基于模糊多属性决策的复杂产品配置方法

第４６卷第１９期机械工程学报

Ｖｂｌ．４６Ｎｏ．１９２０１０年１０月

ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ

０ｃｔ．

２Ｏ１０

ＤＯＩ：１０．３９０１／ＪＭＥ．２０１０．１９．１０８

基于模糊多属性决策的复杂产品配置方法木

任彬

张树有伊国栋

（浙江大学流体传动及控制国家重点实验室杭州３１００２７）

摘要：目前产品配置设计主要是标准模块基础上的功能实现，针对模糊型复杂产品的配置问题，将模糊多属性决策理论引入到配置设计方法中。考虑客户主观不确定偏好，通过模糊需求的知识获取以及模糊需求与产品属性间的描述，实现客户模糊需求到配置需求的非线性映射。将配置需求作为复杂产品模糊层次配置的输入，通过非标准模块的相似性标识和模糊层次配置的求解，实现复杂产品模糊层次配置设计，模糊层次配置的输出为配置方案集。利用神经网络技术建立模糊多属性决策的配置方案评价模型，对配置方案集进行比较和排序，优选出最接近客户满意的配置结果。结合注塑机产品的配置设计，分析客户需求的模糊、不足和冗余问题，在第一层精确配置和第二层模糊相似配置的基础上，获得四个配置方案集，通过模糊神经网络的多属性决策模型，求解最优方案，并开发了注塑机配置设计系统。关键词：复杂产品模糊多属性决策配置需求神经网络技术中图分类号：ＴＰ３９１．７

ＣｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎＤｅｓｉｇｎｏｆＣｏｍｐｌｅｘＰｒｏｄｕｃｔｓＢａｓｅｄ

ｏｎ

Ｆｕｚｚｙ

Ｍｕｌｔｉ—－ａｔｔｒｉｂｕｔｅＤｅｃｉｓｉｏｎ－・ｍａｋｉｎｇ

ＰＥＮＢｉｎ

ＺＨＡＮＧＳｈｕｙｏｕ

ＹＩＧｕｏｄｏｎｇ

（ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＦｌｕｉｄＰｏｗｅｒＴｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，ＺｈｅｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００２７）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｕｒｒｅｎｔｌｙ，ｔｈｅｐｒｏｄｕｃｔｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎｄｅｓｉｇｎｉｓｍａｉｎｌｙｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ

ｏｎ

ｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｓｔａｎｄａｒｄｍｏｄｕｌｅｓ．Ｆｏｒｔｈｅ

ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｏｆｃｏｍｐｌｅｘｐｒｏｄｕｃｔｓｗｉｔｈｆｕｚｚｙｄｅｍａｎｄｓ，ｔｈｅｆｕｚｚｙｍｕｌｔｉ・ａｔｔｒｉｂｕｔｅｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｔｏ

ｔｈｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎｄｅｓｉｇｎ．Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ

ｃｕｓｔｏｍｅｒｓｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅｕｎｃｅｒｔａｉｎｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ，ｔｈｅｎｏｎ—ｌｉｎｅａｒ

ｍａｐｐｉｎｇ

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ｐｒｏｇｒａｍｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｓｏｆｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎｄｅｓｉｇｎａｒｅ

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Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｃｏｍｐｌｅｘｐｒｏｄｕｃｔ

Ｆｕｓｓｙｍｕｌｔｉｐｌｅ—ａｔｔｒｉｂｕｔｅｄｅｃｉｓｉｏｎ

Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ

ｄｅｓｉｇｎＮｅｐａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ

产品技术复杂、制造过程复杂、项目管理复杂的一

０前言

类产品【ｌ】。复杂产品的客户需求复杂，客户需求到配置需求映射过程中考虑主观不确定偏好，同时存复杂产品是指客户需求复杂、产品组成复杂、

在模糊指标和准确指标。复杂产品的组织结构复杂，子系统和零部件多，存在大量的可重用零部件＋国家自然科学摹金（５０７７５２０１）、国家科技支撑计划（２００７ＢＡＦｌ３８０２）、浙实例。

