现代优化方法第一章
合集下载
现代物流配送管理优化方法及案例
智能物流系统的应用
智能调度系统
利用大数据和算法优化配送路线，提高车辆和人员的 使用效率。
智能仓储管理
通过物联网技术和传感器实现仓库的实时监控和自动 化管理。
智能数据分析
利用大数据分析客户需求、库存状况等，为决策提供 支持。
绿色物流的推广
绿色包装
推广使用可降解、环保的 包装材料，减少一次性塑 料等污染。
提高物流配送效率
详细描述
采用先进的物流配送技术和设备，如无人配送、智能仓储等，提高物流配送效率。
物流配送信息不对称
总结词
实现信息共享与透明化
详细描述
通过建立物流信息平台，实现各环节信息共享与透明化，减少信息不对称问题。
物流配送安全问题
总结词
加强物流配送安全管理
详细描述
制定严格的物流配送安全管理制度， 加强员工安全培训，确保物流配送安 全。
配送成本优化
配送成本优化概述
配送成本优化是物流配送管理的重要目标之一，通过对配送成本 的合理控制，实现物流成本的降低。
配送成本优化的方法
采用精细化管理和成本控制等方法，对配送过程中的各项成本进行 全面分析和控制，实现成本的最优化。
配送成本优化的案例
某电商企业通过采用智能仓储和物流管理系统，实现了配送成本的 降低和效率的提高。
现代物流配送管理优化方法 及案例
汇报人： 2023-12-30
目录
• 现代物流配送管理概述 • 物流配送优化方法 • 物流配送管理案例 • 现代物流配送面临的挑战与解
决方案 • 未来物流配送的发展趋势
01
现代物流配送管理概述
现代物流配送管理概述
• 请输入您的内容
02
物流配送优化方法
现代设计方法第1章 优化设计概述
重庆大学机械工程学院
6
现代设计方法——第1章 优化设计概述
1.2 目标函数
• 目标函数又称评价函数，是用来评价设计方案好坏的标准。任何一项 机械设计方案的好坏，总可以用一些设计指标来衡量，而这些设计指 标可以用设计变量的函数的取值大小加以表征，该函数就称为优化设 计的目标函数。
• 目标函数是一个标量函数。目标函数取值的大小，是衡量设计质量优 劣的指标。
• 设计变量类型 : 连续、离散。 • 根据设计变量 的多少优化问题可 分为：小型、中型、大型问题。
重庆大学机械工程学院
5
现代设计方法——第1章 优化设计概述
x2
x2
x (k) 2
x (k) 2
O
O
x (k) 1
x1
(a)
x (k) 3
x3
(b)
图1-1 设计空间
x (k) 1 x1
设计空间是所有设计方案的集合，用符号 X Rn 表示。任何一个设计
gu ( X ) 0 (u 1,2, , m)
或
gu ( X ) 0 (u 1,2, , m)
式中 X——设计变量； p——等式约束的数目； m——不等式约束的数目。 在上述数学表达式式中 hv (X ) 0, gu (X ) 0 为设计变量的约束方
程，它们规定了设计变量的允许取值范围。优化设计，即是在设计变量 允许范围内，找出一组最优参数 X * [x1* x2* xn*]T , 使目标函数 f (X )
达到最优值 f ( X *) 。
重庆大学机械工程学院
10
现代设计方法——第1章 优化设计概述
• 约束边界和可行域
x1 规定的 x1的下限
x1
现代设计方法---优化设计
E=2×105MPa。现要求在满足使用要求的条件下，试设计一个用
料最省的方案。
优化目标
用料最省
V 1 d 2L
4
d
F M
L
强度条件
max
FL 0.1d 3
w
M
0.2d 3
条件 刚度条件
f
FL3 3EJ
64FL3
3Ed 4
f
边界条件 L Lmin 8c14m
例3 设某车间生产A和B两种产品，每种产品各有两道工序，分 别由两台机器完成这两道工序，其工时列于表中。若每台机器每 周至多工作40小时。产品A的单价为200元，产品B的单价为500 元。问每周A、B产品应各生产多少件，可使总产值为最高。 （这是生产规划的最优化问题）
F —弹簧在负荷P作用下所产生的变形量
n —弹簧的有效圈数
d —弹簧材料的直径
G —弹簧材料的切变模量
3
• 根据上式，如己知或先预定 D2、n、d、G 各参数，通过多次试算、
修改，就有可能得到压簧刚度等于或接近于 的设P计参数。
• 刚度公式也可以写成一般的多元函数表达式，即
• 式中 代表性y能指f 标(xi ) ， 是i 设 1计,2参,量,，N分别代 表 、y 、 、 ，所以P xi 。
0 x L
x b
图1－2
这一优化设计问题是具有两个设计变 量(即x和α)的非线性规划问题。
13
例2：有一圆形等截面的销轴，一端固定，一端作用着集中载荷
F=1000N和扭矩M=100N·m。由于结构需要，轴的长度L不得小于
8cm，已知销轴材料的许用弯曲应力[σW]=120MPa，许用扭转切 应力[τ]=80MPa，允许挠度[f]=0.01cm，密度ρ=7.8t/m3，弹性模量
《现代优化方法》课件
人工智能在优化方法中的应用 深度学习在优化方法中的应用 强化学习在优化方法中的应用 人工智能与优化方法的结合前景
混合整数规划问题求解
混合整数规划问题概述
混合整数规划问题的求解方法
混合整数规划问题的应用领域
混合整数规划问题的发展趋势
多目标优化问题求解
问题定义：多 个目标函数同
时优化
求解方法：遗 传算法、粒子
牛顿法
牛顿法是一种迭代法，用于求解非线性方程组 牛顿法的基本思想是利用函数的导数信息来构造一个迭代公式 牛顿法的优点是收敛速度快，但需要计算函数的导数 牛顿法在优化问题中的应用广泛，如求解非线性规划问题、最优化问题等
遗传算法
基本概念：模拟生物进化过程，通过选择、交叉、变异等操作进行优化 特点：全局搜索、自适应、并行处理 应用领域：组合优化、机器学习、人工智能等
优化方法的应用领域
工业生产：提高生产效率， 降低成本
交通运输：优化路线，减 少运输时间
商业决策：制定最优策略， 提高利润
科学研究：优化实验设计， 提高实验效率
工程设计：优化设计方案， 提高工程质量
教育领域：优化教学策略， 提高教学质量
现代优化方法的 主要技术
梯度下降法
基本思想：通过迭代求解，逐步减小目标函数的值 应用场景：机器学习、深度学习等领域 优点：简单、易于实现、适用范围广 缺点：容易陷入局部最优解，需要选择合适的学习率
优化方法在多目标优化问题中的应用
优化方法在数据驱动的决策问题中的应 用
优化方法在分布式计算和云计算中的应 用
感谢您的观看
汇报人：PPT
群算法等
应用领域：工 程设计、生产 调度、投资决
策等
发展趋势：智 能化、自动化、
混合整数规划问题求解
混合整数规划问题概述
混合整数规划问题的求解方法
混合整数规划问题的应用领域
混合整数规划问题的发展趋势
多目标优化问题求解
问题定义：多 个目标函数同
时优化
求解方法：遗 传算法、粒子
牛顿法
