仿真及優(yōu)化發(fā)展現(xiàn)狀和未來展望

1、仿真及優(yōu)化發(fā)展現(xiàn)狀和未來展望摘要：仿真優(yōu)化技術(shù)是實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)制造向可預(yù)測制造、科學(xué)制造轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵技術(shù)，目前已經(jīng)引起科學(xué)界和企業(yè)界的廣泛關(guān)注。本文在闡述了仿真優(yōu)化基本原理和方 法的基礎(chǔ)上，介紹了國內(nèi)外仿真優(yōu)化技術(shù)在制造系統(tǒng)中各個(gè)層次的應(yīng)用概況、研究成果及各種仿真優(yōu)化系統(tǒng)采用的開發(fā)工具，并對國內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行了簡要的對比分析，指出了目前仿真優(yōu)化研究中存在的問題以及主要發(fā)展趨勢。關(guān)鍵詞：仿真，優(yōu)化，仿真軟件，仿真建模。引言20世紀(jì)90年代，為了解決產(chǎn)品在 TQCSE方面存在的問題，出現(xiàn)了多種 制造模式，如可重構(gòu)制造和大規(guī)模定制等。在這些先進(jìn)制造模式指導(dǎo)下的制造系 統(tǒng)規(guī)模龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，制造系統(tǒng)從初期規(guī)劃

2、（資源配置、布局規(guī)劃）到實(shí)際運(yùn) 行（供求關(guān)系管理、生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度）階段都存在復(fù)雜的決策問題。這些決策問 題包含眾多影響因素、因素之間關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，傳統(tǒng)數(shù)學(xué)優(yōu)化方法已經(jīng)無法解決 這類問題，仿真優(yōu)化技術(shù)則以其獨(dú)特的優(yōu)化方法和強(qiáng)大的建模能力引起科學(xué)界和 企業(yè)界的廣泛關(guān)注。每年 Winter Simulation會議都將仿真優(yōu)化列為一個(gè)國際前 沿課題來研討，并介紹最新的理論研究成果及應(yīng)用情況。2000年，世界著名的兩本仿真書籍Simulation Modeling and Analysis 與 Discrete Event Systems Simulation 首次將仿真優(yōu)化作為一個(gè)專題進(jìn)行討論，并指

3、出仿真優(yōu)化對仿真的 推廣應(yīng)用具有重要的影響；自上世紀(jì)90年代中期開始，各種商業(yè)化仿真軟件將 優(yōu)化作為一個(gè)重要模塊納入其中，目前已成為不可或缺的部分。盡管仿真優(yōu)化已Word文檔經(jīng)取得了長足的發(fā)展，有些仿真優(yōu)化系統(tǒng)已經(jīng)開始工業(yè)應(yīng)用，但仿真優(yōu)化領(lǐng)域仍 然存在一些亟待解決的問題。本文首先從仿真優(yōu)化的原理、方法等方面對這一技 術(shù)進(jìn)行分析，然后綜述國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，最后分析仿真優(yōu)化存在的問題及發(fā)展趨 勢。一、仿真優(yōu)化原理利用傳統(tǒng)優(yōu)化技術(shù)求解優(yōu)化問題時(shí)， 首先要建立問題的解析模型，然后利用 某一方法進(jìn)行優(yōu)化，通?？梢郧蟮脝栴}的最優(yōu)解。但由于實(shí)際問題的復(fù)雜性和隨 機(jī)性，很難建立起精確的解析模型。仿真技術(shù)作為一種

4、建模方法，能夠?qū)⑾到y(tǒng)的 相關(guān)要素按照實(shí)際的運(yùn)行邏輯有機(jī)地結(jié)合起來， 真實(shí)反映出系統(tǒng)的行為，因此可 以利用仿真模型代替解析模型研究系統(tǒng)的行為特性。然而，仿真實(shí)質(zhì)上是一種試 驗(yàn)方法，通過枚舉對備選方案進(jìn)行逐一驗(yàn)證， 搜索目標(biāo)不明確，無法給出問題的 最優(yōu)或近優(yōu)解，當(dāng)試驗(yàn)方案較多時(shí)，該方法變得極其復(fù)雜，甚至無法實(shí)現(xiàn)。因此， 將仿真技術(shù)和優(yōu)化方法相結(jié)合為解決實(shí)際問題提供了有效的優(yōu)化手段。仿真優(yōu)化的基本原理是將仿真模型看作一個(gè)實(shí)值函數(shù)其中X為可控因素，即決策參數(shù)，是不可控，釀，如）因素為仿真模型的輸出， 它是一個(gè)向量函數(shù)。根據(jù)仿真優(yōu)化原理，仿真優(yōu)化過程描述如下：首先由優(yōu)化算法產(chǎn)生初始解（決 策參數(shù)），然后

