仿真及優(yōu)化發(fā)展現(xiàn)狀和未來展望(編輯修改稿)
2025-07-13 00:17 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 隨機(jī)仿真問題，每個方案需多次運(yùn)行仿真才能確定最終響應(yīng)值，該步驟利用改進(jìn)的統(tǒng)計分析方法來提高分析精度及減少仿真迭代次數(shù)。該系統(tǒng)顯著提高了仿真優(yōu)化效率與可操作性，各模塊相互統(tǒng)一，同時又保持了一定的獨(dú)立性，初步具備了 Bowden 等提出的仿真優(yōu)化的“六域”集成思想。 2004 年，比利時 Facultes 大學(xué) Allaoui 等人利用仿真優(yōu)化技術(shù)研究了具有維修時間約束的混合流水車間調(diào)度問題。他們指出，調(diào)度問題的復(fù)雜性來源于求解算法自身復(fù)雜性和生產(chǎn)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、功能復(fù)雜性，其根本原因是傳統(tǒng)的調(diào)度方法不適合解決大規(guī)模問題，無法描述生產(chǎn)系統(tǒng)的動態(tài)隨機(jī)性。因此，他們兼顧啟發(fā)式調(diào)度規(guī)則、智能優(yōu)化算法 SA 和模型仿真的優(yōu)點(diǎn)，建立了一個求解調(diào)度問題的仿真優(yōu)化系統(tǒng)。該系統(tǒng)以 Delphi 為開發(fā)環(huán)境編寫調(diào)度規(guī)則和 SA 程序，采用仿真器 RAO（ResourceActionsOperations）構(gòu)建仿真模型，并考慮了多種隨機(jī)因素，如設(shè)備故障時間、設(shè)備維修時間、生產(chǎn)準(zhǔn)備時間、工件運(yùn)送時間等。為了改善初始解的質(zhì)量，采用啟發(fā)式調(diào)度規(guī)則（SPT、LPT 或 EDD）為 SA 產(chǎn)生一個初始解，然后通過 SA 和仿真模型的迭代優(yōu)化確定最終解。Allaoui 以最大流通時間、平均流通時間、最大延遲時間、平均延遲時間和延遲工件數(shù)量為評價指標(biāo)，研究了不同維修時間比例下仿真優(yōu)化調(diào)度的效果，并將其與 NEH 方法（被認(rèn)為目前解決混合流水車間調(diào)度問題最好的啟發(fā)式方法）進(jìn)行了比較分析。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，在各項(xiàng)性能指標(biāo)上，仿真優(yōu)化調(diào)度方法的調(diào)度結(jié)果均優(yōu)于 NEH 方法。由此可見，仿真優(yōu)化方法的優(yōu)化能力和模型表達(dá)能力是任何調(diào)度方法無法比擬的。Lame等曾經(jīng)指出仿真優(yōu)化方法是解決調(diào)度問題的最有效方法，它對調(diào)度問題的研究具有巨大的推動作用。但是，該系統(tǒng)沒有解決隨機(jī)仿真需要大量迭代次數(shù)問題，勢必影響系統(tǒng)運(yùn)行效率。 2005 年，（NGSS）的支持下，密西西比州立大學(xué)的 Greenwood 等人開始了一項(xiàng)仿真優(yōu)化項(xiàng)目的研究，研究對象是 NGSS 的兩個鈑金加工車間，研究目標(biāo)是建立仿真優(yōu)化決策支持系統(tǒng)（DSS），用以減少仿真建模與系統(tǒng)分析的復(fù)雜性。DSS 是涵蓋三個關(guān)鍵模塊即 DSS 控制器、仿真優(yōu)化模型（包括仿真模型和優(yōu)化器）和圖形化用戶界面的集成系統(tǒng)。其中，DSS 控制器主要用于處理用戶、仿真模型、優(yōu)化器之間進(jìn)行的數(shù)據(jù)交換及邏輯推理過程。仿真建模涉及兩個車間，其中帕斯卡古拉的鈑金車間仿真模型由密西西比州立大學(xué)工業(yè)工程中心采用Pro Model 構(gòu)建的，新奧爾良的鈑金車間仿真模型由新奧爾良大學(xué)仿真設(shè)計中采用 QUEST 開發(fā)的，他們通過 Active X技術(shù)，將仿真模型集成到 DSS 中。優(yōu)化器的核心算法是 ES，它可以根據(jù)車間當(dāng)前狀態(tài)及不同性能評價指標(biāo)自動選取性能較好的調(diào)度規(guī)則。圖形化用戶界面負(fù)責(zé)用戶與仿真模型及優(yōu)化算法的交互，同時也為維護(hù)各種生產(chǎn)數(shù)據(jù)和運(yùn)行參數(shù)提供一個編輯環(huán)境。該系統(tǒng)能夠進(jìn)行車間調(diào)度及優(yōu)化系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)，Greenwood 通過兩個實(shí)例，并以生產(chǎn)周期和延遲時間作為評價指標(biāo)驗(yàn)證了 DSS 的有效性。但是，該系統(tǒng)的仿真模型通用性差，即使是解決同類型系統(tǒng)的調(diào)度問題，也需對模型進(jìn)行顛覆性修改，此外，決策支持系統(tǒng)一般需要大量的數(shù)據(jù)以支持其決策過程，而該系統(tǒng)采用 Excel 作為仿真數(shù)據(jù)庫，不利于同其它信息系統(tǒng)進(jìn)行集成，導(dǎo)致獲取生產(chǎn)數(shù)據(jù)需要耗費(fèi)大量時間。Ding 等人在歐共體研究計劃“網(wǎng)絡(luò)化企業(yè)優(yōu)化方法研究”項(xiàng)目中，提出了一個解決供應(yīng)商選擇問題的仿真優(yōu)化方法。該方法包括三個基本模塊：基于遺傳算法的優(yōu)化器、仿真器和建?？蚣?。為了實(shí)現(xiàn)模塊之間的無縫集，所有模塊均采用C++語言實(shí)現(xiàn)。GA 采用三段編碼方式，分別代表供應(yīng)商、供應(yīng)產(chǎn)品比例和補(bǔ)給水平，通過遺傳操作產(chǎn)生備選方案，建?？蚣芨鶕?jù)每種方案構(gòu)建仿真模型，由仿真器描述整個供銷過程，并以采購成本、運(yùn)輸成本、庫存成本和延遲供應(yīng)懲罰成本之和作為方案評價指標(biāo)。文中以一個歐洲分銷商如何選擇分別地處亞洲和歐洲的供應(yīng)商的問題作為實(shí)例對該方法進(jìn)行了詳細(xì)描述，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，該方法能夠較好地解決這類決策問題。但是，自行開發(fā)仿真程序需要耗費(fèi)大量時間，并且建模能力和模型功能均無法達(dá)到專業(yè)化仿真軟件的水平。 國內(nèi)仿真優(yōu)化的研究狀況 同濟(jì)大學(xué)的陳偉等人以基于進(jìn)化策略的仿真優(yōu)化方法為基礎(chǔ)，開發(fā)了一套可用于優(yōu)化獨(dú)立制造島硬件配置的仿真優(yōu)化系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)非枚舉地從所有可能的方案中搜索到最佳的硬件配置方案。該系統(tǒng)
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