面向用户需求的办公椅模块化设计方法研究及系统开发
这是一篇关于需求分析,模块划分,改进遗传算法,配置设计,多目标粒子群算法,办公椅的论文, 主要内容为在工业4.0的背景下,市场竞争环境日益激烈,用户需求也朝着更加多样化、个性化的方向发展。企业要提高产品的竞争力,就必须使用新颖的设计模式,以快速响应用户的不同定制需求,从而获得更多的经济效益。为此,本文对面向用户需求的模块化设计方法进行研究,并将其应用在办公椅产品上,开发了模块化配置设计系统,可快速设计出符合用户需求的办公椅。本文的主要研究内容如下:首先,使用数据挖掘技术进行用户需求分析。通过Python技术获取有关办公椅的需求数据,包括产品价格、产品销量、用户评价内容等数据,并进行数据分析,得到企业所需的有价值的数据。通过Kano模型和QFD方法分别对用户需求进行分类和转换,将用户的不同需求转换成具体的设计目标,从而指导后续的产品模块化设计。其次,使用改进遗传算法对办公椅进行模块划分。为响应用户的个性化定制需求,在对零部件进行相关性分析时,将用户需求和可持续因素考虑到其中,可满足用户的动态多样化需求。针对传统遗传算法在求解模块划分问题时存在不能突破初始设定模块数量的限制和局部搜索能力不足这两个缺陷,提出一种改进的变邻域搜索遗传算法,可跳出初始模块的局限进行搜索,直至生成最优模块划分方案,避免了算法陷入局部最优。为将用户的个性化需求和产品设计有效结合起来,使用一种新的浮点数编码方式,提高了产品的创新变型能力和算法的精度。然后,对办公椅的模块化配置设计相关技术进行了研究。使用基于实例的方法对办公椅产品进行配置建模与求解,得到产品的模块化配置设计流程。以综合性能、成本和交货期为目标函数,结合各约束条件对产品进行多目标配置优化。为解决多目标粒子群算法易陷入局部最优的缺点,提出一种多目标模拟退火粒子群算法,通过将配置方案映射为粒子的方式,对办公椅进行配置求解与优化,生成多个最优配置方案。并通过算法对比分析,验证了该方法的有效性。最后,在前文研究的基础上开发办公椅模块化配置设计系统。包括基本界面和产品实例检索、模块划分以及配置设计等功能,该系统为设计人员提供了非常有效方便的辅助设计工具,可缩短办公椅的设计周期,提高用户的满意度。
基于改进遗传算法的新民县域农村电商物流配送路径优化研究
这是一篇关于农村电商物流,配送路径优化,双向物流,改进遗传算法的论文, 主要内容为农村电商物流近些年来广泛受到国家和政府的重视,国务院和交通部等部门均出台了相关政策文件旨在促进农村电商物流的发展。近年来,新民市大力发展电商产业,将电子商务作为县域经济转型升级、促进农村经济快速发展的重要手段。逐步完善了县乡村三级电商服务和物流配送体系,随着新民市电子商务的发展,农村消费者网购的数量与种类随之增加,对新民县域农村电商物流的配送效率有了更高的要求。基于以上背景,本文首先通过对新民县域农村电商物流配送的发展情况进行实地调查和分析,发现新民县域农村电商物流配送过程中存在配送成本高、配送效率低、双向物流资源整合不足等问题;其次从县域物流企业的生存视角出发,构建在政府补贴下以县域物流企业总利润最大化为目标的农村电商双向物流配送路径优化模型;最后通过加入自适应调整以及结合模拟退火算法对遗传算法进行改进,设计了改进遗传算法对所构建的模型进行求解,并根据求解结果分析提出相关建议。通过对新民县域农村电商物流配送路径优化模型进行求解,对比分析新民县域农村电商物流实际配送方案、遗传算法优化的配送方案、改进遗传算法优化的配送方案,分析结果表明:(1)新民县域农村电商双向物流配送路径优化模型具备合理性。在模型设计时,结合农村电商双向物流特征,构建新民县域农村电商双向物流配送路径优化模型,所构建的模型对新民县域农村电商双向物流资源进行了有效整合,能够提高配送收益;(2)基于模型特点以及新民县域农村电商物流现实情况设计的改进遗传算法具有优越性。通过改进遗传算法求解的配送利润高于新民县域农村电商物流的实际配送利润和采用遗传算法求解的配送利润,本文设计的改进遗传算法可以实现有效提高新民县域农村电商物流配送利润的目的。根据以上结论,本文提出建议如下:建立新民县域农村电商物流配送体系,加大信息系统升级;加强新民县域农村电商物流配送中心人员管理,提高配送人员综合能力;充分整合新民县域农村电商双向物流资源,减少车辆返程空载现象。该论文有图16幅,表13个,参考文献93篇。
基于改进遗传算法的车间调度问题研究
这是一篇关于作业车间调度,改进遗传算法,柔性作业车间调度,单目标优化,多目标优化的论文, 主要内容为在当今科学技术飞跃发展的背景下,智能制造业逐步发展为国家经济的支柱,代替了人类在工业工程上大部分的脑力和体力劳动。调度是智能制造业中的重要部分之一,能够为制造业带来高效率、低能耗和低成本的效益。在现如今的工业工程上,车间调度问题的优化研究已成为一大热点,有着非常重要的价值和意义。本文首先介绍了研究背景、车间调度的特点和国内外研究现状,然后描述了遗传算法的理论及实现技术,并分别对JSP、FJSP和多目标FJSP进行了研究。主要研究内容如下:(1)为了获得遗传算法在作业车间调度问题上最优解,提高算法迭代速度,对其改进方法进行了优化研究。以工件的加工时间最短为目标建立调度模型。