5、將其輸入仿真模型中，仿真運(yùn)行結(jié)束輸出響應(yīng)值（性能指標(biāo)），通Word文檔過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換接口將其反饋到優(yōu)化算法中，作為優(yōu)化算法確定新一輪搜索方向的依據(jù)，并將搜索結(jié)果重新輸入仿真模型。 上述過程反復(fù)進(jìn)行，直至滿足預(yù)先設(shè)定的終止條件。常見的仿真優(yōu)化過程模型。M l仿真優(yōu)化模里二、仿真優(yōu)化方法目前常用的仿真優(yōu)化方法包括如下幾類：基于梯度的方法、隨機(jī)優(yōu)化方法、 響應(yīng)曲面法、統(tǒng)計(jì)方法和啟發(fā)式方法等，其中每類都包括多種方法。很多文獻(xiàn)重 點(diǎn)闡述了各種方法的原理和性質(zhì)，而對仿真優(yōu)化系統(tǒng)的開發(fā)及其應(yīng)用情況涉及很 少，沒有從系統(tǒng)的角度研究仿真優(yōu)化的進(jìn)展情況。 在各類方法中，非啟發(fā)式方法 一般需要大量的理論假設(shè)，計(jì)算復(fù)雜、

6、穩(wěn)健性差，算法性能隨求解問題規(guī)模的增 大迅速下降，在實(shí)際中很少采用。啟發(fā)式方法則可以避免上述弊端，除此之外， 它還可以實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化，并且能夠解決離散、定性決策變量問題。三、仿真優(yōu)化研究現(xiàn)狀近幾年，許多國家和大學(xué)的研究機(jī)構(gòu)都開展了仿真優(yōu)化的研究， 特別是從90 年代中后期，隨著智能優(yōu)化算法和仿真建模技術(shù)的充分發(fā)展和應(yīng)用， 仿真優(yōu)化已 從單純的理論研究走向了實(shí)際應(yīng)用，滲透到各個(gè)領(lǐng)域。Word文檔國外仿真優(yōu)化的研究狀況1998年，美國密西西比州立大學(xué)的 Bowden等人首次指出，仿真優(yōu)化研 究人員缺乏從系統(tǒng)的角度對仿真優(yōu)化進(jìn)行研究，有必要將仿真優(yōu)化的各種單點(diǎn)技 術(shù)集成到一個(gè)統(tǒng)一的技術(shù)框架下，為此，他

7、們提出了 “六域”集成的仿真優(yōu)化框架。 “六域”涵蓋了仿真優(yōu)化的六個(gè)研究范疇，即問題域、算法域、分類域、策略域、 智能域和界面域。問題域輔助用戶構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)和約束條件； 算法域涉及優(yōu)化算 法庫的建立及各種算法的描述；分類域依據(jù)求解問題規(guī)模和決策變量性質(zhì)等對給 定問題進(jìn)行分類；策略域?qū)崿F(xiàn)對某類問題選擇適當(dāng)優(yōu)化算法， 并在有限的計(jì)算資 源基礎(chǔ)上提高仿真優(yōu)化效率；智能域根據(jù)所研究的領(lǐng)域問題知識選擇適當(dāng)?shù)膬?yōu)化 策略和方法；界面域研究優(yōu)化器與用戶及仿真模型的接口問題。“六域”構(gòu)成了一 個(gè)完整而有聯(lián)系的理論框架，為仿真優(yōu)化的集成問題指明了方向?；凇傲颉奔?成思想，他們開發(fā)了一個(gè)仿真優(yōu)化系統(tǒng)，并以一個(gè)“

