晏鹏宇
- 作品数：13 被引量：92H指数：5
- 供职机构：电子科技大学经济与管理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家社会科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学经济管理机械工程更多>>
- 混合离散差分进化算法求解自动化制造系统双目标调度问题研究
- 在自动化制造工业中,如半导体制造、印刷电路板电镀处理、医药食品生产和钢铁冶炼等,为了提高生产系统效率、降低生产成本和保证产品质量,往往应用计算机控制的物料搬运机器人来执行系统中工件运送作业。这类由自动化物料搬运机器人和工...
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- 关键词：自动化制造系统多目标优化离散差分进化算法
- 文献传递
- 基于需求学习的数字化鲜活品拍卖平台批量优化策略研究
- 2025年
- 由于鲜活品市场具有供需波动大、交易量大和时效性强等特点,导致不同参拍批量与顺序下的拍品成交价格相差较大,拍卖平台收益难以从整体上达到最优。实践中,拍卖平台采用基于拍卖师个人经验的固化参拍计划决策,难以适应需求信息未知且动态变化的复杂情形。本文从拍卖平台视角,探究如何动态调整拍卖批量从而提升拍卖平台的长期总收益。首先,分析竞拍者之间博弈对均衡竞价的影响,得出给定拍卖批量下的竞拍者均衡竞价策略;随后,基于特定竞拍者估价分布和需求分布,建立拍卖平台的单阶段收益函数;最后,基于需求信息逐步揭示学习,建立基于贝叶斯-马尔科夫决策过程的多阶段收益优化模型,应用滚动时域在线优化方法求解该模型。通过大量数值实验,获得的管理启示为:(1)基于需求信息的不断更新学习,通过动态设定合适的拍卖批量,可以有效提升拍卖收益,尤其在供过于求和需求季节性波动的时期。(2)在初始信念与真实分布差距相同时,需求被低估下进行信息学习的收益提升比例高于需求被高估下进行信息学习的收益提升比例。因此,当拍卖平台难以预测需求时,低估需求下的决策要优于高估需求下的决策。(3)拍卖平台可以通过同时动态调节最优拍卖总阶段、最优保留价、最优拍卖批量来提升总收益。
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- 基于天气因素的共享单车骑行量预测被引量：2
- 2021年
- 【目的/意义】气温、降雨量和风力等天气因素对共享单车骑行量构成了非线性影响,而传统的多元线性回归模型以及基于时序的预测模型,由于其对非线性关系表达能力不足,预测结果往往存在较大误差。【设计/方法】在单车价格等经济因素以及市场竞争态势等相对稳定情况下,结合用户潮汐骑行规律和地理空间兴趣点数据构建了基于BP神经网络的天气因素对共享单车骑行量的预测模型,并利用成都市某区域内摩拜单车骑行与天气数据,分别训练了“逐日”和“逐时”为单位的BP预测模型。【结论/发现】对比实验结果表明,基于BP神经网络的预测模型具有更高的预测准确度,实验结果还表明不同兴趣点在不同时刻的骑行量受温度和降雨量的影响程度差异较大。研究结果为共享单车公司实现基于天气因素的单车骑行量预测提供了科学方法,并且为单车数量的精准投放与回收提供了依据。
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- 关键词：BP神经网络
- 考虑扰动约束的自动化制造单元重调度研究
- 本文对工件随机到达情况下具有物料搬运机器人的自动化制造单元重调度问题进行研究。由于重调度方案往往与原调度方案之间存在较大差异，从而给自动化制造单元带来扰动，进而影响系统的稳定运作，因此本文在重调度研究中考虑了扰动对系统的...
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- 基于加工时间分类视角的自动化生产系统调度综述被引量：8
- 2012年
- 为了对工件搬运作业进行合理规划与调度,提高自动化生产系统的效率,根据工件加工时间约束特征,从不同实际应用中提炼出无等待、有限等待和无限等待三类具有不同计算时间复杂度的自动化生产系统调度问题,系统评述了三类问题的主要研究思路、算法技术以及计算时间复杂度,指出了未来可能的研究方向。
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- 关键词：调度
- 基于主从博弈的具有多类型产消者的微电网电力交易动态定价策略
- 2024年
- 为实现微电网系统中“风、光、储”能源互补运行,同时激励3类能源产消者积极参与电力交易,本文构建微电网调度中心与三类产消者之间的主从博弈模型。在模型中,作为领导者的微电网调度中心决策各时段购售电价,作为跟随者的产消者根据购售电价向调度中心发送各自用电需求,调度中心再根据收到的用电需求调整购售电价,最终达到博弈均衡。本文拓展了文献中以微电网单边决策为主的电力交易模型,并在各博弈主体作为独立理性参与决策情境下,证明主从博弈模型均衡解的存在性和唯一性。本文开发基于差分进化的均衡解求解算法,并通过数值实验验证模型和算法的有效性。研究结果为微电网调度中心购售电价的制定提供科学依据,促进了分布式可再生能源高效利用。
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- 关键词：微电网需求响应
- 多工件类型的无等待机器人制造单元调度研究被引量：3
- 2009年
- 首先将加工多工件类型的无等待机器人制造单元调度问题分解为两个相互联系的子问题:(1)多类型工件进入系统的排序问题;(2)机器人搬运作业的排序问题。从解决工件使用工作站和机器人可能发生的冲突入手,以工件进入系统的时间为决策变量,利用禁止区间法建立了问题的数学模型,并开发了一基于图论的动态分枝定界最优算法。最后,通过一自动化印刷电路板(PCB)生产线和随机算例验证了算法的有效性。
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- 关键词：调度无等待分枝定界算法
- 自动化制造单元最小完工时间调度问题的混合启发式算法被引量：11
- 2010年
- 自动化制造单元最小完工时间调度问题属于NP-hard难题,目前尚缺乏有效的调度方法。为此,提出基于遗传和禁忌搜索的混合启发式算法,用以搜索一组最满意的机器人搬运作业排序。以遗传算法为基本结构,在初始种群产生和交叉、变异操作中引入禁忌搜索技术,以提高优化质量。基于搬运作业规则的初始种群构造算法和两阶段交叉、变异算子克服了传统算子对可行搬运作业排序的破坏,而邻域移动算子则保证了禁忌搜索的多样性和集中性。最后,随机实验结果验证了算法的有效性。
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- 关键词：调度混合启发式算法
- 复杂无等待自动化制造系统的调度算法研究被引量：10
- 2007年
- 针对一类存在并行工作站和可重入工作站的复杂无等待自动化制造系统的调度问题,提出了利用禁止区间法建立该问题的数学模型,并开发了一种多项式时间复杂度的最优算法。该算法已经在自动化电镀生产线中得到应用,证明了该模型和方法的有效性。
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- 关键词：无等待多项式算法
- 不完全信息下云制造平台动态匹配时域与稳定匹配研究被引量：1
- 2024年
- 鉴于现有研究侧重于构建云制造平台供需匹配模型并开发求解算法,批处理匹配时域长度在不确定环境下对云制造平台运营的影响关注不足,针对云制造平台产能供需双方随机到达并可随时离开的复杂情景,建立了基于动态二部图的Markov决策模型,并提出基于状态和动作重塑技术的Q-learning动态时域匹配决策方法。该方法根据平台订单和共享产能的聚合信息,自适应地决策匹配时域长度,并产生考虑了供需双方偏好的稳定匹配方案。数值实验表明,在多种情景和问题参数下,该方法的综合平台运营指标优于常用的随机事件触发和固定匹配时域方法。实验结果为云制造平台供需匹配运营提供了管理启示。
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- 关键词：云制造
