項(xiàng)目名稱：    制造系統(tǒng)中若干關(guān)鍵問(wèn)題的建模與優(yōu)化的理論與方法的研究

推薦單位：    遼寧省

項(xiàng)目簡(jiǎn)介：    以上項(xiàng)目屬于自動(dòng)化管理學(xué)科。是在國(guó)家自然科學(xué)基金信息學(xué)部和管理學(xué)部，以及國(guó)家863 計(jì)劃CIMS 主題的共同資助下，為提高制造系統(tǒng)核心競(jìng)爭(zhēng)力，針對(duì)生產(chǎn)存儲(chǔ)控制策略和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)規(guī)劃中的建模與優(yōu)化問(wèn)題展開(kāi)研究的成果。

研究中取得的主要成果包括：

第一、基于馬爾可夫決策過(guò)程模型作策略優(yōu)化的結(jié)果，提出最優(yōu)的Push/Pull 混合控制策略：即對(duì)于任意多階段生產(chǎn)存儲(chǔ)系統(tǒng)，應(yīng)在所有投料工序采用Push 控制，而在其他工序采用Pull 控制。

第二, 運(yùn)用模糊規(guī)則和模糊優(yōu)化的方法，提出質(zhì)量功能配置(QFD)的特性值確定和產(chǎn)品規(guī)劃的新方法。包括：質(zhì)量屋模糊信息建模方法，產(chǎn)品規(guī)劃中工程特性值確定的優(yōu)化理論與方法，供應(yīng)商參與下零部件設(shè)計(jì)方案選擇方法，以及基于Internet 的供應(yīng)商參與的新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程的集成模型。

第三、提出模糊最優(yōu)解集的概念，為開(kāi)發(fā)新的模糊生產(chǎn)計(jì)劃方法提供了基礎(chǔ)。包括：模糊目標(biāo)/資源約束的非線性規(guī)劃的理論與方法，一般可能性分布的線性規(guī)劃方法，模糊集約生產(chǎn)計(jì)劃的參數(shù)規(guī)劃方法，以及交互式集約生產(chǎn)計(jì)劃方法。

第四、提出模糊規(guī)則量化的方法，為將表達(dá)為模糊規(guī)則的人的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)嵌入到定量計(jì)算的各類算法中提供了一條方便可行的途徑。該方法已成為模糊邏輯與遺傳算法、禁忌搜索等智能優(yōu)化算法結(jié)合的軟計(jì)算方法的理論基礎(chǔ)。

第五：提出了提前／拖期生產(chǎn)計(jì)劃問(wèn)題、模型和求解方法，并進(jìn)一步將模型和算法擴(kuò)展到交貨期窗口和模糊交貨期的情況。提出交貨期協(xié)商器的概念，將訂貨期確定和生產(chǎn)計(jì)劃兩個(gè)分離的功能集成起來(lái)。

以上研究已出版4 本學(xué)術(shù)專著，并在國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)雜志上發(fā)表論文300 余篇，其中論文被《科學(xué)引文索引（SCI）》收錄108 篇。由SCI 檢索，上述論文共被引用385 篇次，其中由其他作者引用259 篇次。上述研究成果在多個(gè)CIMS 應(yīng)用工廠獲得應(yīng)用，并有國(guó)內(nèi)外其他作者在工廠應(yīng)用案例見(jiàn)諸文獻(xiàn)報(bào)道。

主要發(fā)現(xiàn)點(diǎn)：  本項(xiàng)研究的主要發(fā)現(xiàn)點(diǎn)包括：

第一、基于馬爾可夫決策過(guò)程模型的策略優(yōu)化和控制結(jié)構(gòu)分析，首次提出多階段生產(chǎn)存儲(chǔ)系統(tǒng)的最優(yōu)的Push/Pull 混合控制策略，即在所有投料工序采用Push控制, 而在其他工序采用Pull控制。所屬學(xué)科：系統(tǒng)建模理論，最優(yōu)化

代表作2和3: Optimal Hybrid Push/Pull Strategies for a Parallel Multistage System: Part 1和2, 他引24,18篇次(指SCI,下同)

代表作9: A Simulation study of CONWIP for a cold rolling plant, 他引5篇次。

第二、將模糊集理論和模糊優(yōu)化方法首先應(yīng)用到質(zhì)量功能配置（QDF）中的特性值的確定中，并將成本和價(jià)值的計(jì)算結(jié)合到功能配置中，并為新產(chǎn)品的規(guī)劃和QFD 創(chuàng)建了一系列新的方法。所屬學(xué)科：系統(tǒng)建模理論，最優(yōu)化

代表作1:An intelligent hybrid system for customer requirements analysis and attribute targets determination，他引25篇次.