牛顿法是一种迭代法，用于求解非线性方程组 牛顿法的基本思想是利用函数的导数信息来构造一个迭代公式 牛顿法的优点是收敛速度快，但需要计算函数的导数 牛顿法在优化问题中的应用广泛，如求解非线性规划问题、最优化问题等
遗传算法
基本概念：模拟生物进化过程，通过选择、交叉、变异等操作进行优化 特点：全局搜索、自适应、并行处理 应用领域：组合优化、机器学习、人工智能等
优化方法的应用领域
工业生产：提高生产效率， 降低成本
交通运输：优化路线，减 少运输时间
商业决策：制定最优策略， 提高利润
科学研究：优化实验设计， 提高实验效率
工程设计：优化设计方案， 提高工程质量
教育领域：优化教学策略， 提高教学质量
现代优化方法的 主要技术
梯度下降法
基本思想：通过迭代求解，逐步减小目标函数的值 应用场景：机器学习、深度学习等领域 优点：简单、易于实现、适用范围广 缺点：容易陷入局部最优解，需要选择合适的学习率
优化方法在多目标优化问题中的应用
优化方法在数据驱动的决策问题中的应 用
优化方法在分布式计算和云计算中的应 用
感谢您的观看
汇报人：PPT
群算法等
应用领域：工 程设计、生产 调度、投资决
策等
发展趋势：智 能化、自动化、
现代优化方法
动态规划问题的求解方法
逆向求解
从最后阶段开始，依次求出每 个阶段的最优解，最终得到初
始阶段的最优解。
正向求解
从初始阶段开始，逐步向前推导 出每个阶段的最优解。
分支定界法
将问题分解为若干个子问题，通过 设定参数和约束条件，将问题的求 解范围缩小到最优解所在的子问题 集合中。
动态规划的应用
最短路径问题
03
由确定型优化向不确 定型优化发展
考虑随机因素和不确定性因素的影响 ，进行概率优化或鲁棒优化。
THANK态规划算法求解最短路径问题，例如 Floyd-Warshall算法、Dijkstra算法等。
通过动态规划算法求解网络流中的最大流和 最小费用流问题。
背包问题
排程问题
通过动态规划算法求解多阶段决策过程中的 最优解，例如0/1背包问题、完全背包问题 等。
通过动态规划算法求解资源分配和任务调度 问题，例如作业排程、飞机调度等。
05
遗传算法优化方法
遗传算法的基本原理
遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法，通过模拟自 然选择、遗传和突变过程来寻求最优解。
遗传算法的基本原理是：在群体中选择出优秀的个体，通过 交叉、变异等操作产生更优秀的后代，迭代进化，最终得到 最优解。
遗传算法的求解过程
初始化种群
随机生成一定数量的个体作为初始种群。
2023
现代优化方法
contents
目录
• 优化方法概述 • 线性规划优化方法 • 非线性规划优化方法 • 动态规划优化方法 • 遗传算法优化方法 • 模拟退火算法优化方法 • 粒子群优化方法 • 现代优化方法比较分析
01
优化方法概述
定义与特点
定义
现代物流配送管理优化方法及案例第1章物流配送绪论
▪ 第一产业物流
➢农业物流
▪ 第二产业物流
➢制造业物流、建筑业物流
▪ 第三产业物流
➢零售业物流、教育业物流
3、按物流活动地域范围分类
国际物流 国内物流
区域物流 城乡物流
行政区域物流 经济区域物流
城镇物流 乡村物流
4、按物流过程分类
▪ 供应物流：为生产企业提供原材料、零部件或其他物 品时，物品在提供者与需求者之间的实体流动。
0.2 物流分类
1、按物流在社会再生产中的作用分类
宏观物流：指在社会再生产过程中，带有总体性
的物流活动，其主要特点是综观性和全局性。 （社会物流、国际物流）
微观物流：在一个小地域空间范围内发生的具体
物流活动，起主要特点是具体性和局部性。（供 应物流、生产物流、销售物流、回收物流）
2、按物流活动所属的产业分类
传统的有一定距离的相互存有利害的企业关系
企业2
商•货流 信息流
企业3
分工明确又协作经营 共享信息系统 共担库存风险 共同计划 共同开发产品 共担投资风险
企业4
企 业 关 系 的 演 变
企业1
企业2 企业3 企业4 顾 客
战略合作的“链化”的企业关 系
顾客
4、绿色物流（Green Logistics）
物流
物流
物流
物流
商流
商品流通过程示意图
四、物流管理
1、物流管理（logistics management）定义
《物流术语》（2001）对物流管理的解释为：
为了以合适的物流成本达到用户满意的服务水 平，对正向及反向的物流活动过程及相关信息进 行的计划、组织、协调与控制。为了以最低的物 流成本达到用户所满意的服务水平，对物流活动 进行的计划、组织、协调与控制。
➢农业物流
▪ 第二产业物流
➢制造业物流、建筑业物流
▪ 第三产业物流
➢零售业物流、教育业物流
3、按物流活动地域范围分类
国际物流 国内物流
区域物流 城乡物流
行政区域物流 经济区域物流
城镇物流 乡村物流
4、按物流过程分类
▪ 供应物流：为生产企业提供原材料、零部件或其他物 品时，物品在提供者与需求者之间的实体流动。
0.2 物流分类
1、按物流在社会再生产中的作用分类
宏观物流：指在社会再生产过程中，带有总体性
的物流活动，其主要特点是综观性和全局性。 （社会物流、国际物流）
微观物流：在一个小地域空间范围内发生的具体
物流活动，起主要特点是具体性和局部性。（供 应物流、生产物流、销售物流、回收物流）
2、按物流活动所属的产业分类
传统的有一定距离的相互存有利害的企业关系
企业2
商•货流 信息流
企业3
分工明确又协作经营 共享信息系统 共担库存风险 共同计划 共同开发产品 共担投资风险
企业4
企 业 关 系 的 演 变
企业1
企业2 企业3 企业4 顾 客
战略合作的“链化”的企业关 系
顾客
4、绿色物流（Green Logistics）
物流
物流
物流
物流
商流
商品流通过程示意图
四、物流管理
1、物流管理（logistics management）定义
《物流术语》（2001）对物流管理的解释为：
为了以合适的物流成本达到用户满意的服务水 平，对正向及反向的物流活动过程及相关信息进 行的计划、组织、协调与控制。为了以最低的物 流成本达到用户所满意的服务水平，对物流活动 进行的计划、组织、协调与控制。
现代优化计算方法ppt课件-PPT精品文档
D { 0 , 1 }
n ( n 1 )
1.1 组合优化问题
例4 装箱问题（bin packing） 尺寸为1的箱子有若干个，怎样用最少的 箱子装下n个尺寸不超过1 的物品，物品 {a 集合为： 1, a 2,...a n} 。
1.1 组合优化问题
数 学 模 型 ： m in B s .t . x i b 1 , i 1 , 2 ,
b 1 n B
,n,
每个物品都被装箱
装在每个箱子的物品 a i x i b 1 , b 1 , 2 , , B , 总尺寸不能超过箱子 i1 的容量 x ib 0 , 1 , i 1 , 2 , , n ; b 1 , 2 , , B ,
