火力发电厂配煤掺烧人工智能算法的应用研究

文章分析传统配煤优化数学模型和关键约束,归纳磨煤机组合优化的燃烬特性,低负荷稳燃特性,排放特性等关键指标及其多目标优化方法,围绕配煤掺烧全流程的数学模型,重点研究混煤特性预测,配煤及磨组优化求解,案例库推理决策专家系统等方向的人工智能算法应用进展,解决的问题和应用效果,提出了火力发电厂配煤掺烧人工智能算法的应用前景.研究显示,在"双碳"目标持续推动,现货等电力交易市场不断发展的形势下,配煤掺烧人工智能算法在企业降本增效,提升竞争力方面优势明显,具有广阔的应用推广潜力.

基于改进遗传算法的G公司柔性焊接车间调度问题优化

面对工业4.0进程的不断推进,我国相应推出了"中国制造2025"计划,并提出了工业生产的一个关键环节:智能制造技术,以提高我国工业在国际中的竞争力.然而,我国大多数企业在工业生产环节中,车间的调度优化问题仍处于经验阶段,在生产制造中存在着巨大的时间和资源成本浪费,其生产调度问题的解决办法亟待更新,减少浪费.本文以G公司为例,以其焊接车间的动臂焊接产线作为研究对象,对焊接产线的调度优化问题进行深入研究,旨在对其产能和订单交付率进行提升,主要内容如下:(1)调研分析及模型建立:首先对G公司进行调研,了解分析其动臂焊接产线的特点,缺点和需求以及流程进行详细调研,了解动臂焊接产线的作业流程并分析其作业工时,为后续的优化提供数据基础.根据调研结果的车间特性分析,定义G公司的焊接车间调度问题为柔性作业车间的调度问题(Flexible Job Shop Problem,FJSP),根据需求订单和动臂焊接工艺要求,以最小化最大生产时间为优化目标,构建符合G公司焊接车间生产实际的数学模型.(2)算法设计及性能验证:针对G公司焊接车间实际生产情况,将常用于装箱,内存分配等动态资源分配的适应算法与G公司的实际情况进行融合,提出了一种基于适应算法的在线调度规则启发式算法;将在线调度算法与不同的排序规则相结合,得到新的离线调度算法;继续深化将离线启发式算法与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)进行有机结合,取长补短,设计一种基于GA原理的改进混合遗传算法(Hybrid Genetic Algorithm,HGA).为证明所提出算法的有效性,利用标准算例对所设计算法的调度解码方式,计算性能进行验证分析,而后,将其应用到G公司的实际案例中,结果显示所设计算法的求解结果优于现有的实际焊接生产情况,证明了所提出算法的实际应用价值.通过对以上问题进行改进研究,提升G公司焊接车间生产管理的精益化水平,实现降本增效,助力公司转型,提升企业的竞争力.

数字化转型下供应链协同物流管理模式创新研究

本文探讨了在数字化转型背景下,供应链协同物流管理模式的创新路径,提出了构建数字化协同平台,推动智能算法驱动的物流决策,构建动态需求响应机制等策略,打破数据孤岛,优化资源配置.通过创新物流管理模式,不仅能提升物流企业的响应速度与运营效率,还能促进企业降本增效.

三流协同驱动的轨道交通物资智能管理模型验证

在城市轨道交通运营规模持续扩大的背景下,传统物资管理模式易出现响应不及时,资源配置低效等问题.本研究构建基于"物资流—信息流—人员流"三流协同的融合管理模型,其含义为物资流指全生命周期管控.信息流指数字孪生驱动,人员流指跨部门协作,通过三维需求预测,数字孪生驱动调度及跨部门协同机制,设计多维度模拟场景验证模型效能.实证显示,模型将应急物资送达时效控制在30min内,年度闲置库存有望降低,跨部门协作效率提升.研究创新融合LSTM与XGBoost算法优化需求预测,构建三级响应与动态资源配置体系,为轨道交通物资管理智能化提供可复制的技术路径,助力行业降本增效与绿色转型.

