重庆科技学院本科生毕业论文答辩.ppt
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重庆科技学院本科生毕业论文答辩重庆科技学院本科生毕业论文答辩一种基于物流的制造信息传播关系网的建模分析和研究姓名姓名:
胡沙胡沙学号:
学号:
2004632008班级:
计算机科学与技术班级:
计算机科学与技术2004指导老师:
指导老师:
陈国荣陈国荣讲师讲师1绪论l1.1国内外研究现状物流一直是经济发展和产业规划中需要考虑的一个重要问题。
国内外学者为解决物流过程中出现的问题,已经从两个方面进行了大量的研究。
一是物流网络的建模,二是物流中心的选择。
现代制造企业是用现代科学技术武装起来的制造企业,提高产品制造的质量、精度,以达到提高生产效率,准时完成生产任务的目的。
通过用建立模型的方式来说明制造信息化的过程中如何去完善一个企业的各项功能,以提高生产效率,最终提高经济效益。
1.2研究目的和意义复杂网络(尤其是小世界网络和无尺度网络)刚一提出,就呈现出广阔的应用前景,其应用领域涉及工程技术、社会、医药、经济、管理等不同方面。
网络系统的复杂性一般体现在三方面:
结构复杂性、节点复杂性、各种复杂性因素的相互影响。
了解复杂网络的特性和这些法则对其研究有着重要意义,而在改进物流系统的建模和物流中心的选择方面有很深的可研究性。
合理的考虑和规划物流网络的布局,不但可以节省很多社会资源,而且还可以使该行业甚至是该区域的经济呈现出健康、良好的发展趋势。
1.3章节的安排提出关于基于物流的制造信息传播关系网的国内外研究的现状,并大致上讲解其研究的目的和意义。
对小世界网络和无标度网络的基本算法和基本特性做了简单的介绍,再对制造信息网络进行建模。
提出了一种基本的基于节点增长的模型(NGM),并结合复杂网络理论的最新发展和物流网络固有的一些特性,对该模型进行了优化和改进。
对制造信息网络的进行网络分析和控制,主要是从理论上进行分析。
通过仿真实验对该模型进行了论证和结果分析,主要是从实验数据上进行分析。
归纳总结及展望。
2制造信息网络的方法l2.1制造信息化生产制造信息化是利用先进的信息技术、管理技术和制造技术,控制和规范生产过程,使生产制造活动更高效、敏捷、柔性。
生产制造信息化可以实现对生产过程的优化、监控和管理,提高产品制造的质量、精度,以达到提高生产效率,准时完成生产任务的目的。
现代制造物流正在朝着信息化、网络化迈进。
美国的UPS公司运用了先进的物流、计算机和网络技术,建立起了一个覆盖全世界的发送中心网络,再配合详细的计划和联合作业,经营指导思想由运作的效率和可靠性转向顾客导向,将每位顾客的需求放在第一位。
而UPS也由此成为代表着世界运输和速递业务最高水准的公司。
因此,在现实世界中,制造物流在制造业信息化中起到了至关重要的作用。
l2.2小世界网络和无标度网络在Watts和Strogatz关于小世界网络,以及Barabsi和Albert关于无标度网络的开创性工作之后,人们对存在不同领域的大量实际网络的拓扑特征进行了广泛的实证性研究。
l2.2.1复杂网络的基本概念度分布表示节点度的概率分布函数P(k),它指的是节点有k条边连接的概率。
复杂网络的统计特性平均路径长度聚类系数度分布l2.2.2小世界网络WS小世界模型的构造算法,NW小世界模型的构造算法。
WS小世界网络的聚类系数为:
NW小世界网络的聚类系数为:
迄今为止,人们还没有关于WS小世界模型的平均路径长度L的精确解析表达式,Newman等人基于均场方法给出了如下的近似的表达式:
在基于“随机化加边”的机制的NW小世界网络模型中,当kK时,一个随机选取的节点的度为k的概率为:
对于基于“随机化重连”机制的WS小世界模型,当kK/2时有:
l2.2.3无标度网络这类网络也称为均匀网络或指数网络。
介绍BA无标度网络模型的构造算法。
BA无标度网络的聚类系数为:
BA无标度网络的平均路径长度为:
BA网络的度分布为:
l2.3建模过程成长特性:
在成长特性的NGM(NodesGrowingModel)模型构造算法(算法A),其步骤如下:
考虑到物流企业的产生和发展规律,将第一个节点作为网络的起点;产生第二个节点,考虑到市场的需求,异地产生较多需求,于是该企业决定在该地建立第二个物流节点,两个节点之间用一条边连接起来;随机化增加节点,考虑到市场需求的进一步增加,产生更多的节点。
优先连接特性:
上述算法构造出的物流网络随着网络节点的增加,从小到大不断成长。
但是,网络在成长过程中绝不是孤立的产生。
一方面,任何一个异地需求的产生,一定会加到已经形成的网络中,成为一个连通的网络,以便于物资的流动,另一方面,物流流动过程中,虽然资源的聚集程度不同,但是物资的来源是有一定规律的。
通常情况下,新节点加入物流网络的连接是有选择性的,这种选择集中体现在节点在连接选择上具有优先连接特性。
所以,考虑网络连通性和优先连接特性的NGM模型构造算法只需将成长特性中的第步修改为:
随机化增加节点,考虑到市场需求的进一步增加,产生更多的节点。
每个节点通过边与其它节点以概率Pa随机连接起来。
其中任意两个不同节点之间至多只能有一条边,并且每个节点都不允许有边与自身连接。
Pa为保证连通性前提下介于0和1之间的纯小数。
然后增加第优先连接,新节点与节点i相连接的概率Pi、与节点i的度ki以及网络中所有节点度之和满足:
新节点与原有网络中节点的连接优先序为Pi从大到小的顺序。
无标度特性是由物流网络的优先连接特性决定的:
新加入的节点更倾向于连接到那些具有较高连接度的“富”节点上,形成“马太效应”。
并且“富”节点之间趋于彼此连接。
通过推算得到度分布为:
上式表明该网络的度分布服从幂指数为3的幂律方程,这种度分布是典型的无标度网络。
就度分布的变化而言,具有幂律分布的网络比具有Poisson分布的网络要缓慢得多,表明在网络中并不是所有节点都是同等重要的。
大多数节点具有较小的度分布,有少数节点有较多的边,相对来说,它们在网络中起到的作用更重要一些。
通常,选择度最大的节点作为物流网络的物流中心。
带权路径:
实际上,物流网络的路径由于多方面的原因,会受到很多因素的影响。
因而,网络图中的路径应该是具有不同的权值。
改变第步:
优先连接,新节点与已知节点i通过带权的路径相连接的概率Pi、与节点i的度ki、权重ri之间满足:
新节点与原有网络中节点连接次序为Pi从大到小的顺序;0t1;t用于调节节点度和边权重,其值取决于实际网络的具体需求;权重越大,该路径在网络中的重要度越大,两节点的相关度越大,被选择连接的可能性也越大。
根据上述算法,修正为从式上面两式还可知道:
新节点的连接尽管倾向于选择“富”节点,但由于边权重因素的影响,优先连接的现象也非常普遍。
当t=0时,节点的度无关重要,起决定作用的是边的权重;当t=1时,网络中节点的重要性完全取决于节点的度;当0t1时,节点的度和边的权重同时起作用,其中权重因素使网络具有收敛性,向“富”节点集中,但边的权重影响使得“富”节点的分布不大可能全部集中在某一“富”节点,而分化形成多个中心。
修正后的式子还表明:
“一个核心节点、少量中心节点、大量外围节点”的层次结构模式是节点度和边权重相互作用的结果。
“一个核心节点、少量中心节点、大量外围节点”的层次结构模式是节点度和边权重相互作用的结果。
实际的物流网络经常有局部聚类的特征,例如产业的布局、国家或地域的限制、成本和时间等因素导致物流需求集中在某一地区。
这种层次结构的物流网络如下图所示。
3制造信息网络的网络分析和控制l制造物流网络分析时效性和方便性:
若定义两个节点i和j之间的距离dij为连接这两个节点之间的最小边数,则网络中任意两节点的平均路径长度L与dij之间的关系为:
小结:
对该网络模型的网络分析,可以用“摩托车生产厂”作为例子。
经济性时效性和方便性安全性沟通性物流网络l制造物流网络控制鲁棒性与脆弱性:
每次从该网络中移走一个节点,这也就同时移走了与该节点相连的所有的边,从而有可能使得网络中其他节点之间的一些路径中断。
如果在节点i和节点j之间有多条路径,中断其中的一些路径就可能会使这两个节点之间的距离d增大,从而整个网络的平均路径长度L也会增大。
