摘要：针对再制造系统中能力约束下的拆卸批量计划问题,应用两阶段启发式遗传算法进行了优化求解.首先对再制造产品结构进行了描述,建立了再制造系统中能力约束下的拆卸批量计划优化模型;其次在不考虑能力约束情况下应用遗传算法求解出初始的拆卸批量计划,其中,染色体编码采用拆卸决策变量来表示,同时对适应度函数进行了线性变换,设计了具有自适应的交叉概率和变异概率;然后应用转移算法对初始得到的批量计划进行了修正,使其符合拆卸能力的约束.大量随机算例的仿真实验说明所提出的算法不论在寻找最优解方面还是在求解速度和稳定性方面,都要大大优于精确算法,能够较好地解决实际生产中面临的拆卸批量计划问题.

摘要：为了研究拆卸过程中存在的许多不确定因素对拆卸收益产生的影响,利用拆卸网络图得到目标零部件的可行拆卸序列,综合考虑拆卸时间随机、零部件质量不确定等因素,提出拆卸收益的计算方法;基于拆卸收益概率,建立了不确定环境下产品拆卸序列优化模型,并设计了基于随机模拟的求解方法。结合实例进行分析,验证了所提模型的可行性和方法的有效性,通过改变参数比较优化结果说明了参数变化对拆卸序列优化的影响。

摘要：本文借助仿真手段对存在多个竞争者的工业品市场中价格、广告、推销等营销策略变量对营销效果的影响进行了研究,提出了一个仿真模型,它能够处理竞争者的动态反应.文章最后给出了一个仿真实例,其中的仿真软件由C语言编写.

摘要：针对菜豆凝集素二聚体复合物的结构特征,利用计算机辅助药物设计的方法设计抑制剂以破坏复合物结构;进一步采用标准的Fomc保护氨基酸NT氨基的固相法合成纯化了小肽抑制剂.体外兔血红细胞凝集实验结果表明,该小肽对菜豆凝集素的凝血能力有一定的抑制效果.该方法为植物凝集素凝血研究及菜豆相关的食品安全问题提供了一个新思路.

摘要：针对废钢铁再制造生产调度问题,在考虑废钢铁再制造特殊生产工艺的前提下,构建了碳排放最小、设备利用率最高、客户满意度最优的废钢铁再制造多目标生产调度模型,并设计遗传算法进行了求解。在第一阶段对生产调度中部分变量、约束和目标函数之间的关系进行了分析,从而对模型进行简化,突出影响调度问题的主要因素,并构造了原调度问题的对称问题。第二阶段结合算例,计算了不同权重下的废钢铁再制造生产调度问题,比较分析了碳排放等目标函数对生产调度的影响,结论表明:设备利用率和碳排放在生产调度问题中具有显著的正相关关系,节能和减排具有一致性,可以其中之一作为节能减排的目标函数;为了尽快响应客户要求钢铁企业要付出更大的碳排放代价;碳排放作为目标函数并不总能显著影响生产调度问题,某些情况下,作为约束条件对生产调度的作用更显著。

摘要：给出供应链中二级分销网络优化设计的机会约束规划模型。模型中将各个分销中心的需求量和各工厂的生产能力设为随机参数 ,并进一步讨论如何将模型中的机会约束转化为确定性等价类问题。

摘要：研究考虑碳配额回购融资的工程机械再制造供应链定价与协调问题,建立由供应商和资金约束的制造商组成的两级工程机械再制造供应链决策模型。分别讨论了制造商是否采用碳配额回购融资两种情形,并利用Kuhn-Tucker条件求解相应模型。然后,设计了收益分享契约对供应链进行协调。最后,通过算例仿真分析了配额回购融资金额和收益分享参数对供应链成员最优决策和利润的影响。研究表明:当制造商初始资金受限时,供应链成员采用配额回购融资可以提高新产品产量、总产量和核心零部件的批发价;当供应商愿意提供的配额回购融资金额较低时,供应链成员更愿意接受收益分享契约,且当收益分享比例一定时,供应链双方可以实现帕累托改进。

摘要：车间作业调度问题是一个著名的 NP难题 ,而工艺路线可变的车间作业调度是一个更一般意义的问题 .算法研究是车间作业调度问题的一个重要研究方向 .最近几年 ,遗传算法开始在调度问题中得到广泛应用 .分析了工艺路线可变的车间作业调度问题的特点 ,并建立了相应的优化模型 .提出了一种两级遗传算法 ,重新设计了算法的遗传编码方案以及选择、交叉和变异算子 .通过实例仿真 。

摘要：运用偏离-份额法分析南京市软件服务产业的结构状况,研究结果表明:系统集成服务行业已成为衰退型的行业;嵌入式系统服务行业具有较强的竞争力和资源集聚力,IC设计服务虽具有很强的竞争优势,但其发展受制于资源的约束;南京市应着重构建以嵌入式系统软件服务为主,以IC设计服务行业为辅的产业发展模式。为促进南京市软件服务业进一步发展,建议:(1)建立软件服务产业相关统计制度;(2)出台扶持软件服务业的产业政策及制度;(3)引进和培养软件服务人才;(4)培育企业的自主创新能力;(5)完善软件服务产业园区的自身建设和内部运作机制。

摘要：针对炉次加工时间可变条件下的废钢铁再制造生产调度问题,考虑到炉次在生产车间的实际生产过程中具有随机性与模糊性,根据不确定理论对炉次加工时间进行模糊化处理,在碳排放约束下构建了加工时间可变的废钢铁再制造生产调度模型,提出了加工时间的调整方法并设计人工智能算法进行了求解。最后结合算例,比较分析了加工时间调整方法对碳排放约束条件下加工时间可变的废钢铁再制造生产调度问题的影响,并得到:1加工时间调整方法平均每次可以减少炉次等待时间61.71%,减少炉次等待产生的碳排放63.79%,单次实验使得炉次等待时间显著减少的概率为60%及以上;2在不改变makespan的前提下,加工时间调整可以降低炉次等待时间的波动程度,使废钢铁再制造的生产过程更加平稳;3对于碳排放约束下加工时间可变的废钢铁再制造生产调度问题,通过加工时间调整方法减少炉次等待时间,可以减弱碳排放约束的作用,为提高算法效率提供了可能。