产品绿色配置设计中多目标多类型不确定优化研究-计算机科学与技术专业论文.docx

万方数据 万方数据 摘 要 绿色设计的提出，为大量企业突破生产中能源消耗大、资源利用率不高、对环境造 成的影响严重等一系列问题带来了希望，对其研究已成为热点，但很少涉及含多类型不 确定性参数及其智能算法求解等问题。 本论文针对包含多类型不确定性参数的产品进行绿色模块划分以及绿色模块配置 设计和智能算法的求解开展研究： 首先针对绿色设计中包含多类型不确定性参数的模块划分等问题，研究了在绿色设 计过程中含有多种不确定性因素的产品模块划分，通过分析给出绿色模块划分的方法， 以模块划分过程中模块内部单元内聚度最大、模块之间单元耦合度最小以及模块总体的 绿色程度最高作为多目标函数，建立绿色模块划分的不确定模型，再经过不确定数学方 法的处理，转化为确定的多目标模型。分别就三个案例提出了三种求解方法，首先提出 一种基于加权系数法求解多目标问题的十三进制离散粒子群方法，每次迭代获得单一 解；其次提出基于 Pareto 集的 THDMOPSO 方法进行求解，算法能获得多个精英解；最 后根据蚁群算法自身收敛速度快的特点，设计了一种蚁群求解方法来求解绿色模块划分 问题，验证了蚁群求解方法不单可以应用在求解模块划分之上，而且速度要快于粒子群 求解方法，三种解决方法均具有可行性以及较好的生产实用价值。 其次基于零件库进行绿色产品的模块配置设计研究，建立了基于绿色的模块配置设 计不确定模型，通过三个案例进行分析求解，获得绿色配置设计中零件库的最优零件记 录数。本章节首先提出 EHDPSO 方法解决了多个不确定目标模型转换为单一目标获得 单一解的问题；再次提出了 EHMODDPPSO 方法解决了含有定量、定性、随机数等参数 的情况来获得多个精英解的问题；最后还基于以上两种方法收敛速度慢的情况，提出了 一种蚁群求解方法来求解多目标问题，收敛速度明显优于前两种方法，三种智能求解方 法均具有较好的实用价值。 最后初步设计了 B/S 架构的绿色配置的原型系统，有一定应用价值。 关键词：绿色设计，产品配置设计，不确定数学，多目标，粒子群，蚁群 i ABSTRACT Green design for many enterprises to solve the problem of low utilization rate of resources, high energy consumption, high impact on the environment dilemma to expand a new way, the research on it has become a hot spot, but rarely involved containing multiple types of uncertainty parameters and intelligent algorithms for solving problems. This thes is contains many types of uncertainty parameters of green product module partitionand the solution of green module configuration design and intelligent algorithm research: Firstly, aiming at the problem of uncertainty parameters contain multiple types of greenmodule division, module partition of product of green design contains uncertainty factors, gives the method to green module partition, module maximum internal polymerization, between the minimum coupling metric measurement module and module partition of the highest greenmeasure as the objective function, the establishment of green module partition of product the uncertainty optimization model, and then transformed into a deterministic optimization model. Propose three methods of solving the three case,