检索结果-南通市图书馆

考虑多源供能波动性的企业生产运作与能源计划耦合优化

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计算机应用研究 2024年第6期41卷 1808-1814页

作者：董君叶春明河南工学院管理学院河南新乡453003 上海理工大学管理学院上海200093

多源供能是提高清洁能源占比,助力制造企业绿色低碳转型的有效方式。然而受季节、天气等因素影响,可再生能源出力存在波动性,影响能源系统供应的稳定性。针对该问题,构建了企业生产运作与能源计划耦合优化的不确定整数规划模型,利用区... 详细信息

多源供能是提高清洁能源占比,助力制造企业绿色低碳转型的有效方式。然而受季节、天气等因素影响,可再生能源出力存在波动性,影响能源系统供应的稳定性。针对该问题,构建了企业生产运作与能源计划耦合优化的不确定整数规划模型,利用区间数描述能源出力的不确定信息。同时通过设计多种群融合策略、外部档案更新策略,提出了多目标混合鲸鱼群算法,有效地利用各个算法的寻优特性,提升整体性能,获得更优的Pareto解集。最后通过算法性能和能源策略对比实验,证明了所构建模型及求解方法的可行性和有效性。同时验证了所设计算法对求解不确定优化模型的优势和竞争力,以及多源供能模式能够有效帮助企业实现节能减排、可持续生产目标。

关键词：鲸鱼群算法多源供能波动性耦合优化

基于IT2F-BWM-MABAC方法的应急物流设施选址方案评价

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中国安全科学学报 2024年第4期34卷 226-231页

作者：周青超叶春明耿秀丽上海理工大学管理学院上海200093

针对不确定环境下应急物流设施选址方案评价问题,提出一种基于区间二型模糊集(IT2F)-最优最劣法(BWM)-多属性边界近似区域比较法(MABAC)的应急物流设施选址方案评价方法。首先,针对应急物流设施选址方案评价过程中评价信息的模糊不确定... 详细信息

针对不确定环境下应急物流设施选址方案评价问题,提出一种基于区间二型模糊集(IT2F)-最优最劣法(BWM)-多属性边界近似区域比较法(MABAC)的应急物流设施选址方案评价方法。首先,针对应急物流设施选址方案评价过程中评价信息的模糊不确定性问题,采用IT2F处理,并利用MABAC对选址方案排序;然后,针对传统的MABAC中属性权重需要从外部获得的问题,采用基于IT2F的BWM确定属性的权重;最后,将所提方法应用于某城市应急物流设施选址方案评价研究,并验证所提选址方法的可行性和有效性。结果表明:所提方法能够解决不确定环境下应急物流设施选址问题,同时能够保证方案评价的质量。

关键词：区间二型模糊集(IT2F) 最优最劣法(BWM) 多属性边界近似区域比较法(MABAC) 应急物流设施选址方案评价

混合分布估计算法求解分布式柔性作业车间调度问题

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运筹与管理 2024年第8期33卷 51-57页

作者：魏光艳叶春明上海理工大学管理学院

随着分布式柔性制造系统的广泛普及，制造系统的调度决策从集中式的单一节点向分布式多中心的模式转变，分布式柔性作业车间调度问题成为近年来的研究热点。为求解分布式柔性作业车间的调度问题，构建了以最小化总成本和总拖期为优化目... 详细信息

随着分布式柔性制造系统的广泛普及，制造系统的调度决策从集中式的单一节点向分布式多中心的模式转变，分布式柔性作业车间调度问题成为近年来的研究热点。为求解分布式柔性作业车间的调度问题，构建了以最小化总成本和总拖期为优化目标的分布式柔性作业车间调度(DFJSP,Distributed Flexible Job Shop Scheduling Problem)模型，提出了一种结合分布估计和禁忌搜索的H-EDA-TS算法(Hybrid Estimation of Distribution Algorithm and Tabu Search Algorithm)。根据DFJSP模型和H-EDA-TS算法设计了三维编码方案。H-EDA-TS算法主要包括EDA组件和TS组件，在EDA组件部分设计了三个概率模型用于抽样生成种群；在TS组件部分针对优化目标设计了五种邻域结构用于生成邻域解。此外，基于sigmoid函数设计了一种自适应机制，用于控制TS组件的启动。最后，在不同规模的实例上进行了对比实验，证明了所提算法对于求解DFJSP具有明显优势。