江省自然科学基金ｆｙｌ０８０３５６）和国家科技Ｊ（（２００９ＺＸ０４０１４－０３１）助产品配置设计是根据预定义零部件集合以及

项目。２００９１１１４收到初稿，２０１００６２２收到修改稿

万方数据

２０１０年１０月

任彬等：基于模糊多属性决策的复杂产品配置方法

它们之间的约束关系，快速形成满足客户个性化需求的产品物料清单（Ｂｉｌｌｏｆｍａｔｅｒｉａｌｓ，ＢＯＭ）的设计过程。传统的产品配置主要面向客户需求准确表达的功能模块，解决客户对产品的功能、外观需求与产品实例中各种已有结构的检索、匹配、映射和变型设计的问题。随着产品配置设计对象的日益大型化和复杂化，准确配置难以处理复杂产品的配置问题。在复杂产品配置设计的全生命周期中，均存在一定程度的不确定性和非定量化问题。

从产品配置思想的提出【２】，到产品配置系统的出现ｐＪ，再到产品配置技术日益与大批量定￥１Ｊ（Ｍａｓｓｄａｔａ

置设计的配置本体【每７１、配置建模…们、配置问题求

解［１ｌ－１４１、配置产品知识的表示【１５．１８１等方面进行了大量的研究。在产品模糊配置方面，ＷＡＮＧ等【ｌ９ｌ针对实例检索中检索参数的不确定性，给出了固定参数和区间参数进行相似性比较的实例检索算法，满足时各属性权值一般凭经验，难以判定实例选择成立的阈值。谭建荣等【２１】研究了客户模糊需求信息，建映射关系，但仅将模糊集理论应用在相似实例的设杂产品的配置设计中。黄长林等［２３】提出一种按单设置法没有结合决策者的主观判断以及事物的复杂目前产品配置设计主要针对确定型产品的功品配置设计方法中，考虑客户主观不确定偏好特的输入，模糊层次配置的输出为配置方案集。建立万方数据

１客户模糊需求到配置需求的转化

１．１客户模糊需求的描述

客户根据以往的使用经验，或根据提供的样例，对产品的设计特征属性参数提出定量或定性的要求，难以通过精确的数学方法将其描述出来，因此，客户需求往往是不确定的、模糊的。客户对产品的选择从本质上说是对产品各个属性的选择，不同客户对产品不同属性的偏好也不相同，因此，模糊型指标和确定型指标往往同时存在。

客户模糊需求的多属性问题中，把取值仅为１或０的特征函数扩展到可在闭区间［０，１］上取任意值

的隶属函数。设卢仞ｌ，Ｐ２，…，Ｐ。｝为可供配置的ｍ

个产品集合，皓｛“ｌ，Ｕ２，…，‰）为产品的ｎ个属性集

合，其中有ｆ个模糊型属性，（，ｌ一订个确定型属性。对已有的标准模块，各属性的指标值都是确定的；对尚待建立的非标准模块，各属性的指标值则是模糊的，客户对复杂产品提出的需求为理想集合，包括确定型属性和模糊型属性。

客户对产品咒个属性中模糊需求构成的矢量为

￡＝（磊，磊，…，莓，…，己）

（１）

式中，Ｅ表示客户对产品第ｉ项属性进行测度得到

的模糊需求指标值。模糊的属性指标值可用模糊数来描述。模糊数是一种特殊的模糊集，是表达模糊信息及决策者模糊偏好的重要指标。在模糊决策中常用的模糊数有【２４】：模糊区间数、三角模糊数和梯形模糊数，三角模糊数可以看作梯形模糊数的特例。

