摘要：作为文[1]的继续和深入,本文围绕经济平衡的中心,以数学为工具,探索经济中的两个主题:一是经济系统中的\支柱"产业和\瓶颈"产业、\拳头"产品和\弱势"产品,即产品(产业)的排序和稳定性分析;二是预测和调整,优化经济结构的设计与调试.

摘要：针对G企业混流装配线设计不合理导致工位间负载不均衡及产品堆积现象,考虑工序与工位间匹配关系,节拍时间、工序优先关系等多约束,以减少工位数量、均衡工位间负载、减少产品等待时间为目标,建立混流装配线设计与产品排序问题的多目标混合整数规划模型,分别设计了分层算法和混合启发式算法;利用小规模算例验证了分层次算法的精确性,利用大规模算例验证了混合启发式算法高效性。基于本文算法对G企业装配线进行优化后,其工位间负载极差由15.6 min减少到0.1 min,优化后投产顺序对应的节拍时间降低了6 min。

摘要：产品关键词搜索引擎处理用户关键词查询结果按照一定规则进行排序,目前常见的有按照产品的销量排序、价格排序、人气排序、信用排序和上架时间排序等。但是随着用户对产品定向搜索的需求不断提高,这些排序方法已经无法满足用户的实际需要,在选购产品时,希望能够将多种排序方式综合利用,进而形成最优需求查询结果,基于此需求对产品数据库高效关键词查询进行了设计与实现,尽可能地满足用户关键词查询需求,构建用户偏好模型,引入Skyline查询机制等,辅助消费者进行产品的精准定位。

摘要：通过对传统的装配线产品排序方法进行研究,提出了一种基于粒子群算法与仿真分析相整合的方法。以装配线上各种零部件消耗速率均衡化和最小生产循环周期最短为优化目标,建立随机型装配线产品动态排序问题的仿真模型。最后以某车桥企业装配线产品排序问题为例进行了验证,证明了该方法同时具备智能群算法高效搜索能力与便于建立动态仿真模型的优点。该方法可以快速获得排序问题最优解,大大减少设计者的工作量,具有很强的实用性,为解决多目标优化的产品排序问题提供了一种新途径。

摘要：装配线平衡和产品排序是紧密相关而且对目标值存在交互影响作用的两个NP-hard问题。文中基于这两个问题的交互影响以及贪婪随机自适应算法(GRASP)比较好的收敛速度和全局满意度,设计了协同优化贪婪随机自适应算法(COGRASP),并行协同地优化混合装配线,并用实例对此算法进行了仿真研究。此外,文中还考虑了可能存在的瓶颈工序对协同优化效果的影响,将一种基于OPT思想的关键资源调度方法融入原来的COGRASP中,通过相应实例验证,取得的效果也非常好。