8、拉式”生產(chǎn)系統(tǒng)為例，重點(diǎn)研 究各種仿真優(yōu)化方法策略。該系統(tǒng)包括33個(gè)決策參數(shù)，以看板數(shù)量作為評價(jià)指 標(biāo)，優(yōu)化算法分別采用進(jìn)化策略(ES)、Hooke-Jeeves (HJ)模式搜索法及ES和 HJ相結(jié)合的兩階段搜索策略。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，HJ收斂速度最快，但解的質(zhì)量較 ES差，ES+HJ方法的運(yùn)行時(shí)間和解的質(zhì)量均處于 HJ和ES之間，能夠在可接受的 時(shí)間內(nèi)獲得較優(yōu)解。該項(xiàng)研究結(jié)果表明，有效的搜索策略能夠提高優(yōu)化效率、 改 善解的質(zhì)量。美國堪薩斯州立大學(xué) Azadivar 一直致力于仿真優(yōu)化理論及應(yīng)用研究，他和 Tompkins于1999年針對具有離散、定性決策變量和模型結(jié)構(gòu)變化的問題提出 了一種GA和

9、仿真模型自動(dòng)生成器相結(jié)合的仿真優(yōu)化方法。該方法具有一定的Word文檔代表性，一般來說，在仿真優(yōu)化系統(tǒng)中，仿真模型始終保持不變，只需改變輸入 參數(shù)即可，并且輸入?yún)?shù)都是定量的，而他們解決的是一個(gè)制造系統(tǒng)初期規(guī)劃問 題，即確定購買設(shè)備的數(shù)量、車間布局形式和采用的工藝路線以及調(diào)度規(guī)則等， 優(yōu)化算法在每次迭代中產(chǎn)生的解是一組全新的系統(tǒng)配置方案，前一代解對應(yīng)的仿真模型可能與當(dāng)前配置方案不一致，因此需要重新構(gòu)建仿真模型。他們采用了 MODSIM II對制造系統(tǒng)進(jìn)行建模，利用面向?qū)ο蠹夹g(shù)中的封裝和延遲綁定技術(shù)實(shí) 現(xiàn)仿真模型的自動(dòng)創(chuàng)建功能。為了保證優(yōu)化算法和仿真模型之間的有機(jī)集成，基于GA的優(yōu)化器也在 MOD

10、SIM II中實(shí)現(xiàn)。為了實(shí)現(xiàn)對各種參數(shù)并行優(yōu)化，GA采 用三段編碼方式，依次表示工件的工藝路線、設(shè)備類型和車間布局方案。該方法 的優(yōu)點(diǎn)是可以解決離散與定性輸入?yún)?shù)問題，并且適合對相似類型的制造系統(tǒng)進(jìn) 行布局規(guī)劃，同時(shí)也存在一定的缺點(diǎn)，優(yōu)化算法在尋優(yōu)過程中不可避免會產(chǎn)生重 復(fù)設(shè)計(jì)方案，針對每組方案需要重新創(chuàng)建模型并運(yùn)行仿真，需要耗費(fèi)大量的計(jì)算資源，影響運(yùn)行效率，因此，該方法缺乏去掉重復(fù)方案的有效手段。2000年，法國Cergy大學(xué)的Fontanili等人研究了裝配線運(yùn)行管理問題。 他們歸納總結(jié)了裝配線在運(yùn)行過程中可能存在的決策點(diǎn)，如訂單釋放優(yōu)先級、投產(chǎn)批量、工件釋放間隔時(shí)間和緩沖區(qū)容量等，這些決

11、策點(diǎn)之間相互關(guān)聯(lián)、相互影 響，是一個(gè)典型的組合優(yōu)化問題。為解決這一問題，他們采用GA和商業(yè)化仿真軟件WITNESS開發(fā)了一個(gè)仿真優(yōu)化系統(tǒng)，在該系統(tǒng)中利用開發(fā)工具Delphi編制優(yōu)化算法程序，并通過Microsoft OLE自動(dòng)化技術(shù)實(shí)現(xiàn)和仿真模型集成。中 GA采用整數(shù)編碼，染色體的每個(gè)基因代表相鄰工件的投產(chǎn)時(shí)間問隔。Fontanili利用該系統(tǒng)對單一產(chǎn)品與混合產(chǎn)品的裝配流程進(jìn)行了研究，以生產(chǎn)周期作為性能評價(jià)指標(biāo)，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，通過仿真優(yōu)化技術(shù)，極大地改善了裝配線的運(yùn)行效果。Word文檔 但是，在列舉的眾多決策點(diǎn)中，該系統(tǒng)只考慮了如何優(yōu)化工件的投產(chǎn)時(shí)間間隔, 而沒有涵蓋對其它運(yùn)行參數(shù)的優(yōu)化。日本

