较好的Pareto前沿,并且可以根据不同情况给出最优的应急物资生产和原材料保障方案。本文的研究还表明,要想更快完成应急生产任务,需要做好原材料、资金、电力、交通等各种要素的配套保障工作。
[期刊] 工业工程
[作者]
赵道致 王忠帅
云制造环境下,如何提高平台型企业分配资源的效率,解决多种服务组合结构中同时出现的复杂制造任务问题亟待解决。本文综合权衡平台和需求方的利益,建立了需求方服务质量指标和平台柔性指标的多属性评价方法,构建了资源分配的双层结构优化决策模型,设计了求解稳定分配方案的算法,并论证了云制造平台供应链的Pareto最优性。最后,通过算例验证整个分配机制的可行性和有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
宋艳 滕辰妹 姜金贵
为了应对跨区域突发事件过程中受灾点服务差异化需求的问题,建立了应急储备设施点的多级备用覆盖选址决策模型,即一个需求点由多个应急设施提供不同质量水平的服务,并考虑设施繁忙状态下由其他设施点提供服务的状况,使模型更加符合实际应用。首次通过设计分段的染色体编码方式改进NSGA-Ⅱ算法提升运算效率以更好地解决多目标选址决策问题,将改进方法下得到的Pareto解分布与NSGA-Ⅱ算法下的仿真结果进行对比分析,结合设施点的部署策略得到不同的空间布局方案。证明了模型的可行性及改进NSGA-Ⅱ算法在解决设施点多目标选址决策问题时的有效性。
[期刊] 物流技术
[作者]
王平 王者
考虑云制造服务过程不确定性因素的影响，基于Bertsimas鲁棒优化方法构建了以最小化供应链成本、任务完成时间及碳排放量等多目标云制造服务供应链组合优选函数，并利用基于精英策略的非支配性排序遗传算法（Nondominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ，NSGA-Ⅱ）对模型进行求解。最后结合一个产品制造实例证明了所建立模型及算法的有效性。
关键词：
云制造 供应链 组合优化 鲁棒优化
[期刊] 商业经济研究
[作者]
倪一铭 闫晗 闫国庆 高聪
本文在跨境电商迅速发展的背景下，构建基于安全库存与连续检查库存模式(Q,R)的跨境电商海外仓多目标选址-库存模型，综合考虑海外仓建设运营固定成本、运输成本、库存成本、关税成本、时间损失成本，并通过NSGA-Ⅱ算法进行求解，最后通过算例证实该模型和算法的有效性和实用性，为跨境电商海外仓的选址与库存方案提供理论依据和决策支持。
[期刊] 工业工程
[作者]
许春安 李芳
为了降低云端制造服务成本,解决云制造环境下无需求偏好的制造资源优化配置的难题,充分考虑制造资源需求企业和云平台运营方的利益以及双方在制造资源配置服务过程中涉及到的服务质量(quality of sevice, QoS)因素和柔性因素,构建了云环境下代表制造资源需求企业和云平台运营方利益的多目标优化资源配置模型,并基于改进NSGA-Ⅱ算法对模型算例进行了求解,计算结果表明了该模型和算法的可行性、有效性和稳定性。
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