客户模糊需求的属性指标值选用三角形模糊数描述

互＝（ｑｌ，ｃｆｎ，巧）

（２）

式中，ｃ｛，Ｆ，０分别表示三角模糊数的左边界、

中值和下边界，则客户模糊需求隶属函数的数学表达为

魄（ｚ）＝

粤守＜工≤０高枷≤酽一ｏ：、＾‰ｏ：

‘一守

‘

‘

０其他

当ｃｊ＝ｃ７＝一时，模糊数转化为确定数，因此确定

数也可以看作模糊数的特例。

产品Ｐｊ∈尸对应属性集Ｕ构成的属性值矢量

嘭，可表示为集合

ｃｕｓｔｏｍｉｚａｔｉ０１１，ＭＣ）和产品数据管理（Ｐｒｏｄｕｃｔ

ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＰＤＭ）相结合【４。５】，国内外学者对产品配

基于实例的模糊检索需要；刘晓冰等［２０】研究了基于ＧＢＯＭ的产品配置过程，采用模糊优选法解决配置过程中相似实例的提取问题。上述方法计算相似度立了客户需求和产品详细设计方案之间的非线性计检索过程中。楼健人等【２２】提出了产品层次配置设计方法，将配置设计分为一级准配置和二级相似配置，该方法拓展了传统的单层配置，但没有应用在复计型复杂产品多层次配置的设计方法，但是层次配性，只适用于确定型问题。

能实现，对于复杂产品模糊配置，尚需一个全面的解决方法。本文将模糊多属性决策理论引入复杂产征，通过模糊需求技术参数域的知识获取以及模糊需求与产品属性间的描述，实现客户模糊需求到配置技术需求的映射。将配置需求作为模糊层次配置模糊多属性决策的配置方案评价模型，利用人工神经网络技术对配置方案集进行比较和排序，评价出最接近客户满意的配置结果，并结合注塑机产品的配置设计对该方法进行应用验证。

１ｌＯ

机械工程学报

第４６卷第１９期

面／２（１ｉｊｌ，Ｕ。ｊ２，…，Ｕ１ｊｎ）

（４）

则产品Ｐｉ对第ｆ项属性得到的模糊需求指标值，

选用三角形模糊数表示如下

历『ｆ＝（“ｊ，“ｍｆｆ，“；）

（５）

式中，“：，，“等，“：，分别表示模糊数的左边界、中值和下边界。当满足条件“Ｉ。＝“：＝“０，产品胁的

第ｆ项属性的模糊型指标将转换为确定型指标。

模糊型指标值与确定型指标值不能直接进行运算，需要进行多属性指标值的规范化处理。规范化处理，即利用一定的数学变换，把属性的量纲、类型差异消除，从而，将其转换成为可以进行比较和综合处理的、统一的“量纲一化”指标。对于多属性问题，一般把各属性的指标值都统一转换到［０，１１区间上。对每个属性来讲，最差的属性指标值为０，最好的属性指标值为１。

客户需求的模糊属性指标中，模糊语言为定性属性指标值，由于不能与定量指标之间直接进行运算，因此，将模糊语言转换成普通模糊数，利用模糊数的规范化方法进行规范化处理，得到规范化模糊指标。语言指标一般表述为５级到９级评判指标［２５－２６】，模糊语言的等级转换过程中，等级间的差距可以是等距的也可以是不等距的，通过与客户沟通的方式给定。客户需求的模糊语言将采用七级模糊语言指标，转换成三角模糊数，利用多因素统计分析方法【２７Ｊ对三角模糊数进行规范化处理，得到规范化模糊指标，如表ｌ所示。

表１

七级模糊语言指标的规范化

设ｗ＝（Ｗｌ，Ｗ２，…，Ｗｎ）为客户对各属性主观不确定偏好的特征权重。利用属性权重乘除法运算的值作为最终的组合权重ｗ『ｃ，更加符合客户的意图。对于确定型权重，设每种已知权重在客户心中的重要程度不相等，利用加权几何平均数计算，得到权重如下

