题名 基于数据解析的连退生产过程多因子操作优化
被引量：1
1
作者
王显鹏 王赞
机构
东北大学智能 工业 数据 解析与 优化 教育部重点实验室 辽宁省 制造系统与物流优化 重点实验室 辽宁省智能工业数据解析与优化工程实验室
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2019年第12期2713-2720,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(61573086) 国家自然科学基金重大项目(71790614)
文摘
针对连退生产过程中带钢质量波动大和生产能耗过大的问题,基于数据解析方法构建带钢质量的预测模型,进而建立连退生产过程多因子操作优化模型.该模型的任务是求得一个最优工艺参数设定方案,使得模型中所包含的两个相互影响但并不冲突的目标能够实现同时最优化.针对该问题,提出一种改进的自适应多因子进化算法(AdaMFEA),将不同优化目标作为不同类别因子,通过父代解在不同因子上的性能评价指标决定子代解的搜索方向.为了改进算法的鲁棒性和搜索效率,算法使用多种交叉算子,并基于各算子的搜索性能分析提出多种交叉算子的自适应选择机制;同时提出基于回溯直线搜索和拟牛顿法的个体学习策略,对个体进行局部搜索.基于Benchmark问题的实验结果表明,AdaMFEA能够有效提升传统多因子进化算法(MFEA)的求解效率;基于实际工业问题的实验结果表明,AdaMFEA可有效求解连退生产过程多因子操作优化问题,实现多个非冲突目标在一个种群的进化过程中同时达到最优.
关键词
连续退火 数据解析 进化集成学习 多因子优化 操作优化 自适应多因子进化算法
Keywords
continuous annealing data analysis ensemble learning multifactorial optimization operation optimization adapive multifactorial evolutionary algorithm
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 基于改进MOEA/D的多目标置换流水车间调度问题
被引量：8
2
作者
李林林 刘东梅 王显鹏
机构
东北大学智能 工业 数据 解析与 优化 教育部重点实验室 沈阳中医药学校计算机系 东北大学辽宁省智能工业数据解析与优化工程实验室
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2021年第7期1929-1940,共12页
基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFB1700404) 国家自然科学基金资助项目(61573086,71790614,71621061) 教育部111创新引智基地资助项目(B16009)。
文摘
针对工期和总流水时间的两目标置换流水车间调度问题,提出一种改进的基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)。为了改进非支配解集的质量,提高算法效率,在MOEA/D中嵌入分组和统计学习机制提出一种两阶段局部搜索策略改进外部存档。利用基于距离的替换策略更新种群,提高种群的多样性,保证了分组机制的有效性。基于Taillard标准测试问题的实验结果表明,所提出的改进MOEA/D算法明显优于传统MOEA/D、NSGA-Ⅱ、MEDA/D-MK等算法。
关键词
置换流水车间调度 多目标 分解 进化算法 统计学习
Keywords
permutation flowshop scheduling multi-objective decomposition evolutionary algorithm statistical learning
分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
题名 考虑爬坡约束的油井间抽批调度问题
被引量：2
3
作者
郎劲 唐立新
机构
智能 工业 数据 解析与 优化 教育部重点实验室 (东北大学)辽宁省智能工业数据解析与优化工程实验室 辽宁省 制造系统与物流优化 重点实验室 东北大学工业 与系统工程 研究所
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期388-397,共10页
基金
国家重点研发计划资助项目(2016YFB0901900) 国家自然科学基金重点国际合作项目(71520107004) +1 种基金 流程工业综合自动化国家重点实验室基础研究项目(2013ZCX02) 111引智基地(B16009)~~
文摘
油井间抽批调度问题是确定未来给定计划期内油田井场间抽工作方式的油井各时间段的启停状态及采油量,在满足采油需求的情况下,考虑油井底部压力变化特征对油井开启的影响以及油井最小开关机时间和爬坡约束等生产工艺要求,使总的油井采油运行成本最小.针对油井数量多而导致大规模常规数学规划模型难以求解的困难,建立了基于批的混合整数规划模型.根据模型特点设计了基于变量分离的拉格朗日松弛算法(Lagrangian relaxation, LR)进行求解.针对常规动态规划方法求解分解后的带有爬坡约束的单机组子问题效率低的缺点,提出了用特征点代表同一阶段具有相同性质节点群的状态空间约简策略,使动态规划搜索节点的复杂度从O(n^4)降到O(n^2),显著提高了算法的搜索效率.通过大量随机产生的数值实验表明,提出的基于变量分离的LR算法,小规模问题与CPLEX获得的最优解接近,中大规模问题能够在合理的计算时间内获得高质量的解.