工业物联网中基于区块链的个性定制与数据共享技术研究

工业物联网(industrial Internet of Things,IIoT)作为智能制造的支撑技术,利用高效的数据共享系统,通过数据分析做出智能决策,实现了制造资源的合理配置,优化了产品生产流程,促进了以个性化定制为代表的新兴制造模式的发展.在现有的IIoT架构下,如何实现多个厂家之间的权责分明,如何在异构系统间高效利用分布式制造资源,是实现个性定制的关键.同时,数据共享驱动着IIoT的网络化,数字化,智能化,有助于制造企业降本增效,提升自身核心竞争力.然而,集中式数据共享系统仍面临着可扩展性差,单点故障,数据安全等问题.区块链通过采用链式区块结构,加密算法,共识机制和智能合约,建立了一个分布式的"去信任"交易环境,提升了系统的可扩展性,解决了单点故障,确保了上链数据的不可篡改性和可审计性,实现了权责分明,成为了 IIoT场景中很有潜力的解决方案.本文利用区块链技术,优化了 IIoT场景中的个性定制和数据共享过程.具体研究内容包括以下两个方面:(1)针对个性定制中交易处理效率和制造效率之间的矛盾,本文提出了一种基于区块链的个性定制系统,将复杂的制造过程划分为任务以便于管理.设计了一种区块大小,上链调度,供需配置的联合优化机制,在满足服务质量(Quality of Service,QoS)的同时解决了产品时效性和吞吐量之间的矛盾.为激励客户加入定制市场,对客户净利润进行了建模,提出了一种基于二分匹配的在线DQN(Deep Q Network)算法.仿真结果表明所提联合优化机制对动态市场环境具备良好的适应性.(2)针对数据共享的数据质量问题,本文设计了一种数据质量评价机制,基于数据质量和节点信誉建模了系统的支付策略,同时设计了以节点经济利益为导向的节点数据采集策略.将系统的支付策略参数和节点的数据采集频率的求解问题建模为主从博弈(Stackelberg game),通过粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法调整支付策略参数和数据采集频率,优化了系统效用和节点效用.为了提升真实值估计的准确度,同时避免区块链存储资源和计算资源的浪费,本文采用合适的离群点检测策略对上链数据进行处理.在仿真中通过合适的真实值估计策略,证实了所提数据共享方案的有效性.

大模型与智能优化算法集成研究综述

大模型作为人工智能领域的一项突破性进展,在新一轮全球科技革命和产业变革中发挥着重要作用.智能优化算法凭借其在降本增效方面的优势,极大地推动了社会经济的稳步发展,两者的有机结合有望为应对复杂交叉的科学研究和工程实践注入新鲜血液.鉴于此,提出大模型与智能优化算法间相互赋能的综述.首先,从定义和分类两个方面介绍大模型和智能优化算法;然后,从大模型赋能智能优化算法和智能优化算法赋能大模型两条路线梳理最新研究进展:前者围绕代理辅助优化,自动优化建模,自动算法设计与生成,自动算法分析与改进,行业应用开展,后者基于参数优化,提示优化,联合优化进行,从通用基础和专用应用两个视角擘画两者的发展方向;最后,展望大模型与智能优化算法集成的机遇和挑战.

企业经济管理中数据分析与智能决策的融合困境与突破路径

在企业经济管理实践中,数据分析能够挖掘运营数据的价值,识别市场发展趋势与潜在风险;智能决策依托算法模型,能够快速处理复杂信息,提高管理效率.二者融合,可以突破传统管理模式的局限,推动决策从经验驱动转向数据驱动,为企业降本增效,把握市场机遇提供支撑.本文论述了企业经济管理中数据分析与智能决策融合的重要性,指出了数据分析与智能决策融合面临的困境及突破路径,并以太平鸟集团有限公司为例,具体分析了数据分析与智能决策的融合策略,可以为企业实现数据分析与智能决策深度融合提供参考,助力企业提升经济管理效能.