其 中 x ib B :装 下 全 部 物 品 需 要 的 箱 子 ， 1, 第 i物 品 装 在 第 b 个 箱 子 ， 0 ，第 i 物 品 不 装 在 第 b 个 箱 子 .
1.1 组合优化问题
数学模型： m in
d
i j nij源自x ij , n, , n,
(1 .4 ) 总 路 长 (1 .5 ) 只 从 城 市 i 出 来 一 次 (1 .6 ) 只 走 入 城 市 j 一 次 , n , (1 .7 ) 在 任 意 城 市 子 集 中 不 形 成 回 路 (1 .8 ) 决 策 变 量
1.1 组合优化问题
组合优化（combinatorial optimization）:解决 离散问题的优化问题——运筹学分支。通过数学方 法的研究去寻找离散事件的最优编排、分组、次序 或筛选等，可以涉及信息技术、经济管理、工业工 程、交通运输和通信网络等许多方面。
数学模型： minf (x)
目标函数 约束函数 有限点集 ,决策变量
现代设计理论与方法-优化设计.ppt
变异运算用来模拟生物在自然的遗传环境 中由于各种偶然因素引起的基因突变，它以很 小的概率随机地改变遗传基因（表示染色体的 符号串的某一位）的值。在染色体以二进制编 码的系统中，它随机地将染色体的某一个基因 由1变为0，或由0变为1。
若只有选择和交叉，而没有变异，则无法在 初始基因组合以外的空间进行搜索，使进化过 程在早期就陷入局部解而进入终止过程，从而 影响解的质量。为了在尽可能大的空间中获得 质量较高的优化解，必须采用变异操作。
可见，这是一个三维非线形规划问题。为了
简化问题，可根据等式约束条件消去一个设计变
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ量：
h = 3 /（ l ·w）
则该问题从原来的三维问题转化为二维问题。
4．建立数学模型的一般过程 1）分析设计问题，初步建立数学模型 即使是同一设计对象，如果设计目标和设计
条件不同，数学模型也会不同。因此，要首先弄 清问题的本质，明确要达到的目标和可能的条件， 选用或建立适当的数学、物理、力学模型来描述 问题
交叉体现了自然界中信息交换的思想。交叉 有单点交叉、多点交叉、还有一致交叉、顺序 交叉和周期交叉。单点交叉是最基本的方法， 应用较广。它是指染色体切断点有一处，例：
A:101100 1110 101100 0101
B : 001010 0101001010 1110
（3）变异 (Mutation Operator)
3．约束条件 1）概念 为产生一个可接受的设计，设计变量本身或
相互间应该遵循的限制条件，称为约束条件。
2）表示方法
约束条件一般可表示为设计变量的不等式约束函数 形式和等式约束函数形式，即
gi（χ）= gi（χ1，χ2，…，χn）≤0 或者 gi（χ）= gi（χ1，χ2，…，χn）≥0
若只有选择和交叉，而没有变异，则无法在 初始基因组合以外的空间进行搜索，使进化过 程在早期就陷入局部解而进入终止过程，从而 影响解的质量。为了在尽可能大的空间中获得 质量较高的优化解，必须采用变异操作。
可见，这是一个三维非线形规划问题。为了
简化问题，可根据等式约束条件消去一个设计变
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ量：
h = 3 /（ l ·w）
则该问题从原来的三维问题转化为二维问题。
4．建立数学模型的一般过程 1）分析设计问题，初步建立数学模型 即使是同一设计对象，如果设计目标和设计
条件不同，数学模型也会不同。因此，要首先弄 清问题的本质，明确要达到的目标和可能的条件， 选用或建立适当的数学、物理、力学模型来描述 问题
交叉体现了自然界中信息交换的思想。交叉 有单点交叉、多点交叉、还有一致交叉、顺序 交叉和周期交叉。单点交叉是最基本的方法， 应用较广。它是指染色体切断点有一处，例：
A:101100 1110 101100 0101
B : 001010 0101001010 1110
（3）变异 (Mutation Operator)
3．约束条件 1）概念 为产生一个可接受的设计，设计变量本身或
相互间应该遵循的限制条件，称为约束条件。
2）表示方法
约束条件一般可表示为设计变量的不等式约束函数 形式和等式约束函数形式，即
gi（χ）= gi（χ1，χ2，…，χn）≤0 或者 gi（χ）= gi（χ1，χ2，…，χn）≥0
现代优化方法
优化问题的求解过程看作是一个寻优过程
通过控制参数的变化，使得解在寻优过程中不断逼近最优解。
概率突跳策略
在寻优过程中，通过引入一定的随机性，使得算法有可能跳出局部最优解，从而寻找到更好的全局最优解。
模拟退火算法的实现步骤
• 初始化：设定初始解、初始温度、降温系数、终止条件等参数。 • 评估解：计算当前解的目标函数值，以及与最优解的距离。 • 判断是否满足终止条件：如果满足，则终止算法并输出最优解；否则，继续下一步。 • 产生新解：根据当前解和目标函数的梯度信息，产生一个新的可能解。 • 判断是否接受新解：根据新解的目标函数值和当前解的目标函数值进行比较，如果新解更好，则接受新解
明确目标
了解约束
首先需要明确优化的目标，如成本最低化、 时间最短化等。目标不同，选择的优化方法 也会不同。
在选择优化方法时，需要了解各种方法的约 束条件，如变量范围、目标函数的性质等。
考虑问题的复杂性
方法的可行性
根据问题的复杂性和规模，选择合适的优化 方法。对于大规模问题，选择高效的优化方 法更为合适。
遗传算法的应用案例
函数优化问题
如求解一元函数的最小值或多元函数的极值点。
调度优化问题
如作业车间调度、排班优化等。
组合优化问题
如旅行商问题、背包问题等。
图像处理问题
如图像分割、特征提取等。
04
模拟退火算法
模拟退火算法的基本原理
基于固体的退火过程的模拟
将优化问题与固体的退火过程进行类比，将问题的解看作是固体中的粒子，通过控制温度和冷却速度，使得粒子在高温下能 够自由运动，并在冷却过程中达到最平衡的状态。
选择的优化方法应具有可实现性和可操作性 ，同时需要考虑计算时间和计算资源的限制 。
通过控制参数的变化，使得解在寻优过程中不断逼近最优解。
概率突跳策略
在寻优过程中，通过引入一定的随机性，使得算法有可能跳出局部最优解，从而寻找到更好的全局最优解。
模拟退火算法的实现步骤
• 初始化：设定初始解、初始温度、降温系数、终止条件等参数。 • 评估解：计算当前解的目标函数值，以及与最优解的距离。 • 判断是否满足终止条件：如果满足，则终止算法并输出最优解；否则，继续下一步。 • 产生新解：根据当前解和目标函数的梯度信息，产生一个新的可能解。 • 判断是否接受新解：根据新解的目标函数值和当前解的目标函数值进行比较，如果新解更好，则接受新解