，

ｗ产｛唑—一兀∽广

』

ｎ

１，

、

６（

、７

）

∑ｎ∽广

万方数据

式中，∥表示第ｋ种赋权法确定的属性Ｊ的权重；

ｆＺｋ表示主观赋予第ｋ种赋权法确定的权重的比重，

并且满足∑％＝１。采用简单加权平均的形式作为

ｋ＝ｌ

效用函数来度量客户模糊需求矢量Ｅ和产品属性值面，，之间的相似程度，相似度函数为ｓ（五，面。），表达如下

ｓ＠，鲧）＝ｗ

ｃｉＩｕＩ＿ｉ＋贯ｕｍＨ＋ｃｒ｝ｕｒ；ｉ

ｍａｘｌ（ｃ；）２＋（ｒ）２＋（ｏ）２，（ｄ扩＋（ｄ君）２＋（ｄ；）２

（７）

式中，ｃ｛，铲，４分别表示客户对产品第ｆ项属性

进行测度得到的三角模糊数的左边界、中值和下边

界；“：，“嚣，“ｒｆ分别表示产品历对第ｆ项属性得

到的模糊数的左边界、中值和下边界；ｄ：，，ｄ等，ｄ：

分别表示属性，与属性ｆ两个三角模糊数之间的左边界、中值和下边界。

模糊需求技术参数域的知识获取，以知识表达作为输入，输出为具有可靠性度量的模糊规则集合，实现数据驱动的知识提取，拓宽了知识获取的途径。

设论域中【厂的第ｆ个对象的连续属性为Ａ，，其

中ｌ＜ｊ≤，ｌ，可转化为模糊集．疋ｏ；将决策属性集合

Ｄ，划分为Ｕ／Ｄ。对决策类的每一类别ｘ，分别计算模糊下粗集和模糊上粗集，将其加入确定性对象集合和不确定性对象集合口８１。所有条件属性子集Ｃ和全部决策类别都按上述方法计算，实现从确定性对象集合中获得确定性规则，从不确定性对象集合中获得不确定性规则，并由各类的隶属度，计算规则的可靠度也，如图１所示，其中Ｃ１类隶属函数

∥∽的取值为ｘｌ，ｃ２类隶属函数∥∽的取值为Ｘ２，

ｃ３类隶属函数∥∽的取值为物，并且Ｘｌ十砌硝。

规则的可靠性度量表示为

Ｒ＝ｘ／ｍｉｎ（ｘｌ，ｘ２）ｘ３

（８）

模糊粗糙集算法集成了模糊集与粗糙集两种方法描述知识不确定性的优点，不受数据分布的影响。规则的可靠度采用模糊隶属程度计算，有利于知识推理中规则的选取和调度。１．２客户模糊需求到配置需求的映射

客户需求是客户对产品外形、功能、结构等个

性化的真实要求，复杂产品特征属性的定量或定性的要求，往往难以通过精确的数学方法将其表达出来，具有模糊性。考虑主观不确定偏好特征以及模

２０１０年１０月

任彬等：基于模糊多属性决策的复杂产品配置方法

ｏ

１

器睡

疃｛｝８｝

一欲～中肘丛

高入～以中似砭高八

隶属度ｘ隶属度石（ａ）Ｃｌ类

（ｂ）ｃ２类

３

过

簌肾疃

｛｝８６

图１

规则可靠性度量的定义

糊需求可能存在的属性间的冲突、不足、冗余等问题。对客户需求进行模糊语义的提取、模糊数的转换、多属性指标的规范化、模糊权重的确定以及相似程度的比较等处理，实现客户模糊需求的结构化描述，如图２所示。

眵堰

糊数转换

指标规范化

配霞需求技术参数模糊权域／、

重确定

相似度比较

图２模糊需求的结构化描述

配置需求是客户模糊需求的映射目标，是复杂产品模糊层次配置的输入数据。配置需求与产品特征属性存在一对一或一对多的关系，即配置需求可能等同于产品特征属性，也有可能几个配置需求共同描述了一个产品特征属性。以注塑机产品中的合模系统为例，根据其组成特点，客户模糊多属性需求到配置技术需求的非线性映射，如图３所示。