关键词
油井调度 批聚合 拉格朗日松弛 变量分离
Keywords
Oil well scheduling batching Lagrangian relaxation(LR) variable splitting
分类号
TE35
[石油与天然气工程—油气田开发工程]
题名 川藏铁路建设预制化生产物流运作管理模式研究
被引量：1
4
作者
汪恭书 殷振豪 蔡超勋 常凯 赵任
机构
智能 工业 数据 解析与 优化 教育部重点实验室 (东北大学)辽宁省智能工业数据解析与优化工程实验室 中国铁道科学研究院集团有限公司 东北大学工业 与系统工程 研究所
出处
《工程管理学报》
2020年第5期58-63,共6页
基金
国家自然科学基金项目(71941017、71941013、71520107004、71790614).
文摘
川藏铁路建设工程质量要求高,工期要求严格,现场施工作业环境恶劣,为了保证工程质量和施工进度,需要在预制工厂生产大量构配件再运输到施工现场装配。通过对预制化生产物流运作过程分析,总结了川藏铁路建设预制化生产物流的运作特点和管理要素,提出了基于BIM(Building Information Modeling)信息平台的预制化生产物流一体化运作管理模式。并对川藏铁路预制化生产物流中不确定性因素的根源进行了探讨,提出了基于时空对冲的应对策略。
关键词
川藏铁路 预制化生产物流 运作管理 BIM信息平台
Keywords
Sichuan-Tibet railway prefabricated components production and logistics operation management BIM informationplatform
分类号
TU741
[建筑科学—建筑技术科学]
题名 考虑安全约束的连退生产过程多目标操作优化
被引量：1
5
作者
王显鹏 杨立文 董志明 张博
机构
东北大学信息科学与工程 学院 辽宁省智能工业数据解析与优化工程实验室 辽宁省 制造系统与物流优化 重点实验室
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2018年第10期1740-1746,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFB0901900) 国家自然科学基金项目(71790614 +2 种基金 71621061 61573086) 教育部111创新引智基地项目(B16009)
文摘
针对连退生产过程中经常出现的薄料带钢跑偏问题,建立考虑安全约束的连退生产过程多目标操作优化模型,并针对问题特点提出一种基于分类和多种群竞争协调的多目标进化算法(MOEA-CMCC).在算法中引入具有不同进化策略的多个种群以增强搜索的多样性,并在多种群之间引入竞争机制和信息共享的协调机制以提高算法的鲁棒性;通过对外部档案集中的解进行分类并在类内进行局部搜索,以保证外部档案集的分散性和算法的收敛速度.基于Benchmark问题的实验结果表明,所提出的算法具有较好的收敛性和分散性;对连退操作优化问题的实验结果表明,所提出的算法能够有效求解该问题.
