摘要：为降低业务过程设计的风险,针对制造企业的特点,提出了基于资源约束的制造企业业务过程设计方法:以企业消耗性资源、非消耗性资源和信息资源为约束,根据客户对企业产品的要求倒推出过程活动和所需资源类型及数量,从而设计出可执行的业务过程方案。最后运用上述方法对某企业塑料灯罩生产业务过程设计进行了案例分析。

摘要：针对跨工序的生产与配送协同调度问题,构建了前工序单机批加工、后工序多产线逐订单加工,且工序之间采用自动引导车循环配送的协同调度模型。以最小化最大完工时间和后工序前的在制品等待时间为调度目标,设计了融合模拟退火算法与解串算法的混合离散蝙蝠算法,与改进的离散粒子群算法和Ullrich遗传算法相比,该算法能很好地减少后工序产线前的队列等待时间,缩短产品的生产周期。

摘要：为提高跨层穿梭车仓储系统的运行效率,通过分析提升机与穿梭车的实际作业流程,考虑提升机与穿梭车加减速特性,建立出入库复合作业时间模型。为求解模型,设计了基于复合作业的改进人工鱼群算法,并通过算例验证了模型与算法的有效性。结果表明,所建立的跨层穿梭车仓储系统复合作业路径规划模型及所设计的求解方法,能够有效地减少其复合作业时间,提高出入库调度效率。

摘要：为提高子母穿梭车密集仓储系统运作效率,对系统的复合作业三维路径规划问题进行研究。为减少复合作业过程中出入库设备的碳排放量,在其复合作业三维路径规划中考虑了碳排放成本因素,在模型中引入温室气体单位税收成本,建立了考虑碳排放成本和设备作业时间的双目标调度优化模型。在求解该数学模型中,设计了混合智能水滴算法。实例研究表明,与智能水滴算法、布谷鸟算法相比,设计的混合智能水滴算法具有更好的全局搜索能力及更快的收敛速度,能够有效地降低复合作业设备的碳排放成本,优化三维空间路径,提高出入库效率。

摘要：为解决云制造环境下混流混合车间的生产调度优化问题,综合考虑混流装配与零部件加工的集成优化以及外协云任务与自制任务的协同调度,建立了以最小化最大完工时间、均衡化零部件生产和最大化零件车间机器利用率为优化指标的多目标车间调度模型。基于零件分批和车间调度的两阶段求解策略,设计了一种两级递阶结构的混合生物地理学优化算法,采用在迁移算子中嵌入差分进化算法的变异策略来提高算法的搜索效率。最后,通过实例验证了模型和算法的有效性。

摘要：对链板式叠片联轴器的受力特点进行分析，对其在扭矩和轴向载荷作用下的应力进行了计算，并着重分析比较了传递不同的功率以及叠片组不同的轴向位移对应力的影响及其影响程度。本文计算结果对设计这种新颖的叠片联轴器有一定的参考价值。

摘要：针对制造执行系统递阶式的控制结构以及Stigmergy机制在Holonic控制架构中应用的局限性,通过在Holonic制造系统PROSA参考架构基础上为基本holon以及参谋holon分别设计对应的蚂蚁holon,构建了基于Stigmergy的Holonic控制架构,给出了该架构下各类holon单元的4种内部holon(数据holon、决策holon、通讯holon和结构holon),并定义了应用于基本holon和参谋holon之间传递具体信息以及订单holon与资源holon之间协商加工方案的两种信息素。给出了作业车间调度问题的数学描述,以最长完成时间最短为调度目标,提出了在基于Stigmergy的Holonic控制架构下各类holon单元以两种信息素为媒介协商实现作业车间调度的基本策略,并通过算例验证了该策略的有效性。

摘要：针对汽车产品开发对分散化、异构化和智能化环境的需求,提出一种基于服务的多智能体协同开发策略。以产品开发管理(PDM)系统为基础信息平台,结合万维网服务的松耦合性和智能体的自治性,建立基于服务的多智能体协同开发体系结构;分析了该体系下智能体的内部结构和协同方式。作为一个实例,以PDM系统为平台建立了汽车减振器产品协同开发环境,并以减振器的设计重用验证该策略的可行性和有效性。

摘要：针对一种基于自动导引小车(AGV)分拣的型材下料车间分拣新方法,以最小化AGV损耗费用和AGV运行费用为目标,建立了混合整数线性规划模型,设计了一种改进遗传算法对模型进行求解。该算法使用带加工属性的多层编码方式,针对多层编码设计了分层式交叉变异的方式,在邻域搜索阶段采用基于禁忌表的双层协同优化策略。算例对比实验表明,所设计的改进遗传算法与基础遗传算法、基础蚁群算法、变邻域改进遗传算法,以及改进蜂群算法相比,在求解该问题上有显著优势和有良好的鲁棒性。

摘要：针对多中心分布式企业存在的产品成本差异化问题,建立包括产品成本、多车场、多车型在内的多约束车辆路径模型,并设计求解该模型的改进混合蛙跳算法.根据问题特性,改进聚类算法并结合邻近矩阵构造初始青蛙种群;提出子群概念,设计自内而外的交流演化模式;定义远离矩阵,对青蛙进行引导性邻域搜索.将所设计的算法进行多组不同的对比实验,结果表明,所设计的算法通用性强,实用性高,与遗传算法、蚁群算法这类传统经典算法相比,具有更好的收敛速度与求解精度,可以有效解决此类问题;考虑产品成本的调度方案总成本平均减少6%,占产品总成本的13%,可以为企业提供更合理的车辆配送方案.