12、JGC公司在意識到仿真優(yōu)化的重要性后，聯(lián)合美國西北大學(xué)共同研制 開發(fā)了一個(gè)用于解決制造企業(yè)設(shè)施規(guī)劃的仿真優(yōu)化軟件。該軟件以JGC公司實(shí)際工程應(yīng)用需求出發(fā)，注重優(yōu)化策略和仿真結(jié)果的統(tǒng)計(jì)分析問題。 他們采用Awe Sim作為仿真建模工具，優(yōu)化模塊使用麻省理工大學(xué)的 Wall開發(fā)的遺傳算法庫(GALib-a),通過C+語言實(shí)現(xiàn)二者的集成及編寫統(tǒng)計(jì)分析程序，利用 Visual Basic開發(fā)統(tǒng)一用戶界面。該系統(tǒng)將仿真優(yōu)化過程分為三個(gè)階段，首先是基本參 數(shù)的設(shè)置，用戶可以通過圖形化的界面定義決策變量、目標(biāo)函數(shù)、約束條件以及根據(jù)經(jīng)驗(yàn)知識為系統(tǒng)提供效果相對較好的初始設(shè)計(jì)方案，除此之外，還可以定義與統(tǒng)計(jì)分析相

13、關(guān)的參數(shù)；其次是備選方案的生成，優(yōu)化器根據(jù)初始條件產(chǎn)生可行 解，并根據(jù)問題規(guī)模的大小及系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間的約束，自動(dòng)決定是否搜索整個(gè)解空間，在該過程中系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫存儲了所有設(shè)計(jì)方案及其響應(yīng)值，評估每個(gè)方案之前，先在數(shù)據(jù)庫中檢索該方案是否存在，以決定是否對其進(jìn)行仿真評估，避免浪費(fèi)計(jì) 算資源；再次是仿真輸出的統(tǒng)計(jì)分析，針對隨機(jī)仿真問題，每個(gè)方案需多次運(yùn)行 仿真才能確定最終響應(yīng)值，該步驟利用改進(jìn)的統(tǒng)計(jì)分析方法來提高分析精度及減 少仿真迭代次數(shù)。該系統(tǒng)顯著提高了仿真優(yōu)化效率與可操作性， 各模塊相互統(tǒng)一， 同時(shí)又保持了一定的獨(dú)立性，初步具備了Bowden等提出的仿真優(yōu)化的“六域”集成思想。2004年，比利時(shí)Fa

14、cultes大學(xué)Allaoui等人利用仿真優(yōu)化技術(shù)研究了具有 維修時(shí)間約束的混合流水車間調(diào)度問題。 他們指出，調(diào)度問題的復(fù)雜性來源于求 解算法自身復(fù)雜性和生產(chǎn)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、 功能復(fù)雜性，其根本原因是傳統(tǒng)的調(diào)度方法 Word文檔不適合解決大規(guī)模問題，無法描述生產(chǎn)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)隨機(jī)性。因此，他們兼顧啟發(fā)式調(diào)度規(guī)則、智能優(yōu)化算法 SA和模型仿真的優(yōu)點(diǎn)，建立了一個(gè)求解調(diào)度問題 的仿真優(yōu)化系統(tǒng)。該系統(tǒng)以Delphi為開發(fā)環(huán)境編寫調(diào)度規(guī)則和 SA程序，采用 仿真器 RAO （Resource-Actions-Operations ）構(gòu)建仿真模型，并考慮了多種隨 機(jī)因素，如設(shè)備故障時(shí)間、設(shè)備維修時(shí)間、生產(chǎn)準(zhǔn)備時(shí)間、

15、工件運(yùn)送時(shí)間等。為 了改善初始解的質(zhì)量，采用啟發(fā)式調(diào)度規(guī)則（ SPK LPT或EDD）為SA產(chǎn)生 一個(gè)初始解，然后通過 SA和仿真模型的迭代優(yōu)化確定最終解。Allaoui以最大 流通時(shí)間、平均流通時(shí)間、最大延遲時(shí)間、平均延遲時(shí)間和延遲工件數(shù)量為評價(jià) 指標(biāo)，研究了不同維修時(shí)間比例下仿真優(yōu)化調(diào)度的效果， 并將其與NEH方法（被 認(rèn)為目前解決混合流水車間調(diào)度問題最好的啟發(fā)式方法）進(jìn)行了比較分析。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，在各項(xiàng)性能指標(biāo)上，仿真優(yōu)化調(diào)度方法的調(diào)度結(jié)果均優(yōu)于 NEH方法。 由此可見，仿真優(yōu)化方法的優(yōu)化能力和模型表達(dá)能力是任何調(diào)度方法無法比擬 的。Lacomme等曾經(jīng)指出仿真優(yōu)化方法是解決調(diào)度問題的最