明确目标
了解约束
首先需要明确优化的目标，如成本最低化、 时间最短化等。目标不同，选择的优化方法 也会不同。
在选择优化方法时，需要了解各种方法的约 束条件，如变量范围、目标函数的性质等。
考虑问题的复杂性
方法的可行性
根据问题的复杂性和规模，选择合适的优化 方法。对于大规模问题，选择高效的优化方 法更为合适。
遗传算法的应用案例
函数优化问题
如求解一元函数的最小值或多元函数的极值点。
调度优化问题
如作业车间调度、排班优化等。
组合优化问题
如旅行商问题、背包问题等。
图像处理问题
如图像分割、特征提取等。
04
模拟退火算法
模拟退火算法的基本原理
基于固体的退火过程的模拟
将优化问题与固体的退火过程进行类比，将问题的解看作是固体中的粒子，通过控制温度和冷却速度，使得粒子在高温下能 够自由运动，并在冷却过程中达到最平衡的状态。
选择的优化方法应具有可实现性和可操作性 ，同时需要考虑计算时间和计算资源的限制 。
现代优化方法
系统在受到局部损伤时还可以正常工作。 并不是说可以任意地对完成学习的网络进行修改。 也正是由于信息的分布存放，对一类网来说，当它 完成学习后，如果再让它学习新的东西，这时就会 破坏原来已学会的东西。
擅长两个方面：
◦ 对大量的数据进行分类，并且只有较少的几种情况； ◦ 必须学习一个复杂的非线性映射。
人 (或其它生物)的神经网络示意图
一个神经元通过晶枝(dendrite)接收到信息后，它 对这些信息进行处理 ，并通过它所控制的触突 (synapse)传给其它神经元。来自 神经元的六个基本特征：
◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ 神经元及其联接； 神经元之间的联接强度决定信号传递的强弱； 神经元之间的联接强度是可以随训练改变的； 信号可以是起刺激作用的，也可以是起抑制作用的； 一个神经元接受的信号的累积效果决定该神经元的状态； 每个神经元可以有一个“阈值”。
目前应用：
◦ 人们主要将其用于语音、视觉、知识处理、辅助决策等方 面。 ◦ 在数据压缩、模式匹配、系统建模、模糊控制、求组合优 化问题的最佳解的近似解（不是最佳近似解）等方面也有 较好的应用。。
萌芽期（20世纪40年代） 人工神经网络的研究最早可以追溯到人类开始研究 自己的智能的时期，到1949年止。 1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts建立 起了著名的阈值加权和模型，简称为M-P模型。发 表于数学生物物理学会刊《Bulletin of Mathematical Biophysics》 1949年，心理学家D. O.Hebb提出神经元之间突 触联系是可变的假说——Hebb学习律。
x2 (11 001) y1 (11111) x3 (01111) y2 (01 001) x2 (11 001) y3 (11 000) x4 (01 000) y4 (01 001)
制造业数字化生产管理优化方案
制造业数字化生产管理优化方案第一章数字化生产管理概述 (3)1.1 数字化生产管理概念 (3)1.2 数字化生产管理重要性 (4)1.2.1 提高生产效率 (4)1.2.2 降低生产成本 (4)1.2.3 提升产品质量 (4)1.2.4 提升客户满意度 (4)1.2.5 促进企业可持续发展 (4)1.3 数字化生产管理发展趋势 (4)1.3.1 信息化与智能化融合 (4)1.3.2 个性化定制与大规模定制 (4)1.3.3 云计算与大数据应用 (4)1.3.4 网络化协同制造 (4)1.3.5 绿色生产与可持续发展 (5)第二章生产计划与调度优化 (5)2.1 生产计划编制优化 (5)2.1.1 计划编制原则 (5)2.1.2 计划编制方法 (5)2.1.3 计划编制执行与监控 (5)2.2 生产调度策略优化 (5)2.2.1 调度策略选择 (5)2.2.2 调度策略实施 (6)2.2.3 调度策略评估与优化 (6)2.3 生产进度监控与调整 (6)2.3.1 生产进度监控 (6)2.3.2 生产进度调整 (6)2.3.3 生产进度优化 (6)第三章物料管理优化 (6)3.1 物料采购管理优化 (6)3.1.1 建立科学的采购计划 (6)3.1.2 优化供应商管理 (6)3.1.3 强化采购合同管理 (7)3.2 物料库存管理优化 (7)3.2.1 实施精细化的库存管理 (7)3.2.2 引入先进的库存管理技术 (7)3.2.3 优化库存预警机制 (7)3.3 物料配送与跟踪 (7)3.3.1 优化配送路线 (7)3.3.2 引入物流信息化系统 (7)3.3.3 建立物料跟踪机制 (7)第四章质量管理优化 (8)4.1.1 强化质量检测手段 (8)4.1.2 建立完善的质量监控体系 (8)4.1.3 推广质量管理信息化 (8)4.2 质量问题分析与处理 (8)4.2.1 建立质量问题反馈机制 (8)4.2.2 实施质量问题分类处理 (8)4.2.3 加强质量问题跟踪与改进 (8)4.3 质量改进措施 (8)4.3.1 推行全面质量管理（TQM） (9)4.3.2 加强过程控制 (9)4.3.3 优化供应链管理 (9)4.3.4 开展质量改进项目 (9)4.3.5 建立质量激励机制 (9)第五章设备管理优化 (9)5.1 设备维护与保养 (9)5.2 设备故障诊断与处理 (9)5.3 设备更新与改造 (10)第六章人力资源管理优化 (10)6.1 员工培训与发展 (10)6.1.1 制定系统化培训计划 (10)6.1.2 创新培训方式 (10)6.1.3 建立培训效果评估机制 (11)6.2 员工激励与考核 (11)6.2.1 设立多元化激励机制 (11)6.2.2 制定公平、公正的考核标准 (11)6.2.3 建立激励与考核相结合的机制 (11)6.3 人力资源配置与调度 (11)6.3.1 优化岗位设置 (11)6.3.2 建立人力资源储备机制 (11)6.3.3 强化人力资源调度 (11)第七章生产成本控制优化 (12)7.1 成本核算与控制方法 (12)7.1.1 成本核算方法 (12)7.1.2 成本控制方法 (12)7.2 成本降低措施 (12)7.3 成本效益分析 (13)第八章供应链管理优化 (13)8.1 供应链合作伙伴选择 (13)8.1.1 明确合作伙伴选择标准 (13)8.1.2 建立合作伙伴评估体系 (14)8.1.3 优化合作伙伴选择流程 (14)8.2 供应链协同管理 (14)8.2.1 建立统一的信息平台 (14)8.2.3 加强供应链协同培训 (14)8.3 供应链风险防控 (14)8.3.1 识别潜在风险 (14)8.3.2 建立风险防控体系 (14)8.3.3 加强风险防控能力 (15)第九章生产环境与安全管理优化 (15)9.1 生产环境优化 (15)9.1.1 生产环境概述 (15)9.1.2 生产环境优化策略 (15)9.1.3 生产环境优化实施措施 (15)9.2 安全生产管理 (15)9.2.1 安全生产概述 (15)9.2.2 安全生产管理策略 (15)9.2.3 安全生产管理实施措施 (16)9.3 应急预案与处理 (16)9.3.1 应急预案概述 (16)9.3.2 应急预案制定与实施 (16)9.3.3 处理 (16)第十章数字化生产管理系统实施与评价 (16)10.1 系统设计与实施 (16)10.1.1 需求分析 (17)10.1.2 系统架构设计 (17)10.1.3 系统实施 (17)10.2 系统运行与维护 (17)10.2.1 系统监控 (17)10.2.2 数据备份与恢复 (17)10.2.3 系统升级与优化 (17)10.3 系统评价与改进 (18)10.3.1 评价指标体系 (18)10.3.2 评价方法与流程 (18)10.3.3 持续改进 (18)第一章数字化生产管理概述1.1 数字化生产管理概念数字化生产管理是指在制造业中，通过运用现代信息技术，将生产过程中的各个环节进行数字化处理、整合与优化，以提高生产效率、降低成本、提升产品质量和客户满意度的一种管理方式。
智能计算与现代优化方法ppt课件
2024/3/12
智能计算与优化
34
3. 1983年Kirkpatrick提出成熟的 模拟退火方法
----模拟物理的退火过程 目标<=>能量函数, 在退火过程中达到最小
4. 80年代重新兴起的ANN,用于优化
2024/3/12
智能计算与优化
35
五。研究应用的前景与局限性:
1. 应用前景广阔 2. 研究的主要问题：
参考书籍
1. 汪定伟;王俊伟;王洪峤;张瑞友;郭哲 ，智能优 化方法，高等教育出版社，2007
2. 谢金星，邢文训，现代优化计算方法（第二 版）北京：清华大学出版社，2005
3. 王凌，智能优化算法及其应用 ，北京：清华 大学出版社，2005
2024/3/12
智能计算与优化
1
第一章 概论
➢ 引言
➢ 智能计算、现代优化算法的发展历史 ➢ 智能计算、现代优化算法与控制科学
4）最优化方法具有强烈的实践性和应用的广泛性。
2024/3/12
智能计算与优化
10
最优化问题的分类
1）函数优化：连续空间上的优化问题； 2）组合优化：离散点集的状态组合
2024/3/12
智能计算与优化
11
函数优化的标准测试函数
Spere Function：
N
F1 xi 2 , x [2,2] i 1
2024/3/12
智能计算与优化
32
模糊逻辑
是
A1 x
规则1 y 是 B1
是
y是
x
A2 x
规则2 B2
是
Ar x
规则r y 是 Br
去
集 结
模 糊
y
4 现代设计方法--优化设计
4
ADM
目录
第三章 平面问题有限元 3.1 平面问题基本方程及有限元矩阵方程 3.1.1 基本方程 3.1.2 有限元矩阵方程 3.2 三角形场应变单元 3.2.1 离散化 3.2.2 位移模式 3.2.3 应变 3.4 刚度矩阵 3.4.1 单元刚度矩阵 3.4.2 总体刚度矩阵的组装 3.4.3 总体位移向量 3.5 单元的等效节点力与总体载荷向量 3.5.1 单元的等效节点力 3.5.2 总体载荷向量
现代设计方法
——优化设计、有限元
Advanced Design Methods
——Design Optimization and Finite Element Method
江南大学 机械工程学院
1
ADM
目录
序论
第一部分 优化设计
第一章 优化设计的数学基础
1.1 矢量 1.2 矩阵 1.3 多元函数
目录
7
ADM
目录
第六章 杆件系统 第七章 薄板弯曲问题 第八章 结构动力学问题
8.1 结构动力学微分方程 8.2 结构动力学虚功方程 8.3 结构动力学有限元矩阵方程 8.4 结构自由振动有限元矩阵方程——模态分析
8
ADM
序论
现代设计方法的基本内容：
1. CAD 2. CAE——有限元分析* 3. 优化设计* 4. 可靠性设计 5. 逆向设计 6. 模块化设计 7. 设计专家系统 8. 价值工程 9. 虚拟设计 10. ……………
F(X0) 0
极值存在的充分条件：
DF
DX TF(X0 )
1 2
DX T H (X0 )DX
1 2
DX T H (X0 )DX
H(X0)正定， F(X0)为极小值；
ADM
目录
第三章 平面问题有限元 3.1 平面问题基本方程及有限元矩阵方程 3.1.1 基本方程 3.1.2 有限元矩阵方程 3.2 三角形场应变单元 3.2.1 离散化 3.2.2 位移模式 3.2.3 应变 3.4 刚度矩阵 3.4.1 单元刚度矩阵 3.4.2 总体刚度矩阵的组装 3.4.3 总体位移向量 3.5 单元的等效节点力与总体载荷向量 3.5.1 单元的等效节点力 3.5.2 总体载荷向量
现代设计方法
——优化设计、有限元
Advanced Design Methods
——Design Optimization and Finite Element Method
江南大学 机械工程学院
1
ADM
目录
序论
第一部分 优化设计
第一章 优化设计的数学基础
1.1 矢量 1.2 矩阵 1.3 多元函数
目录
7
ADM
目录
第六章 杆件系统 第七章 薄板弯曲问题 第八章 结构动力学问题
8.1 结构动力学微分方程 8.2 结构动力学虚功方程 8.3 结构动力学有限元矩阵方程 8.4 结构自由振动有限元矩阵方程——模态分析
8
ADM
序论
现代设计方法的基本内容：
1. CAD 2. CAE——有限元分析* 3. 优化设计* 4. 可靠性设计 5. 逆向设计 6. 模块化设计 7. 设计专家系统 8. 价值工程 9. 虚拟设计 10. ……………
F(X0) 0
极值存在的充分条件：
DF
DX TF(X0 )
1 2
DX T H (X0 )DX
1 2
DX T H (X0 )DX
H(X0)正定， F(X0)为极小值；
优化设计第一章
例二 某工厂在计划期内要安排生产Ⅰ、Ⅱ 两种包装产品，已知生产单位产品所 需的设备台时及A、B两种原材料的消 耗，该工厂每生产一件包装产品Ⅰ可 获利2元，每生产一件包装产品Ⅱ可获 利3元。问应如何安排计划使该工厂获 利最多？
单位产品消耗
产品 原料
包装产 品 Ⅰ 1 4 0
包装产 品 Ⅱ 2 0 4
计算、绘图、信息管理、预测、评价、动态模拟、 人工智能。
强 调：
在进行包装设计时，应能主动地应用 现代设计方法学。
第一章 优化设计 概 论
本章主要内容:
第一节
第二节 第三节 第四节 第五节
最优化问题实例
最优化问题的数学形式 最优化问题的几何解释 最优化方法产生的历史背景 什么是最优设计