代表作10：A new approach to quality function deployment planning with financial consideration, SCI他引5篇次

第三、提出用模糊最優(yōu)解集來(lái)替代精確最優(yōu)解的概念，并基于這個(gè)概念提出一系列智能化的計(jì)算算法來(lái)尋找模糊最優(yōu)解集。按此方法可以得到一族達(dá)到指定滿意度的、圍繞精確最優(yōu)解的模糊解，供決策者挑選。所屬學(xué)科：最優(yōu)化，模糊數(shù)學(xué)

代表作4: A Genetics-Based Approach for Aggregated Production Planning in a Fuzzy Environment，他引10篇次

代表作6: Product design resources optimization using a non-linear fuzzy quality function deployment model, 他引7篇次.

第四、提出模糊規(guī)則量化的方法，將表達(dá)為模糊規(guī)則的人的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)嵌入到定量計(jì)算的各類算法中。從而提出一系列模糊邏輯與遺傳算法、禁忌搜索等智能優(yōu)化算法結(jié)合的軟計(jì)算方法。所屬學(xué)科：最優(yōu)化，模糊數(shù)學(xué)

代表作5: A heuristic genetic algorithm for subcontractor selection in a global manufacturing environment，他引7篇次

代表作8: Constraint Satisfaction Adaptive Neural Network and Heuristics Combined Approach for Generalized Job-Shop Scheduling, 他引6篇次

第五、將已有的提前/拖期生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題擴(kuò)展為帶有多種資源約束的提前/拖期生產(chǎn)計(jì)劃問(wèn)題，提出其模型和算法，并進(jìn)一步將模型和算法擴(kuò)展到交貨期窗口和模糊交貨期的情況。首次提出交貨期協(xié)商器的概念，將訂貨期確定和生產(chǎn)計(jì)劃兩個(gè)分離的功能集成起來(lái)。所屬學(xué)科：系統(tǒng)建模方法，最優(yōu)化

代表作7: Genetic algorithm solution for a risk-based partner selection problem in a virtual enterprise，他引6篇次.

其它論文12: A Fuzzy Due-Date Bargainer for Make-To-Order Manufacturing Systems，他引5篇次

主要完成人：  1.   汪定偉

項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。

主要學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)包括：提出①最優(yōu)的Push/Pull混合控制策略，屬創(chuàng)新點(diǎn)一；②非精確模糊最優(yōu)解集的理論，屬創(chuàng)新點(diǎn)三；③基于模糊規(guī)則的軟計(jì)算方法，屬創(chuàng)新點(diǎn)四；④提前拖期生產(chǎn)計(jì)劃和交貨期協(xié)商器；屬創(chuàng)新點(diǎn)五。

投入工作量占本人工作量的60％。

支持本人貢獻(xiàn)的材料：

1. 代表論文2與3：Hodgson, T.J. and Wang Dingwei, Optimal Hybrid Push/Pull Strategies for a Parallel Multistage System: Part 1, Int. J. Production Research, 29(6, 7), 1991.

2. 代表論文4：Wang, Dingwei and Fang, S-C, A Genetics-Based Approach for Aggregated Production Planning in a Fuzzy Environment, IEEE Trans. on SMC-Part A, 27(5),1997.

2.   馮英杰（RichardY.K.Fung)

主要完成人。

主要學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)包括：提出①質(zhì)量功能配置和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)規(guī)劃的新方法，屬創(chuàng)新點(diǎn)二；②質(zhì)量功能配置的成本和價(jià)值結(jié)合的計(jì)算方法，屬創(chuàng)新點(diǎn)二；③模糊非線性問(wèn)題的軟計(jì)算方法；屬創(chuàng)新點(diǎn)三和四。

投入工作量占本人工作量60％。

支持本人貢獻(xiàn)的材料：

1. 代表論文1：Fung RYK, et al. An intelligent hybrid system for customer requirements analysis and product attribute targets determination, INT J PROD RES, 1998.

2. 代表論文6：Fung Richard YK, et al, Product design resources optimization using a non-linear fuzzy quality function deployment model, INT J PROD RES, 2002.

