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基于集对分析与演化细胞学习自动机的质量—成本控制方法
被引量：
6
1
作者
安相华
冯毅雄
+1 位作者
谭建荣
伊国栋
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2011年第2期353-361,共9页
为了研究不确定信息对供应商参与下的产品质量—成本控制过程的影响,基于集对分析建立了质量—成本控制的多目标贴近度优化模型。对演化细胞学习自动机算法进行适应性改进后用于求解该优化模型,并得到相对确定条件下质量—成本控制方案...
为了研究不确定信息对供应商参与下的产品质量—成本控制过程的影响,基于集对分析建立了质量—成本控制的多目标贴近度优化模型。对演化细胞学习自动机算法进行适应性改进后用于求解该优化模型,并得到相对确定条件下质量—成本控制方案集合的优劣排序——基序。考虑到不确定因素的影响,利用模糊集值统计法获得差异度系数后,按照联系度对基序重新排序,进而筛选出最佳的产品质量—成本控制方案,并为每种零部件选择合理的供应商。以大型空气分离设备的质量—成本控制问题为例进行仿真计算,结果表明了所提方法的可行性与有效性。
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关键词
供应商选择
质量控制
成本控制
集对分析
不确定分析
演化细胞学习自动机
模糊集值统计
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职称材料
基于智能聚类算法的产品粒度确定方法
被引量：
11
2
作者
安相华
冯毅雄
+2 位作者
谭建荣
方辉
张秀芬
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2010年第4期689-695,745,共8页
通过分析当前的聚类算法在产品模块划分过程中普遍存在的局限性,结合产品配置的特点,对模糊C均值算法所构建的具有片面性的目标函数和"爬山法"寻优模式的缺点进行了改进,并用于产品的模块化结构规划。提出了一种利用演化细胞...
通过分析当前的聚类算法在产品模块划分过程中普遍存在的局限性,结合产品配置的特点,对模糊C均值算法所构建的具有片面性的目标函数和"爬山法"寻优模式的缺点进行了改进,并用于产品的模块化结构规划。提出了一种利用演化细胞学习自动机与改进后的模糊C均值聚类算法相结合的智能聚类算法进行产品粒度划分。在分析影响配置设计主要因素的基础上,建立需求满意度、装配复杂度和变型设计复杂度等三个量化指标,对不同粒度层次下模块划分结果的合理性与有效性进行评价,进而确定出最佳的粒度大小和模块数量。最后,通过实例验证说明了所提方法的可行性。
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关键词
聚类算法
产品配置
模块划分
演化细胞学习自动机
模糊C均值
粒度评价
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职称材料
题名
基于集对分析与演化细胞学习自动机的质量—成本控制方法
被引量：
6
1
作者
安相华
冯毅雄
谭建荣
伊国栋
机构
浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2011年第2期353-361,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(50835008
50875237)
+1 种基金
国家863计划资助项目(2007AA04Z190)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20070335137)~~
文摘
为了研究不确定信息对供应商参与下的产品质量—成本控制过程的影响,基于集对分析建立了质量—成本控制的多目标贴近度优化模型。对演化细胞学习自动机算法进行适应性改进后用于求解该优化模型,并得到相对确定条件下质量—成本控制方案集合的优劣排序——基序。考虑到不确定因素的影响,利用模糊集值统计法获得差异度系数后,按照联系度对基序重新排序,进而筛选出最佳的产品质量—成本控制方案,并为每种零部件选择合理的供应商。以大型空气分离设备的质量—成本控制问题为例进行仿真计算,结果表明了所提方法的可行性与有效性。
关键词
供应商选择
质量控制
成本控制
集对分析
不确定分析
演化细胞学习自动机
模糊集值统计
Keywords
supplier selection
quality control
cost control
set pair analysis
uncertainty analysis
evolutionary cellular learning automata
fuzzy-set-valued statistics
分类号
N94 [自然科学总论—系统科学]
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职称材料
题名
基于智能聚类算法的产品粒度确定方法
被引量：
11
2
作者
安相华
冯毅雄
谭建荣
方辉
张秀芬
机构
浙江大学流体传动及控制国家重点实验室
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2010年第4期689-695,745,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(50875237
50835008)
国家863计划资助项目(2008AA042301)~~
文摘
通过分析当前的聚类算法在产品模块划分过程中普遍存在的局限性,结合产品配置的特点,对模糊C均值算法所构建的具有片面性的目标函数和"爬山法"寻优模式的缺点进行了改进,并用于产品的模块化结构规划。提出了一种利用演化细胞学习自动机与改进后的模糊C均值聚类算法相结合的智能聚类算法进行产品粒度划分。在分析影响配置设计主要因素的基础上,建立需求满意度、装配复杂度和变型设计复杂度等三个量化指标,对不同粒度层次下模块划分结果的合理性与有效性进行评价,进而确定出最佳的粒度大小和模块数量。最后,通过实例验证说明了所提方法的可行性。
关键词
聚类算法
产品配置
模块划分
演化细胞学习自动机
模糊C均值
粒度评价
Keywords
clustering algorithm
product configuration
module division
evolutionary cellular learning automata
fuzzy C means
granularity evaluation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于集对分析与演化细胞学习自动机的质量—成本控制方法
安相华
冯毅雄
谭建荣
伊国栋
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2011
6
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职称材料
2
基于智能聚类算法的产品粒度确定方法
安相华
冯毅雄
谭建荣
方辉
张秀芬
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2010
11
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职称材料
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