第六节
第七节
Z =
2X1+3X2
x1、x2≥0
选择一组设计变量x1、x2， 在满足约束条件下， 使利润Z最大。
两杆桁架的最优设计问题
考虑由空心圆杆所构成的对称两杆桁架。
已知： 桁架顶点承受的负载为2P, 支座之间的水平距离为2L， 圆杆的壁厚为B， 杆的比重为ρ，
弹性模量为E，
屈服极限为σ。
问题： 如何选定圆杆的平均直径d和桁架高度h使得桁架 的重量最轻。
2X1+3X2
X1+2x2≤8 4x1 ≤16 4x2 ≤12 x1、x2≥0
约束条件： 设计变量取值时的限制条件。
MAX
min A＝2（L+B)(B+H) LBH = V L 、 B、 H > 0
Z =
2X1+3X2
X1+2x2≤8 4x1 ≤16 4x2 ≤12 x1、x2≥0
在最优化问题中，变量 x 可以受到限制， 也可以不受限制。 无约束问题：变量 x 不受限制 约束问题： 变量 x 受到限制
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Lead to higher chances of reproduction Can be inherited
If phenotypic traits:
then they will tend to increase in subsequent generations, leading to new combinations of traits …
Those individuals that compete for the resources most effectively have increased chance of reproduction
Slide 12
Modern Optimization Method and Its Application
Slide 9 Modern Optimization Method and Its Application
Brief History 2: The rise of EC
• 1985: first international conference (ICGA) • 1990: first international conference in Europe (PPSN) • 1993: first scientific EC journal (MIT Press)
The techniques and technology that is discussed in this course can be viewed as: An approach to computational intelligence and for soft computing A search paradigm As an approach for machine learning As a method to simulate biological systems As a subfield of artificial life As generators for new ideas and for computer art
Exact Sciences
etc
Mathematics
Physics
Computer Science
etc
You are here
Software Engineering
Computational Intelligence
etc
Neural Nets
Evolutionary Computing
Fuzzy Systems
Motivation for EC What can EC do: examples of application areas
Slide 2
Modern Optimization Method and Its Application
Different Views of EC/EA/GA/EP
Introduction
Chapter 1
Contents
Positioning of EC and the basic EC metaphor Historical perspective Biological inspiration:
Darwinian evolution theory Genetics
Slide 14
Modern Optimization Method and Its Application
பைடு நூலகம்
Adaptive landscape metaphor
(Wright, 1932)
• Can envisage population with n traits as existing in a n+1dimensional space (landscape) with height corresponding to fitness • Each different individual (phenotype) represents a single point on the landscape • Population is therefore a “cloud” of points, moving on the landscape over time as it evolves - adaptation
Slide 15
Modern Optimization Method and Its Application
Example with two traits
Slide 16
Modern Optimization Method and Its Application
Adaptive landscape metaphor (cont’d)
•Selection “pushes” population up the landscape
•Genetic drift: • random variations in feature distribution (+ or -) arising from sampling error • can cause the population “melt down” hills, thus crossing valleys and leaving local optima
Slide 11
Modern Optimization Method and Its Application
Darwinian Evolution 1: Survival of the fittest
All environments have finite resources
(i.e., can only support a limited number of individuals)
