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内容概要：FlexSim 小型物流配送中心仿真，包含入库点，客户退货点，出库点，供应商退货点，货架，次品架，暂存区，处理器，堆垛，叉车，操作员，打包器，仿真数据分析可视化面板。 模块功能：入库作业过程：某物流中心有4种不同类型的货物。货物到达后，先送到暂存区，然后需要对货物进行加工和检验。检验合格的货物由堆垛机送至相应货架等待叉车搬运到包装发货区进行打包，检验不合格的货物由堆垛机送至相应次品架等待操作员搬运到拣选区次品传送带。客户退货点到达的货物由操作员搬运到拣选区次品传送带。 出库作业过程：检验合格的产品由叉车从货架搬运到包装发货区进行打包，再由叉车搬运出库。不合格产品由次品传送带运输至退货区，打包后操作员搬运到供应商退货点。 适合人群：FlexSim初学者，物流专业学生 目的：物流配送中心系统进行仿真研究，目的是了解配送中心作业过程中的各种统计性能，帮助决策者提高配送中心规划与管理的水平。仿真模型的构造应该紧紧围绕仿真目标展开，不同的仿真目标对仿真的细节要求不一样。只要能达到目标，应尽可能地简化模型，既减少工作量，又减少因不必要的干扰引起的误差。

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为提高智能电表数据的低电压电流优化控制能力，提出基于电力数据融合调度的智能电表数据低电压电流优化算法。通过计算低电压电流状态特征量构建集成电路，并对电路输入电压电流进行传输控制。在集成电路中采用模糊决策树控制方法进行低电压电流控制过程中的自适应寻优，构建电表数据的网络结构参数调节模型，根据量测数据相关性及变化规律实现低电压电流优化。仿真结果表明，采用该方法进行低电压电流优化控制的融合调度性能较好，在时序特性上与真实量测具有较好的保持性，提高了智能电表数据的检测和分析能力。

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针对求解资源受限项目调度问题（RCPSP），提出了基于差分进化（DE）的混合粒子群算法（PSODE）。通过在PSO种群和DE种群之间建立一种信息交流机制，使信息能够在两个种群中传递，以避免个体因错误的信息判断而陷入局部最优点。采用标准测试函数和具体算例进行检验，结果表明PSODE算法可以较好地解决RCPS问题。

在对实际生产部门工艺流程和排产方式进行分析的基础上,建立有关模型,提出基于遗传算法的优化计算方法,并将其应用于生产调度系统中,对生产线上排产调度进行优化,取得令人满意的效果。该方法对解决实际优化调度问题以及现场人员的实际生产调度工作,都具有一定指导意义。

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