而如果节点i和j之间的所有路径都被中断,那么这两个节点之间就不再连通了。
如果在移走少量节点后网络中的绝大部分节点仍是连通的,那么就称该网络的连通性对节点故障具有鲁棒性。
考虑两类节点去除策略:
一是随机故障策略,即完全随机的去除网络中的一部分节点;二是蓄意攻击策略,即从去除网络中度最高的节点开始,有意识的去除网络中一部分度最高的节点。
特定牵制策略下的虚拟控制过程示意图4仿真实验及记过分析为了说明该模型的应用,文中以nn02作为网络的起点,采用文中提出的算法,考察随机节点数量的增长,构造出的物流网络的正确性性能变化情况。
下图中()()表示随着物流节点数量的增加,网络的成长过程(运算到20个节点)。
有关参数的取值为:
节点度和边权重调节参数取t=0.5;网络威胁的传播系数取=0.1;节点坐标由随机数发生器产生;每个新节点连接的边的数量为1至5之间的随机数;边的权重由随机数产生矩阵R(0-10之间的随机数);节点连接的优先次序由公式计算,按照从大到小的顺序取m个值。
Kr、Kk、Kr,k分别为只关注边权重、节点度和综合考虑边权重和节点度时加入新节点后节点度取值;Pr、Pk、Pr,k分别为只关注边权重、节点度和综合考虑边权和节点度时指定节点加边概率的取值;Cr、Ck和Cr,k分别为只关注边权重、节点度和综合考虑边权重和节点度时指定节点聚类系数的取值。
另外经计算得L=1.8701;C=0.5474;G=0.3679。
上表给出了向节点数为19的网络中增加1个新节点后参数值变化情况。
表中数据表明,当节点数为19时,整个网络中度最大的节点为v3、v4、v5)、v11,它们的度分别为10、13、14、10,新加入的节点需要和原有节点连接3条边,且权重最大的节点分别是v1、v3、v6、v14,它们的权重均为9。
如果只考虑边权重,则v1、v3、v6或v14(由于只需要3条连线,随机取上面4个节点中的3个,下同)具有最大的优先级。
如果只考虑节点度,则v3、v4、v5、v11具有较大的优先级,但综合考虑边权重和节点度的取值后,v3、v5、v11分别增加了一条边,而新加入节点前重要度比v3和v11大的v4没有增加新的边。
综上述结果可知:
新节点的增加没有改变网络中“一个核心节点、多个中心节点、大量外围节点”的结构现状,而是继续维持并强化该结构,但节点的重要度在不断调整,网络结构在不断优化,整个网络始终处于全局最优的状态。
L=1.8701,即在网络中任意两个节点之间的平均距离约为2,而“富”节点由于具有较多的度聚集,其平均距离将为L/21,即基于“富”节点的中转次数非常少。
另外,新节点不选择度较高但边权重非常小的节点v4,是因为新节点和v4和相连的成本很高,该新节点经综合考虑而放弃了和它的连接,这样的选择是局部优化的结果。
对于该新节点来说,物流过程的时效性和方便性得到较好的保障。
新节点连接的优先序是由新节点加入前网络中节点的度和新节点加入时与网络中现有节点连接的边权重共同决定的,并且满足网络的成长特性、优先连接特性、带权边特性。
G=0.36791/3。
说明在安全管理方面,将精力放在约1/3的“富”节点上,将它们管理好,基本上可以保证整个物流网络的安全性。
但如果去掉度较大的n/3个节点,则网络就会被分成大量孤点和少量小范围连通的节点,此时物流网络已经失去意义。
C=0.5474,远大于随机网络的聚类系数O(1/n)=0.05,说明该网络不是随机网络,而是服从幂律分布的指数网络,从数组Cr,k的值可知:
网络中“富”节点的聚类系数比其它节点的聚类系数要大,说明在“富”节点周围聚集了较多的节点,因而它们对网络连接的贡献要大,沟通能力也较其它节点强。
5结论及展望5.1本文工作总结提出了一种基于制造物流的制造信息传播关系网络的建模方法。
分析了基于制造物流的制造信息关系传播网络的分析和控制方法。
在matlab下完成了基于制造物流的制造信息网络的建模与分析。
5.2后续研究和展望本课题研究的内容主要着眼于基
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