基于信息熵的制造系统复杂性及其度量研究

制造系统复杂性研究是实现制造大系统建模及其性能评价的前提。现有研究中采用的信息熵建模方法注重对系统状态信息的描述，且所建模型大多设置了一定的假设条件及适用范围，很难直接利用所建模型对制造系统复杂性进行测度。另外，当前的研究普遍缺乏对制造系统复杂性效用的深入分析。针对以上情况，本项目运用信息论、效用理论及耗散结构理论等相关理论，首先对制造系统的复杂性机理进行分析；在此基础上，建立具有可操作性的制造系统熵模型及其度量模型，对制造系统的复杂性进行测度，从而实现对系统行为进行有效预测与控制的目的。此外，在分析制造系统复杂性效用的基础上，构建系统的复杂性效用函数及其度量模型，以确定与制造系统的生产能力和规模相适应的复杂度大小，并提出判定制造系统效用最大化条件，为优化制造系统及提高系统的运行效率提供理论依据。最后，将所建模型应用到制造企业中，在验证其科学性及有效性的同时，也展示了其应用前景。

本项目从剖析现有信息熵建模方法中的注重对系统状态信息的描述，且所建模型大多设置了一定的假设条件及适用范围，很难直接利用所建模型对制造系统复杂性进行测度的局限性着手，构建具有可操作性的制造系统复杂性熵模型及其度量模型，对制造系统的复杂性进行理论研究。.在对国内外研究状况进行综合论述与深入分析的基础上，从制造系统的复杂性机理分析入手，围绕制造系统的结构复杂性、运行复杂性及其效用问题展开理论研究，取得以下成果：①结合制造系统特点，建立具有可操作性的制造系统结构熵模型及有序度模型，作为度量制造系统结构复杂性，进而选择适合特定制造系统的结构设计方案或优化方案的理论依据；②根据制造系统两类运行状态特征，建立制造系统运行熵模型及调度依附度模型，作为度量制造系统运行复杂性，进而优化制造系统运行状态的理论依据；③根据效用函数的性质，构造制造系统复杂性效用函数，并依据突变理论中的尖点突变模型，建立制造系统的耗散结构模型，作为判断制造系统效用达到最大化条件的理论依据。最后，将所建模型应用到制造企业中，在验证其科学性及有效性的同时，也展示了其应用前景。    .上述研究旨在通过对制造系统的机理分析以及具有可操作性的制造系统信息熵建模及其度量方法的探究，揭示制造系统复杂性的运行规律，以理解和掌握制造系统结构与运行状态的不确定性和不可预测性，由此实现对制造系统行为进行有效预测与监控的目的，并为开展制造大系统建模及其性能评价工作创造理论条件。