本文關(guān)鍵詞：面向概念設(shè)計方案選擇的協(xié)同決策方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：概念設(shè)計對產(chǎn)品的最終設(shè)計質(zhì)量和特性具有重要的影響。隨著全球競爭的加劇、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展、以及客戶需求的多樣化,企業(yè)更加關(guān)注如何采取有效、合理的決策方法來支持協(xié)同概念設(shè)計方案選擇,以縮短產(chǎn)品開發(fā)周期、提升產(chǎn)品競爭力。 概念設(shè)計方案的選擇是一個協(xié)同決策問題,它所具有的模糊性、分布性等特點為決策帶來了新的挑戰(zhàn)：如何有效組織跨地域、跨學(xué)科的決策者,避免決策沖突?如何在保證私密性的同時實現(xiàn)決策知識的重用?本文結(jié)合協(xié)同設(shè)計理論、知識重用理論、模糊集理論,從協(xié)同評價模型、模糊決策評價方法、模糊模型識別方法以及決策支持系統(tǒng)的構(gòu)建等方面進行了深入地探討和研究。 首先,提出了一種基于合作度(Cooperation Degree, CD)和專業(yè)度(Professional Degree, PD)的協(xié)同評價模型,避免了決策者的權(quán)重、以及決策者對評價目標(biāo)的認(rèn)識程度、決策偏好造成的評價結(jié)果偏差；并建立了一個通用的頂層決策本體模型(Top Decision-making Ontology Model, TDMOM)以實現(xiàn)知識重用。 其次,采用元胞粒子群優(yōu)化算法(Cellular Particle Swarm Optimization, CPSO)對模型進行優(yōu)化,其計算結(jié)果較粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)和遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)的結(jié)果更優(yōu)。接著,通過靈敏度分析,驗證了模型的可靠性,討論了合作度和專業(yè)度的松弛變量α和β對決策結(jié)果的影響。 接著,在合作度與專業(yè)度的基礎(chǔ)上,從群體決策的模糊特性出發(fā),建立了模糊多屬性群體決策模型,并針對汽車總體性能評價問題,建立了一個多屬性模糊群體決策支持模塊(Multiple Attributes Fuzzy Group Decision-making Support Module, MAFGC-DSM),通過靈敏度分析,驗證了該模型和方法的有效性與實用性。 另外,提出了基于粒子群優(yōu)化的模糊識別方法,用以優(yōu)化MAFGC-DSM。該方法針對模糊規(guī)則的冗余性以及系統(tǒng)的建立過程過于主觀性的問題,通過對系統(tǒng)的規(guī)則庫進行優(yōu)化調(diào)整和排序,減小規(guī)則庫的規(guī)模,最終提升規(guī)則搜索的效率。 然后,結(jié)合電動警車概念設(shè)計的實例,設(shè)計和開發(fā)了面向概念設(shè)計方案選擇的協(xié)同決策支持系統(tǒng)CD-CDSS (Conceptual Design oriented Collaborative Decision-making Support System)。該系統(tǒng)應(yīng)用了上述方法進行方案選擇和規(guī)則庫優(yōu)化,并通過TDMOM對協(xié)同決策過程進行有效地管理和指導(dǎo)。 最后對全文進行了總結(jié),指出了進一步的研究方向。
【關(guān)鍵詞】：概念設(shè)計 協(xié)同決策 合作度 專業(yè)度
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：C934
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-35
• 1.1 引言9-10
• 1.2 產(chǎn)品概念設(shè)計的協(xié)同趨勢10-12
• 1.3 協(xié)同決策方法的研究意義和現(xiàn)狀12-31
• 1.4 課題的來源和目的31
• 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)31-35
• 2 面向概念設(shè)計方案選擇的協(xié)同決策架構(gòu)及相關(guān)理論35-57
• 2.1 面向概念設(shè)計方案選擇的協(xié)同決策架構(gòu)35-38
• 2.2 基于合作度與專業(yè)度的協(xié)同評價模型38-43
• 2.3 頂層協(xié)同決策本體模型的建立43-52
• 2.4 基于規(guī)則的決策支持系統(tǒng)及其改進52-56
• 2.5 本章小結(jié)56-57
• 3 基于元胞粒子群優(yōu)化算法的合作度與專業(yè)度模型求解57-73
• 3.1 粒子群優(yōu)化算法求解協(xié)同決策問題的意義57-59
• 3.2 元胞粒子群優(yōu)化算法59-63
• 3.3 元胞粒子群優(yōu)化算法求解合作度與專業(yè)度模型的流程63-65
• 3.4 兩種粒子群優(yōu)化算法與遺傳算法的計算結(jié)果對比65-67
• 3.5 靈敏度分析67-70
• 3.6 應(yīng)用實例70-71
• 3.7 本章小結(jié)71-73
• 4 模糊多屬性群體協(xié)同決策方法研究73-92
• 4.1 采用模糊集理論進行協(xié)同決策問題求解的意義73-74
• 4.2 基于模糊集理論的多屬性群體協(xié)同決策方法74-81
• 4.3 多屬性模糊群體協(xié)同決策支持模塊的構(gòu)建81-85
• 4.4 應(yīng)用實例85-90
• 4.5 靈敏度分析90-91
• 4.6 本章小結(jié)91-92
• 5 基于PSO-FUZZY模型識別的協(xié)同決策方法研究92-105
• 5.1 模糊模型識別的意義92-95
• 5.2 基于PSO-FUZZY模型識別的協(xié)同決策方法95-100
• 5.3 應(yīng)用實例與結(jié)果分析100-104
• 5.4 本章小結(jié)104-105
• 6 協(xié)同決策支持系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)105-122
• 6.1 應(yīng)用實例分析105-109
• 6.2 系統(tǒng)的設(shè)計思想109-114
• 6.3 面向應(yīng)用實例的領(lǐng)域本體建模114-116
• 6.4 系統(tǒng)的實現(xiàn)及運行116-121
• 6.5 系統(tǒng)的優(yōu)點121
• 6.6 本章小結(jié)121-122
• 7 全文總結(jié)與工作展望122-126
• 7.1 全文總結(jié)122-123
• 7.2 主要創(chuàng)新點123-124
• 7.3 工作展望124-126
• 致謝126-127
• 參考文獻127-136
• 附錄1 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文目錄136-137
• 附錄2 評估意見轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)化模糊集的計算表格137-138
• 附錄3 對參數(shù)指標(biāo)的專家評價意見綜合計算表格(A_3-A_9)138-145
• 附錄4 MAFGC-DSM界面圖145

【參考文獻】

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本文編號：375058