16、有效方法，它對調(diào) 度問題的研究具有巨大的推動(dòng)作用。 但是，該系統(tǒng)沒有解決隨機(jī)仿真需要大量迭 代次數(shù)問題，勢必影響系統(tǒng)運(yùn)行效率。2005年，在美國諾斯羅普.格魯門艦船系統(tǒng)部（NGSS）的支持下，密西西 比州立大學(xué)的 Greenwood等人開始了一項(xiàng)仿真優(yōu)化項(xiàng)目的研究，研究對象是 NGSS的兩個(gè)鉞金加工車問，研究目標(biāo)是建立仿真優(yōu)化決策支持系統(tǒng)（DSS）,用以減少仿真建模與系統(tǒng)分析的復(fù)雜性。DSS是涵蓋三個(gè)關(guān)鍵模塊即 DSS控制 器、仿真優(yōu)化模型（包括仿真模型和優(yōu)化器）和圖形化用戶界面的集成系統(tǒng)。其 中，DSS控制器主要用于處理用戶、仿真模型、優(yōu)化器之間進(jìn)行的數(shù)據(jù)交換及 邏輯推理過程。仿真建模涉及兩

17、個(gè)車間，其中帕斯卡古拉的鉞金車間仿真模型由Word文檔密西西比州立大學(xué)工業(yè)工程中心采用 Pro Model構(gòu)建的，新奧爾良的鉞金車間 仿真模型由新奧爾良大學(xué)仿真設(shè)計(jì)中采用QUEST開發(fā)的，他們通過 Active X技術(shù)，將仿真模型集成到 DSS中。優(yōu)化器的核心算法是 ES,它可以根據(jù)車間 當(dāng)前狀態(tài)及不同性能評價(jià)指標(biāo)自動(dòng)選取性能較好的調(diào)度規(guī)則。圖形化用戶界面負(fù)責(zé)用戶與仿真模型及優(yōu)化算法的交互，同時(shí)也為維護(hù)各種生產(chǎn)數(shù)據(jù)和運(yùn)行參數(shù)提 供一個(gè)編輯環(huán)境。該系統(tǒng)能夠進(jìn)行車間調(diào)度及優(yōu)化系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)，Greenwood通 過兩個(gè)實(shí)例，并以生產(chǎn)周期和延遲時(shí)間作為評價(jià)指標(biāo)驗(yàn)證了DSS的有效性。但是，該系統(tǒng)的仿真模

18、型通用性差，即使是解決同類型系統(tǒng)的調(diào)度問題， 也需對模 型進(jìn)行顛覆性修改，止匕外，決策支持系統(tǒng)一般需要大量的數(shù)據(jù)以支持其決策過程， 而該系統(tǒng)采用Excel作為仿真數(shù)據(jù)庫，不利于同其它信息系統(tǒng)進(jìn)行集成，導(dǎo)致 獲取生產(chǎn)數(shù)據(jù)需要耗費(fèi)大量時(shí)間。Ding等人在歐共體研究計(jì)劃“網(wǎng)絡(luò)化企業(yè)優(yōu)化 方法研究”項(xiàng)目中，提出了一個(gè)解決供應(yīng)商選擇問題的仿真優(yōu)化方法。該方法包 括三個(gè)基本模塊：基于遺傳算法的優(yōu)化器、仿真器和建模框架。為了實(shí)現(xiàn)模塊之 間的無縫集，所有模塊均采用C+語言實(shí)現(xiàn)。GA采用三段編碼方式，分別代表 供應(yīng)商、供應(yīng)產(chǎn)品比例和補(bǔ)給水平，通過遺傳操作產(chǎn)生備選方案，建模框架根據(jù) 每種方案構(gòu)建仿真模型，由仿真器