3.   唐加福

主要完成人。

主要學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)包括：提出①基于模糊集的質(zhì)量功能配置和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)規(guī)劃的新方法，屬創(chuàng)新點(diǎn)二；②非線性問(wèn)題精確模糊最優(yōu)解集的理論，屬創(chuàng)新點(diǎn)三；③模糊非線性規(guī)劃的基于模糊規(guī)則的軟計(jì)算方法；屬創(chuàng)新點(diǎn)四。

投入工作量占本人工作量60％。

支持本人貢獻(xiàn)的典型材料：

代表論文10：J. Tang, R. Y.K. Fung, B. Xu, D. Wang , A new approach to quality function deployment planning with financial consideration, Computers and Operations Research, 29(11), 1447-1463,2002.

4.   葉偉雄（AndrewW.H.Ip）

主要完成人。

主要學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)包括：提出①柔性生產(chǎn)中的CONWIP生產(chǎn)控制策略，屬創(chuàng)新點(diǎn)一；②提前拖期生產(chǎn)計(jì)劃的模型和算法，屬創(chuàng)新點(diǎn)四；③動(dòng)態(tài)聯(lián)盟中的伙伴挑選的軟計(jì)算方法；屬創(chuàng)新點(diǎn)五。

投入工作量占本人工作量60％。

支持本人貢獻(xiàn)的典型材料：

代表論文7：Ip, WH, Huang, M, Yung, KL, Wang, Dingwei, Genetic algorithm solution for a risk-based partner selection problem in a virtual enterprise, Computer and Operations Research，30 (2): 213-231 FEB 2003.

5.   黃敏

主要完成人。

主要學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)包括：提出①半連續(xù)生產(chǎn)的CONWIP生產(chǎn)控制策略的理論，屬創(chuàng)新點(diǎn)一；②軋鋼生產(chǎn)流程COMWIP控制方法的仿真方法，屬創(chuàng)新點(diǎn)一；③基于聯(lián)盟風(fēng)險(xiǎn)分析的伙伴挑選的軟計(jì)算方法；屬創(chuàng)新點(diǎn)四和五。

投入工作量占本人工作量60％。

支持本人貢獻(xiàn)的典型材料

代表論文9：Min Huang, Dingwei Wang and W.H. Ip,A Simulation study of CONWIP for a cold rolling plant, Int. J. of Production Economics, 54(3): 257-266, 1998.

10篇代表性論文：  1.   Fung RYK, Popplewell K, Xie J An intelligent hybrid system for customer requirements analysis and product attribute targets determination INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION RESEARCH 36 (1): 13-34 JAN

2.   Hodgson, T.J. and Wang Dingwei, Optimal Hybrid Push/Pull Strategies for a Parallel Multistage System: Part 1, Int. J. Production Research, 29(6): 1279-1287, 1991.

3.   Hodgson, T.J. and Wang Dingwei, Optimal Hybrid Push/Pull Strategies for a Parallel Multistage System: Part 2, Int. J. Production Research, 29(7): 1453-1460, 1991.

4.   Wang, Dingwei and Fang, Shu-Cherng, A Genetics-Based Approach for Aggregated Production Planning in a Fuzzy Environment, IEEE Trans. on SMC-Part A, 27(5): 636-645, 1997.

5.   Wang, Dingwei, K.L. Yung and W.H. Ip, A heuristic genetic algorithm for subcontractor selection in a global manufacturing environment, IEEE Trans. On SMC Part-C, 31(2): 189-198, 2001.

6.   Fung Richard YK, Tang J, Tu Y, Wang D, Product design resources optimization using a non-linear fuzzy quality function deployment model, INT J PROD RES, 40 (3): 585-599, 2002.

7.   Ip, WH, Huang, M, Yung, KL, Wang, Dingwei, Genetic algorithm solution for a risk-based partner selection problem in a virtual enterprise, Computer and Operations Research，30 (2): 213-231 FEB 2003.

8.   Shengxiang Yang and Dingwei Wang, Constraint Satisfaction Adaptive Neural Network and Heuristics Combined Approach for Generalized Job-Shop Scheduling, IEEE Trans. On Neural Networks, 11(2). 474-486,

9.   Min Huang, Dingwei Wang and W.H. Ip,A Simulation study of CONWIP for a cold rolling plant, Int. J. of Production Economics, 54(3): 257-266, 1998.

10.  J. Tang, R. Y.K. Fung, B. Xu, D. Wang , A new approach to quality function deployment planning with financial consideration, Computers and Operations Research, 29(11), 1447-1463,2002.