在客户模糊多属性需求到配置技术需求的非线性映射过程中，对产品的仿真分析结果进行知识提取，并作为构建技术参数域的规则，建立“客户

模糊需求一技术参数域的知识提取一配置需求”的

非线性映射关联，即模糊多属性需求的技术参数域，如表２所示。

万方数据

ｌ客户满意的注塑机合模部分

｝ｆｆｆ

稳定性Ｉｉ精密性ＩＩ经济性ｌ环保性

上上上－Ｌ∑上／￡？上ｊ＿＿Ｌ

最

顶

顶

最

最

拉

移锁外料

电大

霞

出出

模模形

热系

力

行行程

奁磊

程

力

尺

功

统寸

塞

压力

＿—＿

－——

三

＿——

茎

圈３各尸模糊焉求剑舀已置焉求的映射表２模糊多属性需求的技术参数域

客户的需求指标需求类型

约束条件

需求参数域

合模力大些

刚度要求力磊麓之蕊射压≥ｌ

６０。１【Ｎ

本龛芋麓的基

外观要求

开模行程

＞４２０ｍｍ

移模黻指蓉楣济篚纂

，。攀

…度射塞嚣密的黧一模力量前竺

服誓；鬻嚣伺驱动类型伺服电动机驱动

一

过机器７．５ｔ质量不超经济指标机麓茎善驾霉州ｔ

由复杂产品的设计要求，对配置知识进行精确模糊层次配置过程中，首先标识出非标准模在第二层次相似配置过程中，通过语义距离来２复杂产品模糊层次配置设计

２．１非标准模块的相似配置

和模糊相结合的分层表达。其中，配置需求中的定量特征属性进行精确表达，定性特征属性进行模糊化表达；对复杂产品标准模块定义精确配置规则，非标准模块定义模糊配置规则。按照精确表达的配置知识优先原则，实现复杂产品第一层次的精确配置，即对复杂产品中的标准模块进行配置设计，以配置需求特征属性值作为输入参数，通过求解精确配置规则直接获得标准模块部分的配置方案。第二层次的模糊相似配置，即对复杂产品中的非标准模块进行配置设计，通过求解模糊配置规则，得到相似配置方案集。

块，标记为２。产品结构树中配置标记为２的顶点，是无法通过第一层准确配置完全匹配的，对这些零件通过第二层相似配置，获得相似零件的信息，在此基础上进行结构改进，可提高产品设计效率。

进行相似度比较，设数值ｃ与区间陋，朗之间的相似性，可以通过计算区间［仅，用上的所有点和Ｃ的平均相似度来确定。

１１２

机械工程学报

第４６卷第１９期

假设Ｐ是某～个产品的特征属性集合，对于任意两个对象，Ｃｆ由属性集合只描述，ｃ，由属性集合Ｂ描述。其中的每个属性Ｐｆ和Ｂ的相似性可以由相

似度比较函数联ｃ，【仅，仞）来计算。

设置阈值８，取配置标记为２的顶点只，从产品模块库对只、Ｐ，进行功能与结构相似度比较，若Ｓ小于设置的阈值，则提取Ｐ，相应的参数，以Ｐ，为基型进一步进行设计。第二层的模糊相似配置如图４所示。

图４模糊层次的相似配置

２．２求解模糊层次配置

对复杂产品的非标准化模块定义模糊配置规则，其中模糊规则用一个四元组Ｒ＝（Ｃ，形Ｋ研进行描述，其中，Ｃ为判别的条件；形为各条件相应的权重；Ｋ为规则的应用阈值；Ｓ为规则的结论。

将相关配置需求映射到对应的非标准模块，作为判别条件，并设定需求特征属性值的权重，形成非标准模块加权事物特性描述。以事物特性数据为输入参数，求解模糊配置规则，计算出各模块配置实例的模糊相似度。设定模糊相似度阈值Ａ，提取相似度大于Ａ的模块实例。模糊层次配置的求解模型，如图５所示。

目标层

属性层

方案层

图５模糊层次配置的求解模型

非标准模块的产品零部件按照具有相同的特

万方数据

征属性集合，进行模糊聚类分析。具体步骤如下。

（１）对产品零部件的特征属性信息进行标准化处理。设非标准模块的全体零部件为论域咒对于

非数值量的参数要进行数值化处理。ｘ：为标准化

的第ｉ个产品零部件的第ｋ个特征指标，则

《＝—Ｘｉｋ－－—Ｘｉ

（９）

ｑ

式中，麓为零部件属性原始数据统计均值；仉为零

部件属性原始数据统计标准差

ｑ＝

（１０）

然后将已经标准化的数据压缩Ｎ［ｏ，ｌ】区间。

（２）对标准特征指标矩阵进行模糊相似化处理。设零部件ｘｉ和抑之间按ｍ个特征指标的相似程度为ｒｏ（ｏ＜－ｒ０７≤１）。ｒｏ的数值越接近于１，说明产品零部件ｘｉ和乃之间的相似程度越高。若ｆ，『＿１，２，…，咒，则得到模糊相似矩阵为