19、描述整個(gè)供銷過程，并以采購成本、運(yùn)輸成本、 庫存成本和延遲供應(yīng)懲罰成本之和作為方案評價(jià)指標(biāo)。文中以一個(gè)歐洲分銷商如何選擇分別地處亞洲和歐洲的供應(yīng)商的問題作為實(shí)例對該方法進(jìn)行了詳細(xì)描述， 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，該方法能夠較好地解決這類決策問題。 但是，自行開發(fā)仿真程序 需要耗費(fèi)大量時(shí)間，并且建模能力和模型功能均無法達(dá)到專業(yè)化仿真軟件的水 平。Word文檔國內(nèi)仿真優(yōu)化的研究狀況同濟(jì)大學(xué)的陳偉等人以基于進(jìn)化策略的仿真優(yōu)化方法為基礎(chǔ)，開發(fā)了一套可用于優(yōu)化獨(dú)立制造島硬件配置的仿真優(yōu)化系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)非枚舉地從所有可能的方案 中搜索到最佳的硬件配置方案。該系統(tǒng)的主要組成部分有初始化模塊、仿真模塊 和優(yōu)化模塊。初始化模塊

20、負(fù)責(zé)對數(shù)據(jù)進(jìn)行初始化處理，以供仿真模塊使用，仿真 模塊整體嵌入到優(yōu)化模塊中，實(shí)現(xiàn)二者無縫集成。為了方便系統(tǒng)功能的擴(kuò)展和開 級，該系統(tǒng)將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和程序進(jìn)行分離，只需更改原始數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)及對程序 做細(xì)微修改，就可以將其應(yīng)用到類似系統(tǒng)的規(guī)劃中。 但是，由于實(shí)際生產(chǎn)系統(tǒng)的 復(fù)雜性和零件加工的隨機(jī)不確定性等，自行開發(fā)的仿真系統(tǒng)考慮的因素不全面， 其建模功能有待擴(kuò)充，特別是研究關(guān)于系統(tǒng)配置的仿真優(yōu)化問題， 要求仿真模型 能夠根據(jù)不同的配置方案自動(dòng)更新，對建模方法提出了更高的要求。西北工業(yè)大學(xué)的鄭鋒等人提出了一個(gè) GA和過程仿真相結(jié)合的調(diào)度規(guī)則決策 方法，用以實(shí)現(xiàn)調(diào)度規(guī)則的優(yōu)選。在該方法中，遺傳算法采用分

21、段整數(shù)編碼，各 個(gè)基因段按先后順序分別表示工件進(jìn)入系統(tǒng)的排序規(guī)則、工件選擇加工設(shè)備的規(guī) 則和加工設(shè)備選擇工件的規(guī)則，每個(gè)染色體就是一個(gè)調(diào)度方案。他們利用擴(kuò)展 Petri網(wǎng)對生產(chǎn)過程進(jìn)行仿真，以獲得調(diào)度方案的各項(xiàng)性能指標(biāo)，為了解決多目 標(biāo)問題，采用層次分析法和模糊評判相結(jié)合的決策優(yōu)化方法求取相應(yīng)的適應(yīng)值。 除此之外，為了提高優(yōu)化算法的效率，采用主從式并行遺傳算法代替?zhèn)鹘y(tǒng)遺傳算 法。他們以西北培管有限責(zé)任公司材軋制車間作為實(shí)例，采用拖期訂單數(shù)、總完 工時(shí)間、系統(tǒng)生產(chǎn)率、平均通過時(shí)間和關(guān)鍵設(shè)備利用率作為性能評價(jià)指標(biāo)，研究了動(dòng)態(tài)生產(chǎn)環(huán)境下仿真優(yōu)化方法的決策效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法是有效的，Word文

22、檔 特別是并行GA的引入使該方法更符合實(shí)際生產(chǎn)需求。但是，由于 Petri網(wǎng)自 身的局限性導(dǎo)致模型可重用性和可擴(kuò)展性差，隨著生產(chǎn)系統(tǒng)內(nèi)外環(huán)境的不斷變 化，已構(gòu)建的模型可能變成“廢棄模型”，因此不利于展開其它方面的研究，而且 Petri網(wǎng)不適合解決大規(guī)模復(fù)雜問題。南京航空航天大學(xué)的郭宇等人對仿真優(yōu)化平臺及其關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究。他們在“六域”集成的仿真優(yōu)化思想基礎(chǔ)上，提出了一個(gè)包括界面層，應(yīng)用層，通信 層，數(shù)據(jù)層和支撐層的五層結(jié)構(gòu)框架，并采用Visual C+開發(fā)了基于虛擬仿真 環(huán)境的制造系統(tǒng)仿真優(yōu)化平臺。在該平臺中應(yīng)用層是核心層，它包括兩個(gè)相對獨(dú) 立的模塊：虛擬仿真模塊和優(yōu)化控制模塊，兩者通過數(shù)