关键词：分布式柔性作业车间分布估计算法禁忌搜索双目标优化

标签噪声下结合对比学习与邻域样本分析的故障诊断方法

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计算机应用研究 2024年第10期41卷 3044-3052页

作者：金泽中叶春明上海理工大学管理学院上海200093

当前基于深度学习的故障诊断方法依赖于标注完备的训练样本,当数据集中存在噪声标签时,模型会对噪声数据过拟合,影响泛化能力。为实现模型在采用标签噪声进行训练的情况下对设备运行工况的精确识别,提出一种结合对比学习与邻域样本分析... 详细信息

当前基于深度学习的故障诊断方法依赖于标注完备的训练样本,当数据集中存在噪声标签时,模型会对噪声数据过拟合,影响泛化能力。为实现模型在采用标签噪声进行训练的情况下对设备运行工况的精确识别,提出一种结合对比学习与邻域样本分析的故障诊断方法。首先采用对比学习方法对模型进行预训练,拉近模型特征空间中的相似样本映射距离,实现判别能力增强;随后,基于特征相似度寻找每个样本最相似的近邻用以计算训练标签可靠性并据此执行样本划分以及标签纠正,构建更为可靠的训练子集;最后在训练过程中引入标签重加权以及一致性正则化操作增强模型鲁棒性。此外,通过同时训练两个网络模型以交替构建训练子集用于另一网络训练过程,缓解单网络模型训练框架易引起的认知偏差问题。在公共数据集上进行实验验证,结果表明所提方法能够有效识别并纠正噪声标签,在较高噪声标签情况下仍能保持良好的诊断性能。

关键词：对比学习标签噪声标签纠正故障诊断

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考虑能源效率的设备预防性维护策略

计算机集成制造系统 2024年第4期30卷 1422-1432页

作者：杨亮刘勤明叶春明董明胡家瑞上海理工大学管理学院上海200093 上海交通大学安泰经济与管理学院上海200240

针对制造业生产设备能源消耗大、产品质量低、维护成本高等问题,提出了考虑能源效率的设备预防性维护决策模型。考虑到实际情况中,预防性维护成本和设备的运行能耗都与设备的退化密切相关,首先对设备的故障率进行建模,得到变动预防性维... 详细信息

针对制造业生产设备能源消耗大、产品质量低、维护成本高等问题,提出了考虑能源效率的设备预防性维护决策模型。考虑到实际情况中,预防性维护成本和设备的运行能耗都与设备的退化密切相关,首先对设备的故障率进行建模,得到变动预防性维护成本以及变动能耗,并利用质量损失成本对产品质量进行约束,同时考虑次品的回收问题。然后以维护成本最小和能效最大为优化目标,构建综合成本能效的多目标决策模型,利用改进的非支配排序算法(NSGAII)和模糊集理论,得到预防性维护阈值以及维护次数的组合。最后通过与单目标维护策略进行比较,验证了模型的有效性和实用性。

关键词：能源效率改进的NSGAⅡ 预防性维护次品回收

多元利益主体目标下的可重入层流手术绿色调度

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运筹与管理 2024年第2期33卷 78-85页

作者：黄丽叶春明耿凯峰上海理工大学管理学院上海200093 攀枝花学院经济管理学院四川攀枝花617000 南阳理工学院信息化建设与管理中心河南南阳473004

针对考虑患者、医院、社会多方利益下的可重入层流手术绿色调度问题,提出了混合优化算法INSGAII-LS以同时最小化三个目标:平均患者术前等待感知时长、层流手术中心使用时长和层流手术中心碳排放。首先,算法创新设计了合作搜索策略、种... 详细信息

针对考虑患者、医院、社会多方利益下的可重入层流手术绿色调度问题,提出了混合优化算法INSGAII-LS以同时最小化三个目标:平均患者术前等待感知时长、层流手术中心使用时长和层流手术中心碳排放。首先,算法创新设计了合作搜索策略、种群初始化策略、变尺度交叉与变异策略,LS深度搜索迭代策略,以增强解空间的搜索能力;然后,根据问题特点设计了数据驱动解码策略,并通过三种解码策略对比实验,验证了本文提出的解码策略的有效性;最后,通过不同规模数值实验和仿真案例测试了本文算法相比于其他有效算法(IMSSA,IMOGWO,NSGA-II)的优越性和稳定性。案例仿真发现,决定手术中心使用时长的关键因素是对患者的排序;而手术中心使用时长的缩短并不直接导致碳排放量的减少,还需关注手术室的累积碳排放量。因此,层流手术室的调度在层流手术规划中至关重要。研究结果可为层流手术绿色调度多目标优化提供方法借鉴和决策参考。