，ｉ１

，ｉ２

●

●

匙＝

ｒ２１

ｒ２２

，；Ｉｌ

●

ｒ，ｌ

‰‰；‰

（３）求出Ｒ的传递闭包Ｒ‘＝ｆ俾），从而将胄改造

成模糊等价矩阵Ｆ。由Ｆ可以作出动态聚类图，取适当Ａ∈［Ｏ，１】，曲截矩阵焉‘得出所需的方案集。

置信水平Ａ由１至０的取值过程是对产品模块的动态归并过程。

３模糊多属性决策中的配置方案评价

产品配置设计过程的配置建模、配置知识表示、配置推理求解以及配置方案评价排序的四个阶段中，由于配置方案的评价涉及产品性能指标和客户需求。各评判因素往往具有模糊性，使得产品配置方案的评价排序过程非常复杂。因此，利用神经网络技术，建立模糊多属性决策的配置方案评价的模型，评价出最接近客户模糊需求的配置方案，从相似配置方案集中优选出来的最终实例就是复杂产品模糊相似配置评价结果。

模糊多属性决策问题【２９’３０】的基本模型可以描述为：给定一组可能的备选方案集彳＝似ｌ，Ａ２，…，Ａ。｝和相应于每个方案的评价属性集Ｃ＿｛Ｃｌ，Ｃ２，…，Ｇ｝

以及反映每个属性相对重要程度的属性权重集

肛｛ｗｌ，ｗ２，…，％｝。其中，属性指标和权重值的大

小的表示方式可以是数值型的，也可以是语义型的；数值可以是确定型的，也可以是不确定型的。

２０１０年１０月任彬等：基于模糊多属性决策的复杂产品配置方法

１１３

规范化后的决策矩阵为

五１

Ｘ１２…而。Ｄ＝

恐１

Ｘ２２

…屯。

●

（１２）

：

靠ｌ靠２

…‰

模糊多属性决策方法采用模糊合成算子对模糊权重和模糊属性指标进行综合模糊关系合成，模糊决策综合效用指标为

Ｆ，－－－聊０Ⅸ

（１３）

式中，毕｛ｘｉｌ，砌，…，‰｝；Ｏ为模糊合成算子。根

据指标Ｒ，按照一定的排序方法，对各方案进行比较，从中选出最优方案。

相似配置方案评价过程中借鉴了神经网络技术，建立了基于三角模糊数输入的模糊神经网络模型，由模型自行分配训练属性的权重，使属性间权重的分配较为客观准确，同时这种权重也充分地考虑了客户不确定偏好特征对决策结果的影响作用。反映客户的不确定偏好特征对决策结果的影响作用的同时，为保证确定数的输入，输出不发生任何

变化，设置了基于加权模糊海明距副３１】的神经元输

出函数。

将模糊神经网络引入多属性决策问题中，将所依据的各方案的属性指标和评价结果代入模型训练即可。为了使多属性决策算法的结果符合决策者的主观偏好，在模糊决策模型中引入了决策者的正、负理想方案样本。

设多属性决策问题共有Ｋ个备选方案，Ｍ个模糊型属性，ｍ个确定型属性。决策矩阵如下

ＣＩＩＣ１２…ｃｌ朋＋ⅢＣ２１

ｃ２２

…ｃ２卅＋ｍ

Ｃ＝

（１４）

ＣＫＩ

ｃｋｌ…ｃｘ．Ｍ＋ｍ

设该决策问题的决策依据为已有评价结果的Ⅳ＿２个方案

…口ｌ埘＋ｍ

…

Ａ＝

ａ２．Ｍ＋ｍ

（１５）

…ａＮ一２．Ｍ＋ｍ

各样本的相应评价结果为Ｄ＝（ｄｌ，，／２，…，ｔｉＮ－２）。对于确定型属性，正、负理想方案的各属性指标【２９】

丐２

ｍａｘ｛％，吻｝

（１６）丐＝ｌ蝉ｎ｛勺，％｝

（１７）

对于模糊型属性，正、负理想方案的各属性指

标为

弓＝ｓｕｐｒｌ垮坞，口：ｆ『｝

（１８）

万方数据

丐２ｉｎｆｍ／：ｎ｛ｃ口，吻｝

（１９）

正、负理想样本各属性指标值可以由决策者主

观给出，一般设为０．９５、０．０５。

４应用实例

本文引入模糊多属性决策理论，对复杂产品配置设计中的关键技术进行研究。采用ＰｏｗｅｒＢｕｉｌｄｅｒ

９．０程序开发语言，后台数据库是ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＳＱＬＳｅｒｖｅｒ２０００，完成了注塑机配置设计系统的开发。

