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項目名稱:    制造系統中若干關鍵問題的建模與優化的理論與方法的研究

推薦單位:    遼寧省

項目簡介:    以上項目屬于自動化管理學科。是在國家自然科學基金信息學部和管理學部,以及國家863 計劃CIMS 主題的共同資助下,為提高制造系統核心競爭力,針對生產存儲控制策略和產品開發規劃中的建模與優化問題展開研究的成果。

研究中取得的主要成果包括:

第一、基于馬爾可夫決策過程模型作策略優化的結果,提出最優的Push/Pull 混合控制策略:即對于任意多階段生產存儲系統,應在所有投料工序采用Push 控制,而在其他工序采用Pull 控制。

第二, 運用模糊規則和模糊優化的方法,提出質量功能配置(QFD)的特性值確定和產品規劃的新方法。包括:質量屋模糊信息建模方法,產品規劃中工程特性值確定的優化理論與方法,供應商參與下零部件設計方案選擇方法,以及基于Internet 的供應商參與的新產品開發過程的集成模型。

第三、提出模糊最優解集的概念,為開發新的模糊生產計劃方法提供了基礎。包括:模糊目標/資源約束的非線性規劃的理論與方法,一般可能性分布的線性規劃方法,模糊集約生產計劃的參數規劃方法,以及交互式集約生產計劃方法。

第四、提出模糊規則量化的方法,為將表達為模糊規則的人的知識和經驗嵌入到定量計算的各類算法中提供了一條方便可行的途徑。該方法已成為模糊邏輯與遺傳算法、禁忌搜索等智能優化算法結合的軟計算方法的理論基礎。

第五:提出了提前/拖期生產計劃問題、模型和求解方法,并進一步將模型和算法擴展到交貨期窗口和模糊交貨期的情況。提出交貨期協商器的概念,將訂貨期確定和生產計劃兩個分離的功能集成起來。

以上研究已出版4 本學術專著,并在國內外學術雜志上發表論文300 余篇,其中論文被《科學引文索引(SCI)》收錄108 篇。由SCI 檢索,上述論文共被引用385 篇次,其中由其他作者引用259 篇次。上述研究成果在多個CIMS 應用工廠獲得應用,并有國內外其他作者在工廠應用案例見諸文獻報道。

主要發現點:  本項研究的主要發現點包括:

第一、基于馬爾可夫決策過程模型的策略優化和控制結構分析,首次提出多階段生產存儲系統的最優的Push/Pull 混合控制策略,即在所有投料工序采用Push控制, 而在其他工序采用Pull控制。所屬學科:系統建模理論,最優化

代表作2和3: Optimal Hybrid Push/Pull Strategies for a Parallel Multistage System: Part 1和2, 他引24,18篇次(指SCI,下同)

代表作9: A Simulation study of CONWIP for a cold rolling plant, 他引5篇次。

第二、將模糊集理論和模糊優化方法首先應用到質量功能配置(QDF)中的特性值的確定中,并將成本和價值的計算結合到功能配置中,并為新產品的規劃和QFD 創建了一系列新的方法。所屬學科:系統建模理論,最優化

代表作1:An intelligent hybrid system for customer requirements analysis and attribute targets determination,他引25篇次.

代表作10:A new approach to quality function deployment planning with financial consideration, SCI他引5篇次

第三、提出用模糊最優解集來替代精確最優解的概念,并基于這個概念提出一系列智能化的計算算法來尋找模糊最優解集。按此方法可以得到一族達到指定滿意度的、圍繞精確最優解的模糊解,供決策者挑選。所屬學科:最優化,模糊數學

代表作4: A Genetics-Based Approach for Aggregated Production Planning in a Fuzzy Environment,他引10篇次

代表作6: Product design resources optimization using a non-linear fuzzy quality function deployment model, 他引7篇次.

第四、提出模糊規則量化的方法,將表達為模糊規則的人的知識和經驗嵌入到定量計算的各類算法中。從而提出一系列模糊邏輯與遺傳算法、禁忌搜索等智能優化算法結合的軟計算方法。所屬學科:最優化,模糊數學

代表作5: A heuristic genetic algorithm for subcontractor selection in a global manufacturing environment,他引7篇次

代表作8: Constraint Satisfaction Adaptive Neural Network and Heuristics Combined Approach for Generalized Job-Shop Scheduling, 他引6篇次

第五、將已有的提前/拖期生產調度問題擴展為帶有多種資源約束的提前/拖期生產計劃問題,提出其模型和算法,并進一步將模型和算法擴展到交貨期窗口和模糊交貨期的情況。首次提出交貨期協商器的概念,將訂貨期確定和生產計劃兩個分離的功能集成起來。所屬學科:系統建模方法,最優化

代表作7: Genetic algorithm solution for a risk-based partner selection problem in a virtual enterprise,他引6篇次.

其它論文12: A Fuzzy Due-Date Bargainer for Make-To-Order Manufacturing Systems,他引5篇次

主要完成人:  1.   汪定偉

項目負責人。

主要學術貢獻包括:提出①最優的Push/Pull混合控制策略,屬創新點一;②非精確模糊最優解集的理論,屬創新點三;③基于模糊規則的軟計算方法,屬創新點四;④提前拖期生產計劃和交貨期協商器;屬創新點五。

投入工作量占本人工作量的60%。

支持本人貢獻的材料:

1. 代表論文2與3:Hodgson, T.J. and Wang Dingwei, Optimal Hybrid Push/Pull Strategies for a Parallel Multistage System: Part 1, Int. J. Production Research, 29(6, 7), 1991.