关键词
安全约束 多目标优化 连续退火生产过程 操作优化
Keywords
safety constraint： multi-objective optimization： continuous annealing production process operation optimization
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 川藏铁路建设工程物流管理特征与体系
被引量：4
6
作者
汪恭书 董小琳 林郁钧 赵任
机构
智能 工业 数据 解析与 优化 教育部重点实验室 (东北大学)辽宁省智能工业数据解析与优化工程实验室 辽宁省 制造系统与物流优化 重点实验室 东北大学工业 与系统工程 研究所
出处
《综合运输》
2021年第2期105-109,共5页
基金
国家自然科学基金项目(71941017、71941013、71520107004、71790614)。
文摘
物流管理是川藏铁路建设工程的重要内容,与工程质量、工期、成本等目标密切相关。川藏铁路建设工程所需物资种类繁多,需求量大,运输及储备受到现场施工环境的制约,管理难度极大。因此,建立一套科学有效的川藏铁路物流管理体系对于铁路建设的精准实施具有重要保障作用。本文通过分析川藏铁路的物流特征,解析川藏铁路物流管理全要素,结合物流特征及研究方法构建了包含物资保障管理,物流运作管理,通道建设管理的川藏铁路建设物流管理体系。最后,针对川藏铁路物流管理中面临的矛盾与挑战,提出了相应的对策建议。
关键词
川藏铁路 物流特征 物流管理要素 物流管理体系
Keywords
Sichuan-Tibet railway Logistics characteristics Logistics management elements Logistics management system
分类号
U213.244
[交通运输工程—道路与铁道工程]
题名 基于自适应多目标进化CNN的图像分割方法
7
作者
王维 王显鹏 宋相满
机构
东北大学工业 智能 与系统优化 国家级前沿科学中心 东北大学智能 工业 数据 解析与 优化 教育部重点实验室 辽宁省智能工业数据解析与优化工程实验室
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2024年第4期1185-1193,共9页
基金
国家自然科学基金重大项目(72192830,72192831) 国家自然科学基金面上项目(62073067) +1 种基金 国家111项目(B16009) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(N2128001)。
文摘
卷积神经网络已经成为强大的分割模型,但通常为手动设计,这需要大量时间并且可能导致庞大而复杂的网络.人们对自动设计能够准确分割特定领域图像的高效网络架构越来越感兴趣,然而大部分方法或者没有考虑构建更加灵活的网络架构,或者没有考虑多个目标优化模型.鉴于此,提出一种称为AdaMo-ECNAS的自适应多目标进化卷积神经架构搜索算法,用于特定领域的图像分割,在进化过程中考虑多个性能指标并通过优化模型的多目标适应特定的数据集.AdaMo-ECNAS可以构建灵活多变的预测分割模型,其网络架构和超参数通过基于多目标进化的算法找到,算法基于自适应PBI实现3个目标进化问题,即提升预测分割的F1-score、最大限度减少计算成本以及最大限度挖掘额外训练潜能.将AdaMo-ECNAS在两个真实数据集上进行评估,结果表明所提出方法与其他先进算法相比具有较高的竞争性,甚至是超越的.
关键词
卷积神经网络 神经架构搜索 多目标优化问题 基于分解的多目标进化算法 自适应 图像分割
Keywords
convolutional neural networks(CNNs) neural architecture search(NAS) multi-objective optimization problem(MOP) decomposition-based multi-objective evolutionary optimization(MOEA/D) adaptive image segmentation
分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
题名 基于分解的多目标多因子进化算法
被引量：3
8
作者
么双双 董志明 王显鹏
机构
东北大学信息科学与工程 学院 智能 工业 数据 解析与 优化 教育部重点实验室 辽宁省智能工业数据解析与优化工程实验室
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2021年第3期637-644,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1700404) 国家自然科学基金项目(61573086,71790614,71621061) 教育部111创新引智基地项目(B16009)。
文摘
多目标多因子优化(MO-MFO)问题作为一类新的优化问题近年来受到了众多关注,其特点是需要利用单个种群来同时优化多个多目标优化任务.针对该问题,提出一个基于分解策略的多目标多因子进化算法(MFEA/D).算法通过多组权重向量,将MO-MFO问题中的每个任务分解成一系列单目标优化子问题,并用单个种群同时优化.在种群进化过程中提出不同任务之间的信息交流策略,以充分挖掘不同任务之间的有用信息,进而加快每个任务的收敛速度.基于10个多目标多因子标准测试问题的实验结果表明,所提出的不同任务之间的信息交流策略能够加快问题的求解速度,使得MFEA/D算法显著优于当前的MO-MFEA算法.
关键词
多目标优化 多因子优化 单个种群 分解 信息交流 进化算法
Keywords
multiobjective optimization multifactorial optimization single population decomposition information communication evolutionary algorithm
分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