23、據(jù)通信接口實(shí)現(xiàn)集成。 其 中虛擬仿真模塊包括資源模板庫和建模仿真編輯器，資源模板庫提供基本仿真建 模對象，建模仿真編輯器實(shí)現(xiàn)建模功能及仿真運(yùn)行的驅(qū)動(dòng)機(jī)制；優(yōu)化控制模塊采用基于變尺度遺傳算法和增強(qiáng)連續(xù)禁忌搜索算法的混合優(yōu)化算法，用以提高算法的收斂速度。該平臺為仿真研究對象提供了一個(gè)虛擬環(huán)境，增強(qiáng)了可視化效果。但是，對仿真優(yōu)化進(jìn)行研究，關(guān)鍵問題之一是如何提高系統(tǒng)的運(yùn)行效率， 在仿真 運(yùn)行過程中應(yīng)盡量避免采用耗費(fèi)大量系統(tǒng)資源的三維模型和仿真動(dòng)畫， 待仿真優(yōu) 化結(jié)束后，將這個(gè)最優(yōu)或近優(yōu)方案構(gòu)建的虛擬仿真環(huán)境呈現(xiàn)給用戶即可。止匕外，清華大學(xué)的劉民等人開展了并行機(jī)調(diào)度問題的仿真優(yōu)化研究， 北京理 工大學(xué)的

24、孫連勝等人將仿真優(yōu)化技術(shù)應(yīng)用到了柔性制造系統(tǒng)規(guī)劃中， 這些研究了 仿真優(yōu)化的應(yīng)用范圍。四、國內(nèi)外仿真優(yōu)化研究現(xiàn)狀對比分析國內(nèi)較早就開展了仿真優(yōu)化算法的研究，而仿真優(yōu)化系統(tǒng)的建立起步較晚，Word文檔目前，雖然已經(jīng)取得了 一些研究成果，但與國外相比差距較大。國外仿真優(yōu)化技 術(shù)已在制造系統(tǒng)各個(gè)層次得到了應(yīng)用，針對不同問題開發(fā)了各種仿真優(yōu)化系統(tǒng)， 并且出現(xiàn)了多種商業(yè)化仿真軟件，如Auto Simulations公司的 Auto Mod、OptTek Systems 公司的 Opt Quest 和 Lanner Group 公司的 Optimizer 等；國內(nèi) 由仿真優(yōu)化軟件自身的發(fā)展及制造系統(tǒng)現(xiàn)狀等

25、，仿真優(yōu)化技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中還存在諸多問題，開發(fā)的仿真優(yōu)化系統(tǒng)在功能上還有待于完善。五、存在的不足及發(fā)展趨勢實(shí)現(xiàn)仿真優(yōu)化的通用性仿真優(yōu)化的通用性包括兩層含義，一是優(yōu)化算法的穩(wěn)健性，二是仿真模型的 可重用性和可擴(kuò)展性。工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域中的問題一般比較復(fù)雜， 多種類型決策變量 并存，如連續(xù)、離散決策變量問題，離散決策變量中又存在定量和定性的問題， 并且同一領(lǐng)域中不同類型的問題規(guī)模大小也不同，因此，要注重仿真優(yōu)化算法解決問題范圍的能力研究。仿真與優(yōu)化是一個(gè)有機(jī)整體，在強(qiáng)調(diào)優(yōu)化算法穩(wěn)健性的 同時(shí)也應(yīng)該考慮仿真模型的通用性，否則會出現(xiàn)“單邊倒”的現(xiàn)象。就仿真模型而 言，應(yīng)該研究有效的仿真建模方法，提高模型的模

