摘要：协同学习是以小组或团队的形式组织学生进行学习的一种方式。它倡导通过学生之间的积极互动、相互协作、互助互惠,实现预期学习目标,并构建学习共同体。数智化背景下,高职院校学生协同学习具有双重沉浸、深度交互、人技共生等典型特征。数智技术为高职院校学生协同学习提供了三重动力:一是场景引领力,助力学习空间变革,搭建协同学习场景;二是内容供给力,着重关注职业需求,重构协同学习内容;三是过程调控力,指向强化具身体验,调适协同学习过程。为进一步发挥数智技术聚势赋能的积极作用,提高学生协同学习质量,高职院校需要以技术架构为基,推动协同学习场景重塑;以双重需求为本,重视协同学习内容设计;以数据应用为要,加强协同学习过程优化。

摘要：本文首先分析了传统制造系统适用的前提条件 ,以及传统的产品制造质量控制方法———统计过程控制的局限性。接着考虑到并行工程中产品的可制造性设计要求 ,针对目前制造企业普遍采用的多品种小批量生产模式 ,提出了一种对应的产品制造质量管理与控制系统。

摘要：针对运输批量是变量、具有储运单元的柔性流水车间模型,建立了有限缓存的开排队网模型来描述该问题。依据离散马尔科夫过程的原理,对状态空间分解法进行改良以近似求解该模型。将模型分解为单个到达批量离开(小车前缓存)、批量到达批量离开(小车)与批量到达单个离开(小车后缓存)三个节点,并建立各节点对应的状态空间模型与状态平衡方程。通过仿真模型对比实验验证了状态空间分解法的有效性,并确定了状态空间法求解此类问题的精度。改良的状态空间法为深入了解带储运单元的柔性流水车间的系统性能、对相关系统进行系统设计或资源优化提供了基础。

摘要：为提升定制家具自动分拣系统出库及包装作业的整体效率,根据出库及包装作业的工作特点,将出库打包问题抽象为一类板件处理具有优先顺序约束及机器约束的三阶段柔性装配流水车间调度问题。在对各约束进行定义和数学描述的基础上,以最大出库完工时间、包装工位最大完工时间、板件平均等待时间三者加权和最小化为优化目标,建立了板件处理具有优先顺序约束和机器约束的三阶段柔性流水车间调度问题的数学模型;针对该模型,构造了一种启发式求解算法H^*。为验证算法的有效性,基于裂区试验设计的思想生成大量算例,并将启发式算法H^*与构造的9种组合规则算法、5种元启发式算法进行性能比较。结果表明,H^*算法可高效地获得高质量的解。

摘要：以模具加工车间为背景,分析具有前成组约束的两阶段柔性流水车间的特点,在对前成组约束进行定义和数学描述的基础上,以最少化最大完工时间为目标,建立具有前成组约束的、工件批量到达的两阶段柔性流水车间调度问题的数学模型,并且在第一阶段由两个成组加工单元构成;接着针对这一模型,提出一种启发式求解算法H′;运用数学分析的手段,给出该算法优化结果的一个下界;设计大量的实例测试集,将启发式算法H′与其他三种改造后的经典启发式算法进行性能比较,不仅验证启发式算法H′的有效性,而且还发现随着任务规模的增大,启发式算法H′的优越性更加明显,这一结论对H′算法在模具加工车间调度上的应用具有重要意义。

摘要：提出一类考虑后成组约束的、工件批量到达的两阶段柔性流水车间调度问题,并且在每阶段都是由非同等并行机构成,在对后成组约束进行定义和数学描述的基础上,进一步建立两阶段柔性流水车间调度问题的优化模型。通过对该类调度问题的分析,得到一条调度优势准则(定理1),并且根据定理1,设计一种基于组合调度规则的启发式算法以及该类调度问题的算例生成方法。为验证算法和比较评估调度规则的性能,对算例采用基于文献所提出的12种组合调度规则和启发式算法进行仿真调度,对调度结果的分析表明,算法的有效性和启发式算法调度规则在求解所提出的两阶段柔性流水调度问题的优越性能。

摘要：为有效分析具有非同等并行自动导引小车的柔性流水车间系统的性能,考虑制造系统的不确定性以及自动导引小车运输批量的随机性,应用随机过程理论建立了具有有限缓存的开排队网模型描述系统行为;提出了改进的状态空间分解法,并建立了节点状态空间模型,分析多类非同等并行自动导引小车与前后制造单元的耦合效应,并根据Markov过程理论分析节点状态转移规律;构造了迭代算法,并给出系统各项性能指标的计算方法。最后,设计了实验案例,与已有文献及仿真实验的结果进行对比,验证了改进状态空间分解法的精确性,并对系统性能指标进行了敏感性分析。

摘要：为有效分析具有随机路径自动导引小车(AGV)且多车道嵌套制造系统的性能,考虑AGV状态相关随机运输路径和制造系统的不确定性,采用随机过程理论建立具有有限缓存的开排队网模型描述系统特征;扩展传统的状态空间分解法,依据随机路径AGV与前后制造单元的关联耦合效应建立各节点状态模型,通过纯不连续Markov过程理论分析节点状态转移规律;构建迭代算法求解节点状态的稳态概率,并给出系统各性能指标的计算方法;搭建了系统仿真模型,设计了实验案例,并对比排队网模型与仿真模型的实验结果,验证了状态空间分解法近似求解的有效性,同时对系统的性能指标进行了敏感度分析。

摘要：鉴于多项目并行以及因随机返工和紧急插单而导致的任务抢占特征,使设计项目群调度问题难以求解,而传统随机动态规划方法因维数灾难只能获得小规模问题的最优策略,为构造面向大规模问题的高效近似方法,提出将原随机调度问题近似分解为各个状态下的确定性调度子问题,从而获得原问题的次优策略。建立了确定性调度子问题的混合整数规划模型,并提出基于元启发式算法和优先规则的求解方法。基于标准测试集PSPLIB设计了多组计算实验,在不同调度环境下验证了所构建模型和算法的有效性。实验结果表明,元启发式算法不但在单项目平均拖期比目标下较最优规则提升了12%以上,而且具有较高的计算效率,能够满足实际决策需求。

摘要：针对面向资源的工程订货生产方式下柔性装配线生产系统的设备配置问题,以最小化设备投资成本为目标,建立了具有系统产能(产出率)和订单交货期(生产周期)双重约束的优化模型。由于该优化问题是一个随机非线性的整数规划问题,首先基于具有有限缓冲区的开排队网建模方法,提出扩展近似计算的方法求解系统性能指标值,并给出缓冲区容量配置与设备配置的约束关系。然后提出一种启发式优化算法求解设备优化配置方案。最后设计两类算例,算例一将扩展近似法的求解结果与仿真进行对比,验证了扩展近似法的精确性;算例二通过案例的求解确定合理的设备配置优化方案。