Advertisement

不确定加工时间的IPPS问题案例

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本案例探讨了在制造环境中不确定性加工时间对生产调度的影响,具体分析了一种基于改进粒子群优化算法(IPPS)解决此类问题的方法和成效。 加工时间不确定的IPPS问题案例涉及在生产计划与控制系统(IPPS)中处理具有随机或模糊加工时间的任务调度问题。这类问题通常出现在制造业环境中,其中由于多种因素如机器故障、材料供应不及时等导致实际加工时间难以精确预测。研究此类问题是优化制造系统性能和提高灵活性的关键所在。 对于不确定性的管理方法包括使用概率模型或者基于仿真的技术来模拟不同场景下的生产过程,并据此制定相应的应对策略以减少不确定性带来的负面影响,比如通过增加缓冲库存、实施更灵活的调度规则等措施来增强系统的鲁棒性和响应能力。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • IPPS
    优质
    本案例探讨了在制造环境中不确定性加工时间对生产调度的影响,具体分析了一种基于改进粒子群优化算法(IPPS)解决此类问题的方法和成效。 加工时间不确定的IPPS问题案例涉及在生产计划与控制系统(IPPS)中处理具有随机或模糊加工时间的任务调度问题。这类问题通常出现在制造业环境中,其中由于多种因素如机器故障、材料供应不及时等导致实际加工时间难以精确预测。研究此类问题是优化制造系统性能和提高灵活性的关键所在。 对于不确定性的管理方法包括使用概率模型或者基于仿真的技术来模拟不同场景下的生产过程,并据此制定相应的应对策略以减少不确定性带来的负面影响,比如通过增加缓冲库存、实施更灵活的调度规则等措施来增强系统的鲁棒性和响应能力。
  • 窗口VRP
    优质
    本研究探讨了在车辆路径规划(VRP)中忽略服务时间窗口的影响,分析最优配送方案的制定策略及其效率提升方法。 无时间窗VRP车场多车型车辆路径问题的改进遗传算法研究始于1959年,当时Dantzing和Ramser首次提出了车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)。该问题是针对一系列发货点或收货点,组织适当的配送路线以优化成本、时间和资源使用效率。在当前的研究中,通过引入多车型以及改进遗传算法来解决此类问题的复杂性,旨在提高物流系统的整体性能和灵活性。
  • 关于优化概述
    优质
    本文章对不确定优化问题进行了全面介绍,涵盖了其定义、分类以及解决此类问题的主要方法和应用领域。适合初学者入门及研究者参考。 不确定优化问题是基于现实世界中存在的普遍不确定性因素而提出的理论研究领域。在经典数学优化理论中,通常假设所有参数是确定的,这与实际情况往往存在差异。因此,在建立数学模型的过程中引入了不确定变量来更好地贴近实际问题,并提高模型的应用性和决策准确性。 不确定优化理论中的不确定变量主要分为三种类型:随机变量、模糊变量和区间变量。每种类型的不确定性程度不同,对最终结果的影响也各异。为了处理含有这些不确定性的优化问题,研究人员通常采用随机规划、模糊规划以及区间规划这几种方法来解决。 在随机规划中,目标函数或约束条件可能包含随机变量。根据是否将随机变量应用于目标函数还是约束条件,常见的模型可以分为两大类:一类是目标函数中含有随机变量的随机规划;另一类是在约束条件下含有随机变量的情况。当这些不确定因素出现在优化问题的目标函数时,通常会采用期望值模型(E模型)和机会约束规划(P模型)。前者旨在使概率期望下的目标最优,而后者则寻求在满足一定条件的概率下最大化目标值。 模糊规划处理那些难以用精确数值或概率分布来描述的不确定性变量。这类方法尤其适用于线性问题领域,但对于非线性的研究仍需进一步探索。通过模糊集合和隶属函数,这种类型的优化能够使目标和约束表达具有一定的模糊性质。 区间规划则是另一种处理参数在一定范围内波动的方法,这允许模型中的不确定因素被表示为一个范围内的值。这种方法相对新近发展起来,在解决实际问题时面临较多挑战,需要更多的研究来深入理解和应用。 这些方法已经在资金预算、网络优化、水资源管理和数据包络分析(DEA)等多个领域得到广泛应用和实践。例如,在资金预算中,不确定优化可以帮助企业或组织在面对投资风险的情况下做出更加科学合理的决策;在网络优化方面,则可以设计出更符合实际情况的物流与通信系统;而在水资源管理上,则有助于管理者合理分配及保护珍贵资源。 总之,不确定优化问题是现代优化理论研究的重要分支之一。它涉及从模型构建到算法开发、再到实际应用等多个层面的研究工作,并为解决现实世界中的复杂问题提供了科学合理的决策支持手段。