• 1997: launch of European EC Research Network EvoNet
Slide 10
Modern Optimization Method and Its Application
EC in the early 21st Century
• 3 major EC conferences, about 10 small related ones • 3 scientific core EC journals • 750-1000 papers published in 2003 (estimate) •uncountable (meaning: many) applications • uncountable (meaning: ?) consultancy and R&D firms
EC is part of computer science EC is not part of life sciences/biology Biology delivered inspiration and terminology EC can be applied in biological research
Slide 17
Modern Optimization Method and Its Application
Slide 4
Modern Optimization Method and Its Application
EC as Search
Search Techniques
Backtracking Hillclimbing Simulated Annealing EC
Slide 5
Modern Optimization Method and Its Application
Slide 7
Modern Optimization Method and Its Application
The Main Evolutionary Computing
PROBLEM SOLVING Problem
Candidate Solution Quality EVOLUTION Environment
EC as Randomized Algorithms
Algorithms
Randomized Algorithms
Deterministic Algorithms
EC
Slide 6
Modern Optimization Method and Its Application
Positioning of EC
Brief History 1: the ancestors
• 1948, Turing: proposes “genetical or evolutionary search” • 1962, Bremermann optimization through evolution and recombination • 1964, Rechenberg introduces evolution strategies • 1965, L. Fogel, Owens and Walsh introduce evolutionary programming • 1975, Holland introduces genetic algorithms • 1992, Koza introduces genetic programming
Darwinian Evolution 2: Diversity drives change
Phenotypic traits:
Behaviour / physical differences that affect response to environment Partly determined by inheritance, partly by factors during development Unique to each individual, partly as a result of random changes
If phenotypic traits:
then they will tend to increase in subsequent generations, leading to new combinations of traits …
Those individuals that compete for the resources most effectively have increased chance of reproduction
Slide 12
Modern Optimization Method and Its Application
Slide 9 Modern Optimization Method and Its Application
Brief History 2: The rise of EC
• 1985: first international conference (ICGA) • 1990: first international conference in Europe (PPSN) • 1993: first scientific EC journal (MIT Press)
The techniques and technology that is discussed in this course can be viewed as: An approach to computational intelligence and for soft computing A search paradigm As an approach for machine learning As a method to simulate biological systems As a subfield of artificial life As generators for new ideas and for computer art
Exact Sciences
etc
Mathematics
Physics
Computer Science
etc
You are here
Software Engineering
Computational Intelligence
etc
Neural Nets
Evolutionary Computing
Fuzzy Systems
Motivation for EC What can EC do: examples of application areas
Slide 2
Modern Optimization Method and Its Application
Different Views of EC/EA/GA/EP
Introduction
Chapter 1