关键词：层流手术调度可重入多目标绿色调度 NSGA-II算法

基于贝叶斯优化XGBoost的制丝过程关键品质质量预测

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运筹与模糊学 2024年第4期14卷 273-285页

作者：叶孝生叶春明上海理工大学管理学院上海

随着机器学习技术的发展,其在工业生产质量预测中的应用日益增多。本研究针对制丝生产过程,特别是在预测出口阶段水分含量的关键质量指标上,应用并优化了XGBoost模型。通过贝叶斯优化(BO)技术对模型的关键超参数进行系统调整,并采用十... 详细信息

随着机器学习技术的发展,其在工业生产质量预测中的应用日益增多。本研究针对制丝生产过程,特别是在预测出口阶段水分含量的关键质量指标上,应用并优化了XGBoost模型。通过贝叶斯优化(BO)技术对模型的关键超参数进行系统调整,并采用十折交叉验证来评估模型的稳定性和准确性。结果表明,优化后的XGBoost模型在测试集上的决定系数(R²)达到了0.959,均方根误差(RMSE)为0.02573,平均绝对误差(MAE)为0.02015,显著优于随机森林(RF)、支持向量回归(SVR)等传统机器学习模型。本研究不仅提升了制丝生产质量预测的准确性,还展示了数据驱动模型在提高工业生产效率和产品质量方面的实际应用价值,也为其他流程工业提供了参考。

关键词： XGBoost 制丝生产贝叶斯优化交叉验证质量预测

基于深度强化学习带时间窗的绿色车辆路径问题研究

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物流科技 2024年第19期47卷 72-79页

作者：曹煜叶春明上海理工大学管理学院上海200093

如何在客户规定的时间内合理安排车辆运输路线,一直是物流领域亟待解决的问题。基于此,文章提出使用基于软更新策略的决斗双重深度Q网络(Dueling Double Deep Q-network,D3QN),设计动作空间、状态空间与奖励函数,对带时间窗的绿色车辆... 详细信息

如何在客户规定的时间内合理安排车辆运输路线,一直是物流领域亟待解决的问题。基于此,文章提出使用基于软更新策略的决斗双重深度Q网络(Dueling Double Deep Q-network,D3QN),设计动作空间、状态空间与奖励函数,对带时间窗的绿色车辆路径问题进行建模与求解。选择了小、中、大规模的总计18个算例,将三种算法的实验结果在平均奖励、平均调度车辆数、平均里程和运算时间四个维度进行比较。实验结果表明:在大多数算例中,与Double DQN和Dueling DQN相比,D3QN能在可接受的增加时间范围内,获得更高的奖励函数,调度更少的车辆数,运输更短的里程,实现绿色调度的目标。

关键词：深度强化学习路径优化决斗双重深度Q网络 D3QN算法车辆路径问题

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强化哈里斯鹰算法求解柔性车间调度问题

智能计算机与应用 2024年第3期14卷 140-146页

作者：余晓东叶春明上海理工大学管理学院上海200093

针对以最小化最大完工时间为优化目标的单目标柔性作业车间调度问题,本文提出了强化哈里斯鹰优化算法。通过Circle混沌映射改进算法初始种群的质量,提高算法的收敛速度;采用正余弦策略改进逃逸能量的变化方式,并将逃逸能量与跳跃强度相... 详细信息

针对以最小化最大完工时间为优化目标的单目标柔性作业车间调度问题,本文提出了强化哈里斯鹰优化算法。通过Circle混沌映射改进算法初始种群的质量,提高算法的收敛速度;采用正余弦策略改进逃逸能量的变化方式,并将逃逸能量与跳跃强度相结合,以此提升算法的全局探索能力,预防算法陷入局部最优;使用柯西扰动的差分进化策略提高算法的局部搜索能力以及寻优性能。通过柔性作业车间调度问题典型算例的对比试验,验证了强化哈里斯鹰算法能够有效求解柔性作业车间调度问题。

关键词：柔性作业车间调度哈里斯鹰优化混沌映射柯西扰动差分进化