  • 具有结束投资组合选择建模及求解方法
    优质
    本研究探讨了投资组合中不确定性持续时间的影响,并提出了一种有效的建模与解决策略,以优化长期投资决策。 针对结束时间具有不确定性的投资问题,本段落建立了一个以区间风险值(PVaR)度量市场风险的收益最大化投资组合选择模型。由于PVaR计算复杂性较高,使得该模型难以通过一般优化方法求解。因此,提出并证明可以通过求解等效的混合整数规划模型来获得原问题的最优解。利用实际股价数据进行数值实验分析的结果表明,在处理小规模短期投资问题时,求解混合整数规划模型可以快速给出最优的投资决策方案。
  • 度计算器_度计算具_
    优质
    简介:不确定度计算器是一款专业的在线工具,帮助用户快速准确地进行测量结果的不确定度分析与评估。通过输入相关数据和参数,使用者可以获得详细的不确定度评定报告,适用于科学研究、实验室测试及工程应用等多个领域。 该函数主要用于计算物理实验中的不确定度,在Windows下的DEV-C++ 5环境中编译通过。
  • Java SimpleDateFormat 与系统一致
    优质
    本文探讨了在使用Java中的SimpleDateFormat类时遇到的时间格式化与系统当前时间显示不一致的问题,并提供了可能的原因及解决方案。 使用 `SimpleDateFormat` 类将日期格式化为 yyyy-MM-dd HH:mm:ss 格式。如果发现时间不正确,请运行 Time.reg 文件。 以下是代码示例: ```java SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat(yyyy-MM-dd HH:mm:ss); date.setTime(time); System.out.println(sdf.format(date)); ``` 若上述方法得到的时间不符合预期,可以尝试执行 Time.reg 文件进行调整。
  • 在使用广单片机T16设置易被忽视细节导致.txt
    优质
    本文探讨了使用广受欢迎的单片机T16进行定时设置时常被忽略的一些关键问题,这些问题可能导致定时功能出现偏差。文中详细分析了造成这些误差的原因,并提供了解决方案和优化建议,以帮助工程师们实现更精确的定时控制。 在使用应广单片机T16进行定时过程中,可能会因为忽略了一个细节问题而导致定时不准,值得仔细检查一下。
  • 一阶系统中固收敛扰动观测器
    优质
    本研究探讨了一阶不确定系统的固定时间稳定性问题,设计了能够实现固定时间收敛的扰动观测器,并分析其在不同条件下的有效性与鲁棒性。 针对一阶不确定系统中的集总扰动快速估计问题,本段落基于误差放大策略及双极限齐次估计理论设计了非递归形式的固定时间收敛扰动观测器,并提出利用幂次函数特性减少输入信号噪声影响的改进方案。误差放大策略作为一种特殊的高增益方法,可以实现修正项中幂次函数支配范围的扩展,从而加快观测器的收敛速度并简化参数调试过程;合理选择误差放大系数及忽略低阶项能进一步简化扰动观测器结构,并增强其抗测量噪声的能力。此外,基于广义超螺旋算法构建了固定时间收敛鲁棒性更好的扰动观测器。在理论分析的基础上,本段落对所提出的三种扰动观测器和一种扩张状态观测器进行了对比仿真研究,在存在与不存在测量噪声的情况下总结了各类方法的特点及适用场景。
  • layui回显解决方
    优质
    本文提供了解决layui框架中时间回显问题的具体方法和步骤,帮助开发者高效解决相关技术难题。 今天给大家分享一篇关于layui时间回显问题的解决方法的文章,具有很好的参考价值,希望能对大家有所帮助。一起跟随文章继续深入了解吧。
  • layui回显解决方
    优质
    本文提供了针对使用layui框架时遇到的时间回显问题的具体解决方案,帮助开发者轻松解决这一常见难题。 当我们请求接口并获取数据后进行回显时,layui默认使用当前系统时间进行显示。 解决办法如下: ```javascript layui.config({ base: ./Public/layuiadmin/ // 静态资源所在路径 }).extend({ index: lib/index.js // 主入口模块 }).use(index); layui.use([laydate, form, table], function(){ var laydate = layui.laydate; var table = layui.table; }); ```