2. 代表論文4:Wang, Dingwei and Fang, S-C, A Genetics-Based Approach for Aggregated Production Planning in a Fuzzy Environment, IEEE Trans. on SMC-Part A, 27(5),1997.

2.   馮英杰(RichardY.K.Fung)

主要完成人。

主要學術貢獻包括:提出①質量功能配置和產品開發規劃的新方法,屬創新點二;②質量功能配置的成本和價值結合的計算方法,屬創新點二;③模糊非線性問題的軟計算方法;屬創新點三和四。

投入工作量占本人工作量60%。

支持本人貢獻的材料:

1. 代表論文1:Fung RYK, et al. An intelligent hybrid system for customer requirements analysis and product attribute targets determination, INT J PROD RES, 1998.

2. 代表論文6:Fung Richard YK, et al, Product design resources optimization using a non-linear fuzzy quality function deployment model, INT J PROD RES, 2002.

3.   唐加福

主要完成人。

主要學術貢獻包括:提出①基于模糊集的質量功能配置和產品開發規劃的新方法,屬創新點二;②非線性問題精確模糊最優解集的理論,屬創新點三;③模糊非線性規劃的基于模糊規則的軟計算方法;屬創新點四。

投入工作量占本人工作量60%。

支持本人貢獻的典型材料:

代表論文10:J. Tang, R. Y.K. Fung, B. Xu, D. Wang , A new approach to quality function deployment planning with financial consideration, Computers and Operations Research, 29(11), 1447-1463,2002.

4.   葉偉雄(AndrewW.H.Ip)

主要完成人。

主要學術貢獻包括:提出①柔性生產中的CONWIP生產控制策略,屬創新點一;②提前拖期生產計劃的模型和算法,屬創新點四;③動態聯盟中的伙伴挑選的軟計算方法;屬創新點五。

投入工作量占本人工作量60%。

支持本人貢獻的典型材料:

代表論文7:Ip, WH, Huang, M, Yung, KL, Wang, Dingwei, Genetic algorithm solution for a risk-based partner selection problem in a virtual enterprise, Computer and Operations Research,30 (2): 213-231 FEB 2003.

5.   黃敏

主要完成人。

主要學術貢獻包括:提出①半連續生產的CONWIP生產控制策略的理論,屬創新點一;②軋鋼生產流程COMWIP控制方法的仿真方法,屬創新點一;③基于聯盟風險分析的伙伴挑選的軟計算方法;屬創新點四和五。

投入工作量占本人工作量60%。

支持本人貢獻的典型材料

代表論文9:Min Huang, Dingwei Wang and W.H. Ip,A Simulation study of CONWIP for a cold rolling plant, Int. J. of Production Economics, 54(3): 257-266, 1998.

10篇代表性論文:  1.   Fung RYK, Popplewell K, Xie J An intelligent hybrid system for customer requirements analysis and product attribute targets determination INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION RESEARCH 36 (1): 13-34 JAN

2.   Hodgson, T.J. and Wang Dingwei, Optimal Hybrid Push/Pull Strategies for a Parallel Multistage System: Part 1, Int. J. Production Research, 29(6): 1279-1287, 1991.

3.   Hodgson, T.J. and Wang Dingwei, Optimal Hybrid Push/Pull Strategies for a Parallel Multistage System: Part 2, Int. J. Production Research, 29(7): 1453-1460, 1991.

4.   Wang, Dingwei and Fang, Shu-Cherng, A Genetics-Based Approach for Aggregated Production Planning in a Fuzzy Environment, IEEE Trans. on SMC-Part A, 27(5): 636-645, 1997.

5.   Wang, Dingwei, K.L. Yung and W.H. Ip, A heuristic genetic algorithm for subcontractor selection in a global manufacturing environment, IEEE Trans. On SMC Part-C, 31(2): 189-198, 2001.

6.   Fung Richard YK, Tang J, Tu Y, Wang D, Product design resources optimization using a non-linear fuzzy quality function deployment model, INT J PROD RES, 40 (3): 585-599, 2002.

7.   Ip, WH, Huang, M, Yung, KL, Wang, Dingwei, Genetic algorithm solution for a risk-based partner selection problem in a virtual enterprise, Computer and Operations Research,30 (2): 213-231 FEB 2003.

8.   Shengxiang Yang and Dingwei Wang, Constraint Satisfaction Adaptive Neural Network and Heuristics Combined Approach for Generalized Job-Shop Scheduling, IEEE Trans. On Neural Networks, 11(2). 474-486,

9.   Min Huang, Dingwei Wang and W.H. Ip,A Simulation study of CONWIP for a cold rolling plant, Int. J. of Production Economics, 54(3): 257-266, 1998.

10.  J. Tang, R. Y.K. Fung, B. Xu, D. Wang , A new approach to quality function deployment planning with financial consideration, Computers and Operations Research, 29(11), 1447-1463,2002.

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