注塑机产品的客户需求具有模糊、不足、冗余等问题。通过对客户订单的模糊语义的提取、模糊数的转换、多属性指标的规范化、模糊权重的确定、需求与属性间的相似度比较以及数据的知识提取，

实现“客户模糊需求一技术参数域的知识提取一配

置需求”的非线性映射关联。

配置需求作为模糊层次配置设计的输入，对配置知识进行精确和模糊相结合的分层表达；按照精确表达的配置知识优先原则，实现复杂产品第一层次的精确配置，获得配置产品标准模块的配置方案；对产品中非标准模块进行第二层次的模糊相似配置，获得这些模块的相似配置方案集，如图６所示。

雨琢画网匾雨薪蒲瓦蕊

丧盼

模糊配ＩＩ—————＿１

Ｈ配置规则Ｊ嗣——一配置方案库

望霞焉Ｈ

ＹＬ

模糊层次配置

模糊相似配置

．．．．．．．．．．．．．１相似性判别

：．．一磊蔺

精确配置Ｉ

Ｉ竺耋葛些壅型

Ｊ

ｌ广——一标识相似性

模糊相似配置

整体配置方案

坚型

图６精密注射成型装备模糊层次配置

１１４

机械工程学报

第４６卷第１９期

对相似配置方案集进行模糊多属性评价，在配置评价过程中，为使多属性决策的结果更符合客户的主观偏好，在模糊多属性决策模型中引入了决策者的正、负理想方案样本。在模糊层次配置设计的基础上，提取相似度大于Ａ的模块实例，组成Ａｌ、么２、彳，、彳４，四个方案集，对方案集的评价从４个属性出发，即生产成本、噪声、可维护性和安全性。各方案的指标值来源于企业长期的市场表现，如表３所示。

表３注塑机产品各属性指标

表３中前两个属性为确定型属性指标，后两个属性为模糊语言属性指标。对于模糊语言属性指标按照表１中的三角模糊数方法将其转换成规范化模糊数。通过正、负理想方案的确定，对４个输入样本值进行标准化处理，通过模糊神经网络进行训练，结果如表４所示。

表４正、负理想样本

网络训练好后，代人模糊神经网络，得到网络的输出结果，如表５所示。

表５配置方案的各属性指标

配置方案集按照决策值的大小顺序排列，排序

结果为么１剐３列４＞彳２。方案彳ｌ为模糊相似配置的最

优结果。

模糊多属性决策的复杂产品配置设计的输入是客户需求，考虑主观不确定偏好特征，通过模糊需求的领域知识的获取，实现客户需求到配置需求的映射。配置需求并作为模糊层次配置的输入，模

万方数据

糊层次配置的输出是相似配置方案集，建立模糊多属性决策的配置评价模型，利用人工神经网络技术，对配置方案集进行评价，优选出模糊相似配置的最终方案，该方法应用在注塑机产品配置设计系统的开发过程，其中，客户需求是企业的外销评审联系单，通过知识提取，获取需求参数域，从而得到配置需求。最终得到的产品配置方案是与注塑机整机名称和整机编码相对应的产品物料清单，并通过树状图表示产品物料清单的层级结构。５

结论

（１）将模糊多属性决策的理论引入模糊型复杂

产品的配置设计方法中。考虑客户主观不确定偏好，通过模糊指标的规范化和模糊组合权重的确定对客户模糊需求的问题进行描述。并通过相关技术

分析，求出模糊需求的设计参数域，实现客户模糊需求到配置需求的映射，并作为复杂产品模糊层次配置的输入。

（２）将配置需求作为复杂产品模糊层次配置的输入，通过非标准模块的相似性标识和模糊层次配置的求解，实现复杂产品模糊层次配置设计，模糊层次配置的输出为配置方案集。

（３）由人工神经网络技术对输出的相似方案集进行配置评价，建立模糊多属性决策模型，对满足置信水平的模糊配置方案集进行排序和优选。开发了注塑机配置设计系统，分析客户需求的模糊、不足和冗余问题，在第一层精确配置和第二层模糊相似配置的基础上，获得四个配置方案集，通过模糊神经网络的多属性决策模型，求解最优方案。