26、塊化程度，針對不同問題采用“即插即用”的方式快速構(gòu)建仿真模型。如仿真優(yōu)化系統(tǒng)輔助完成制造系統(tǒng)的初期 規(guī)劃后，應(yīng)能快速、方便地?cái)U(kuò)展到制造系統(tǒng)運(yùn)行中，如供應(yīng)鏈管理、生產(chǎn)計(jì)劃和 調(diào)度、生產(chǎn)運(yùn)行控制等。否則，仿真優(yōu)化系統(tǒng)將變成“一次性”或“廢棄”的系統(tǒng), 造成資金和資源的浪費(fèi)。Word文檔實(shí)現(xiàn)仿真優(yōu)化的高效性對仿真優(yōu)化的高效性研究體現(xiàn)在如何提高優(yōu)化算法效率、仿真運(yùn)行效率和仿 真評估效率。工程應(yīng)用領(lǐng)域經(jīng)常面臨著在最短的時(shí)間內(nèi)做出有效的決策的問題， 而各種優(yōu)化算法都存在求解時(shí)間和求解質(zhì)量的矛盾。因此，如何在保證解的質(zhì)量前提下提高優(yōu)化算法搜索效率是仿真優(yōu)化能否推廣應(yīng)用的關(guān)鍵問題。因此，一方面，對具有實(shí)際應(yīng)用

27、價(jià)值的優(yōu)化算法本身進(jìn)行研究，如確定優(yōu)化算法最佳的運(yùn)行參數(shù)（目前仍沒有好的解決辦法）；另一方面探索新的高效優(yōu)化算法。對仿真而 言，不同的仿真軟件由于采用的仿真機(jī)制不同， 其運(yùn)行效率也不同，并且不同的 建模方法及技巧對仿真運(yùn)行效率也會有影響。 如在基于事件驅(qū)動(dòng)的仿真軟件中構(gòu) 建生產(chǎn)系統(tǒng)仿真模型時(shí)，在保證生產(chǎn)系統(tǒng)運(yùn)行邏輯準(zhǔn)確的前提下， 可以利用一個(gè) 實(shí)體表示一批工件，這樣可以減少事件發(fā)生次數(shù)，對于大規(guī)模生產(chǎn)問題，能夠節(jié) 省大量的仿真運(yùn)行成本。除此之外，對于隨機(jī)仿真問題，每一組方案需要進(jìn)行多 次重復(fù)獨(dú)立實(shí)驗(yàn)，其運(yùn)行時(shí)間往往超過優(yōu)化算法的一次搜索時(shí)間，因此，有效的仿真統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)也是未來研究的重點(diǎn)。實(shí)現(xiàn)

28、仿真優(yōu)化的智能化仿真優(yōu)化的應(yīng)用目標(biāo)是為用戶提供一個(gè)輔助決策支持工具，而實(shí)際工程設(shè)計(jì)問題一般比較復(fù)雜，涉及因素較多，完全依靠計(jì)算機(jī)來進(jìn)行決策很難考慮周全， 隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，將領(lǐng)域知識引入到仿真優(yōu)化系統(tǒng)中，建立決策支持系 統(tǒng)，充分發(fā)揮人的創(chuàng)造性和計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力， 實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同決策功能。除此之 外，仿真優(yōu)化專業(yè)性強(qiáng)的特點(diǎn)也要求建立智能決策系統(tǒng)。目前的仿真優(yōu)化系統(tǒng)要求用戶對仿真優(yōu)化算法和仿真建模工具有較深入的了解，才能夠開展工程應(yīng)用，Word文檔 如各種仿真優(yōu)化算法存在大量運(yùn)行參數(shù)(GA的種群規(guī)模、交叉率、變異率、遺 傳數(shù)，TS的狀態(tài)產(chǎn)生函數(shù)、狀態(tài)接受函數(shù)、初溫、停止準(zhǔn)則等)需要選擇，仿 真實(shí)驗(yàn)也需要設(shè)置各種參數(shù)，如仿真開始時(shí)間、仿真結(jié)束時(shí)間、仿真迭代次數(shù)和“預(yù)熱”時(shí)間等等，任何一項(xiàng)參數(shù)的變動(dòng)對仿真優(yōu)化結(jié)果都會產(chǎn)生影響，如果要求 非仿真專業(yè)人員來完成這些設(shè)置幾乎是一件不可能的事，因此如何根據(jù)具體問 題，利用專家知識系統(tǒng)輔助完成這些工作是一個(gè)可行的實(shí)現(xiàn)方法。實(shí)現(xiàn)仿真優(yōu)