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】 隨機仿真問題，每個方案需多次運行仿真才能確定最終響應值，該步驟利用改進的統(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 Allaoui 等人利用仿真優(yōu)化技術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)度問題的復雜性來源于求解算法自身復雜性和生產(chǎn)系統(tǒng)結構、功能復雜性，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，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）構建仿真模型，并考慮了多種隨機因素，如設備故障時間、設備維修時間、生產(chǎn)準備時間、工件運送時間等。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，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）進行了比較分析。實驗數(shù)據(jù)表明，在各項性能指標上，仿真優(yōu)化調(diào)度方法的調(diào)度結果均優(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)沒有解決隨機仿真需要大量迭代次數(shù)問題，勢必影響系統(tǒng)運行效率。 2005 年，（NGSS）的支持下，密西西比州立大學的 Greenwood 等人開始了一項仿真優(yōu)化項目的研究，研究對象是 NGSS 的兩個鈑金加工車間，研究目標是建立仿真優(yōu)化決策支持系統(tǒng)（DSS），用以減少仿真建模與系統(tǒng)分析的復雜性。DSS 是涵蓋三個關鍵模塊即 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工業(yè)工程中心采用Pro Model 構建的，新奧爾良的鈑金車間仿真模型由新奧爾良大學仿真設計中采用 QUEST 開發(fā)的，他們通過 Active X技術，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)車間當前狀態(tài)及不同性能評價指標自動選取性能較好的調(diào)度規(guī)則。圖形化用戶界面負責用戶與仿真模型及優(yōu)化算法的交互，同時也為維護各種生產(chǎn)數(shù)據(jù)和運行參數(shù)提供一個編輯環(huán)境。該系統(tǒng)能夠進行車間調(diào)度及優(yōu)化系統(tǒng)運行參數(shù)，Greenwood 通過兩個實例，并以生產(chǎn)周期和延遲時間作為評價指標驗證了 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)進行集成，導致獲取生產(chǎn)數(shù)據(jù)需要耗費大量時間。Ding 等人在歐共體研究計劃“網(wǎng)絡化企業(yè)優(yōu)化方法研究”項目中，提出了一個解決供應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?。為了實現(xiàn)模塊之間的無縫集，所有模塊均采用C++語言實現(xiàn)。GA 采用三段編碼方式，分別代表供應商、供應產(chǎn)品比例和補給水平，通過遺傳操作產(chǎn)生備選方案，建?？蚣芨鶕?jù)每種方案構建仿真模型，由仿真器描述整個供銷過程，并以采購成本、運輸成本、庫存成本和延遲供應懲罰成本之和作為方案評價指標。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商的問題作為實例對該方法進行了詳細描述，實驗數(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)仿真程序需要耗費大量時間，并且建模能力和模型功能均無法達到專業(yè)化仿真軟件的水平。 國內(nèi)仿真優(yōu)化的研究狀況 同濟大學的陳偉等人以基于進化策略的仿真優(yōu)化方法為基礎，開發(fā)了一套可用于優(yōu)化獨立制造島硬件配置的仿真優(yōu)化系統(tǒng)，實現(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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