Contents
Positioning of EC and the basic EC metaphor Historical perspective Biological inspiration:
Darwinian evolution theory Genetics
Slide 14
Modern Optimization Method and Its Application
பைடு நூலகம்
Adaptive landscape metaphor
(Wright, 1932)
• Can envisage population with n traits as existing in a n+1dimensional space (landscape) with height corresponding to fitness • Each different individual (phenotype) represents a single point on the landscape • Population is therefore a “cloud” of points, moving on the landscape over time as it evolves - adaptation
Slide 15
Modern Optimization Method and Its Application
Example with two traits
Slide 16
Modern Optimization Method and Its Application
Adaptive landscape metaphor (cont’d)
•Selection “pushes” population up the landscape
•Genetic drift: • random variations in feature distribution (+ or -) arising from sampling error • can cause the population “melt down” hills, thus crossing valleys and leaving local optima
Slide 11
Modern Optimization Method and Its Application
Darwinian Evolution 1: Survival of the fittest
All environments have finite resources
(i.e., can only support a limited number of individuals)
• 1997: launch of European EC Research Network EvoNet
Slide 10
Modern Optimization Method and Its Application
EC in the early 21st Century
• 3 major EC conferences, about 10 small related ones • 3 scientific core EC journals • 750-1000 papers published in 2003 (estimate) •uncountable (meaning: many) applications • uncountable (meaning: ?) consultancy and R&D firms
EC is part of computer science EC is not part of life sciences/biology Biology delivered inspiration and terminology EC can be applied in biological research
Slide 17
Modern Optimization Method and Its Application
Slide 4
Modern Optimization Method and Its Application
EC as Search
Search Techniques
Backtracking Hillclimbing Simulated Annealing EC
Slide 5
Modern Optimization Method and Its Application
Slide 7
Modern Optimization Method and Its Application
The Main Evolutionary Computing
PROBLEM SOLVING Problem
Candidate Solution Quality EVOLUTION Environment
EC as Randomized Algorithms
Algorithms
Randomized Algorithms
Deterministic Algorithms
EC
Slide 6
Modern Optimization Method and Its Application
Positioning of EC
Brief History 1: the ancestors
• 1948, Turing: proposes “genetical or evolutionary search” • 1962, Bremermann optimization through evolution and recombination • 1964, Rechenberg introduces evolution strategies • 1965, L. Fogel, Owens and Walsh introduce evolutionary programming • 1975, Holland introduces genetic algorithms • 1992, Koza introduces genetic programming
Darwinian Evolution 2: Diversity drives change
Phenotypic traits:
Behaviour / physical differences that affect response to environment Partly determined by inheritance, partly by factors during development Unique to each individual, partly as a result of random changes