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任彬等：基于模糊多属性决策的复杂产品配置方法

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ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｏｆｐｒｏｄｕｃｔ

ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｂａｓｅｄ

ｏｎ

ｏｎｔｏｌｏｇｙ

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０１１

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ｍｏｄｅｌｂａｓｅｄ

ｏｎ

ＥＣＡｒｕｌｅｓ

ａｎｄ

ｔａｂｕｌａｒ

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ｔｏ

ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ

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ｃａｓｅ

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ｒｅｕｓｅ

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ｎｌａｓ￥

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ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ

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机械工程学报

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ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ

Ｄａｏｇｎｏ．Ｒｏｕｇｈ

ｓｅｔ

ｔｈｅｏｒｙ，

Ｒｅｓｅａｒｃｈ

ｐｒｏｄｕｃｔ

ｂａｓｅｄ

ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ

ｏｎ

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ｇｒｏｕｐ

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ｄｅｃｉｓｉｏｎ

ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ

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ｄｅｓｉｇｎ

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ｈｉｅｒａｒｃｈｙ

ｐｒｏｃｅｓｓ

Ｏｉｌ

ｆｏｒ

ｏｐｔｉｍｕｍｓｐａｔｉａｌ

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ｇｒｏｕｐ

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ｄｅｃｉｓｉｏｎ

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１．８．

作者简介：任彬，女，１９８１年出生，博士研究生。主要研究方向为产品数字化设计、虚拟样机仿真技术等。

Ｅ－ｍａｉｈ

ｒｅｎｂｉｎｌ９８１＠ｚｊｕ．ｅｄｕ．ｃｎ

张树有（通信作者），男，１９６３年出生，博士，教授，博士研究生导师。

ＣＨ，ＬＩＮＹ．Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｔｈｅｂｅｓｔｍａｉｎｂａｔｔｌｅｆｕｚｚｙ

【２６】ＣＨＥＮＧ

ｔａｎｋ

主要研究方向为产品数字化设计、计算机图形学、制造业信息化关键技术等。

Ｅ－ｍａｉｈ

ｕｓｉｎｇｄｅｃｉｓｉｏｎｔｈｅｏｒｙｗｉｔｈｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｃｒｉｔｅｒｉａ

Ｊｏｕｒｎａｌ

ｏｆ

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2. 王忠浩. 邵新宇. 张国军. 冯常学. WANG Zhonghao. SHAO Xinyu. ZHANG Guojun. FENG Changxue 基于粗糙集神经网络的产品族配置性能预测方法[期刊论文]-机械工程学报2007,43(5)

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4. 孟祥慧. 蒋祖华. Meng Xianghui. Jiang Zuhua 基于配置约束处理的产品配置设计方法[期刊论文]-西安交通大学学报2006,40(11)

5. 白晶. 秦现生. 张顺琦. 谭小群 基于模块可拓性的产品配置设计[期刊论文]-计算机集成制造系统2009,15(11)

6. 裘乐淼. 张树有. 徐春伟. 李中凯. QIU Le-miao. ZHANG Shu-you. XU Chun-wei. LI Zhong-kai 递归化产品配置设计技术研究[期刊论文]-计算机集成制造系统2008,14(6)

7. 王海军. 孙宝元. 张强. 王吉军. 魏小鹏. WANG Haijun. SUN Baoyuan. ZHANG Qiang. WANG Jijun. WEI Xiaopeng 支持个性化产品定制的变型配置设计方法[期刊论文]-机械工程学报2006,42(1)

引证文献(2条)

1. 胡光忠. 肖守讷. 肖世德. 柳忠彬 复杂机械产品模糊可重构设计方法及系统[期刊论文]-现代制造工程 2012(5)

2. 冯毅雄. 高一聪. 鞠永兵. 谭建荣. 徐伟 基于混合移植的复杂产品多尺度设计求解[期刊论文]-计算机辅助设计与图形学学报 2012(10)

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