在算法上提出了基于概率改进的具有自适应能力的交叉与变异算子,以求作业车间调度问题的最优解。在遗传算法上采用精英保留策略方法,并结合改进的自适应算子对问题进行求解。以基准案例LA01和FT06作为实验仿真对象,获得了相应的甘特图以及搜索过程曲线。仿真结果表明,与未改进的算法相比,该算法能够更加快速的获得最优解。改进后的算法在搜索上更加快速有效,在求解作业车间调度问题上具有一定的可行性,更加适合工业中加工生产。(2)同样是以工件的加工时间最短为目标建立柔性作业车间调度模型。在算法的编码上了采用了基于工序编码和机器编码相结合的一种方式,并提出了一种快速解码的方式进行解码。在选择操作上采用了锦标赛选择法,并结合了精英解保留策略,以防止较优解受到破坏。设计了以两种不同的方式进行种群初始化生成双种群机制方法。以基准案例MK01-10为对象进行实验仿真并获得问题解,实验结果已经接近或者达到已知的最优解,由此证明了此改进算法具有不错的问题求解能力。(3)在实际的柔性作业车间调度中,考虑减少成本花费和能量消耗的研究更具有实际意义。针对此问题,建立了以加工时间、成本和能耗为多目标的柔性作业车间调度,对遗传算法提出改进并对问题进行优化求解。提出了基于工序编码为扩展的方式进行编码,在选择操作上使用了轮盘赌与精英保留策略相结合的方式进行,提高了求解效率和质量。利用权重法的方式将多目标转化为单目标,降低了算法的难度。在算法中融入了局部搜索算法以改进对调度问题的优化求解。用两组实验对改进的遗传算法进行实验仿真,所求的实验结果证明了此改进的遗传算法具有高效可行性。
新零售模式下实体店低碳选址-路径优化研究
这是一篇关于新零售模式,消费者行为,低碳选址-路径问题,嵌套Logit模型,改进遗传算法的论文, 主要内容为随着消费者需求和零售模式的不断升级,越来越多的线上零售企业开始向以消费者为中心的新零售模式转型,从而满足消费者多样化的消费需求,提高消费者的购物体验。物流是新零售模式的关键支撑,线下实体店的选址及配送网络优化是线上零售企业实施新零售模式中的关键问题之一,而随着能源和气候问题越来越受到关注,碳排放成为配送过程中不得不考虑的重要问题。因此,线上零售企业如何考虑新零售模式下的消费者行为以及碳排放因素,科学合理的进行线下实体店选址及配送网络优化成为了其向新零售模式转型过程中的突出问题。为研究新零售模式下实体店低碳选址-路径问题,本文首先通过对新零售模式下零售企业运营模式及特点的分析,探究消费者的购买决策过程,运用嵌套Logit模型刻画了消费者对购买渠道及购物平台的选择行为。然后基于消费者行为,考虑配送过程中的碳排放成本、线下实体店建设成本、车辆运输成本以及消费者退货惩罚成本,以企业利润最大化为目标构建了线下实体店低碳选址-路径优化模型,并设计了改进遗传算法对模型进行求解。最后进行了算例分析,得到了线下实体店选址方案以及两级配送网络下的车辆路径优化方案,验证了模型和算法的有效性,为线上零售企业实施新零售模式过程中的线下实体店选址和车辆配送路径优化问题提供决策参考。同时,本文通过对消费者自身因素及企业相关经营决策的分析,为新零售模式下零售企业的经营决策提供了一些管理建议。本研究对线上零售企业向新零售模式转型过程中的线下实体店选址和配送网络优化决策,以及转型后的经营管理具有借鉴意义。
基于改进遗传算法的作业车间调度优化方法研究
这是一篇关于改进遗传算法,适值函数,自适应遗传机制,柔性作业车间调度,动态调度,滚动调度技术的论文, 主要内容为经典的作业车间调度问题已经有丰硕的研究成果，但是大多因为基于特定模型而不能适应企业实际生产环境的复杂多变性。本文主要针对作业车间调度过程中柔性化和动态化的特点，对柔性作业车间调度问题和动态车间调度问题进行了研究，提出了基于改进遗传算法的优化调度方法。柔性作业车间调度问题中每个工序对应一个或者多个机器，减少了对机器的约束条件，是对经典作业车间调度问题的扩展。动态调度是在静态调度的基础上，针对扰乱初始调度方案的动态事件进行重调度。因此，对作业车间调度的柔性化和动态化的研究具有重要的理论意义和工程实践意义。 论文研究的主要内容为： 第一章阐述了论文的研究背景，并介绍了生产车间调度的研究概况、调度算法的求解概况以及国内外研究现状，并介绍了论文的主要研究内容与论文框架。 第二章介绍了车间调度问题的特点和分类以及经典作业车间调度问题的描述，并对动态调度问题的调度方法和优化调度策略进行了重点阐述。 第三章介绍了经典遗传算法的内容和基本原理，针对基本遗传算法的缺陷提出了具有自适应的适值函数和自适应遗传机制的改进遗传算法，并通过仿真实验对改进算法的可行性进行了验证。 第四章阐述了柔性作业车间调度问题及其数学模型和目标函数，在应用改进遗传算法的基础上提出了双层染色体结构的遗传编码方案，并构造了相应的遗传操作方法。设计仿真实验对调度方案的有效性进行了验证。 第五章详细阐述了柔性作业车间的动态调度问题、调度目标及目标函数，提出了一种基于改进遗传算法的综合滚动调度策略，并对紧急订单插入和机器发生故障两种情况进行了具体分析。然后，通过仿真实验对算法和调度策略的有效性进行了验证。 第六章对论文研究工作的总结与展望。
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