多项目人力资源调度实证研究

针对某公寓大修项目,建立有关人力资源约束下的多项目进度管理问题混合整数规划模型。其中考虑了多种约束,如项目对人员能力、水平的不同要求,而人员又具有多种能力及水平;目标为满足约束的条件下总成本最小化,其中包含按时间计费的工资,和福利等的固定费用。为了简化计算,采用列生成法把复杂的多项目模型分解为一个主问题和多个子问题并协调主问题和子问题求解。同时由于子问题的复杂性难以精确求解,采用启发式算法求解:首先由基于优先原则的启发式方法给出问题的初始解,再由遗传算法寻优。最后通过该实际案例的应用,表明此方法能够快速有效的解决实际问题,给决策者提供信息,帮助指导实践。     

具有最小交易量限制的多阶段均值-半方差投资组合优化

考虑交易成本,借款约束和阈值约束,文章提出了具有最小交易量限制的多阶段均值-半方差投资组合模型。该模型是具有路径依赖性的混合整数动态优化问题,还是NP完全问题。文章提出了前向动态规划方法求解。最后,通过一个算例比较不同风险约束下的最优投资策略,从而验证模型和算法的有效性。     

基于电商承诺送达机制的多目标低碳MDVRP优化研究

针对存在多配送站的电商物流配送问题,首先,考虑实际装载量对物流配送过程中车辆燃料消耗量的影响,建立燃料消耗量模型,并结合电商平台的承诺送达机制,构建配送延迟时间函数。随后,提出了以最小化物流成本和延迟收货时间的多目标多配送站车辆路径规划问题,建立该问题的混合整数规划模型。再次,采用基于分解的多目标遗传求解算法对问题进行求解。该算法采用矩阵编码的方式,设计了基于贪婪搜索策略的启发式初始化方法,考虑到贪婪搜索策略容易陷入局部最优的劣势,在算法迭代过程中,允许部分不可行解存在以扩大解空间的搜索范围,并进一步设计了遗传算法的交叉和变异算子。最后,以具体物流配送案例进行数值实验,实验结果表明所设计的算法对求解本文模型是有效的。     

带有多级制造环节的供应链能力分配方法及应用

针对生产过程具有多级制造环节的供应链能力分配问题,在考虑生产能力、市场容量、合同需求等约束的基础上,建立了混合整数非线性规划数学模型.基于约束满足技术进行问题求解,采用先确定后逆向回溯赋值的机制保证解的可行性.通过仿真实验和应用案例验证了模型与算法的可行性和有效性.     

计及软逻辑的重复性项目离散时间费用权衡及其约束规划模型研究

在重复性项目中,如果一个工序适用软逻辑,则其在所有单元上的子工序可以任意改变施工顺序;当雇佣额外工作队后,同一工序中的多个子工序甚至可以同时执行。考虑软逻辑的重复性项目离散时间费用权衡问题(DTCTP-RPSL)旨在确定每个工序的执行模式、工作队分配方案和单元间的施工顺序,从而在满足给定截止日期条件下最小化项目总费用。已有研究均采用遗传算法求解此问题。但是,遗传算法属于启发式方法,不能保证解的最优性。本文首先建立了描述DTCTP-RPSL的混合整数线性规划(MILP)模型,然后从约束规划(CP)角度提出了求解此问题的CP模型。该模型以区间变量定义每个子工序,并利用CP表达式强迫所有变量在可行域内取值。与MILP模型相比,CP模型在保证解最优性的同时,减少了变量和约束的规模,提升了求解效率。数值实验表明,CP模型的性能优于MILP模型和遗传算法,能够在短时间内求出小规模和中等规模问题的最优解,以及较大规模问题的高质量解。     

基于多目标混合整数规划的采购计划研究

本文运用多目标混合整数规划方法解决了多目标条件下的零部件采购计划问题.构建了基于多目标混合整数规划的采购计划的选择模型,包括采购总成本最小,净退货量最少和延迟到货量最少三个目标以及需求量、供应能力、采购供应商数量等约束条件.最后通过算例说明了提出模型的有效性.     

一种能力外包且费用时变批量问题的启发式算法

当企业自身能力不能满足需求时考虑外包,可以有效提高企业的竞争力。一种带能力外包的多产品动态经济批量问题得以提出,并设定外包能力使用价格较高且费用时变。建立混合整数规划模型,通过约束松弛与模型分解,设计出一个基于拉格朗日松弛理论的启发式算法进行模型求解。大量随机实验表明,无论解的质量还是求解时间都表现较好。     

基于Benders分解算法的跨区互联电力系统协调规划模型

研究跨区互联电力系统的协调规划,对于提高投资效率实现更大范围的资源配置具有较强现实意义。本文首先描述多区域电力系统扩张规划问题,并建立多区域扩张规划模型,旨在寻求最优的扩容方案,以最小投入来满足多区域电力系统负荷增长需求;其次,采用Benders分解算法将多区域扩张规划问题分解为一个规划主问题和一个运行子问题,通过主子问题之间的迭代求解,获得最终的最优解;最后,对某个典型的包含7个区域的多区域电力系统进行模拟仿真,验证了本文所构建模型及算法的有效性。     

现实约束下多阶段模糊投资组合的时间一致性策略研究

考虑交易成本约束、借款约束、阈值约束、收益需求约束和基数约束,本文提出多阶段均值—标准下半方差模糊投资组合模型并讨论了该模型的时间一致性最优投资策略。具体如下：首先,基于可能性理论,将模型转化为非线性动态优化问题;由于标准半方差是不可离散的,模型的最优解不具有时间一致性。其次,为获得时间一致的最优投资策略,本文采用博弈论,将该模型转化为时间一致性动态优化问题,并运用离散近似迭代方法求解。最后,通过具体算例比较不同风险偏好系数、不同基数约束和不同借款约束的最优投资策略,以验证模型和算法的有效性。     

多目标决策

目标决策又称“矢量优化”，“多目标规划”，“多准则决策”等，它是系统科学和管理科学的重要研究分支，这里的“多目标”是指有多个需要的优质的目标函数，且这些目标函数是矛盾的和不可公度的，数学规划中的线性规则，非线性规则，动态规划，整数规划等都是以追求单个目标的最优化为特征的，与多目标决策不同，在多目标决策中，常常会出现使某一个或者某些目标函数达不到最优的情况，这种目标函数之间的矛盾性决定了多目标决策问题一般不存在能使所有的目标函数同时达到最优的绝对最优解，而只存在非劣解和满意解的概念。     

考虑规整性的露天开采调度问题研究

露天开采调度问题的相关研究通常采用块状矿床模型将露天矿体离散为块矿进行考虑，该模型是在给定的技术和经济条件下，以经济效益最大为目标，对露天矿中处于不同地理坐标位置的块矿的开采顺序及开采时间进行优化决策． 本文根据实际生产过程特点，将开采过程中的规整性目标加入到经典块状矿床模型中进行考虑，进而建立了一个新的0 － 1 整数规划模型． 文章提出了一种拉格朗日松弛( LＲ) 算法进行求解． 首先利用优先级约束背包结构，根据块选择规则构建了有效不等式，使得求解时间明显缩短; 其次，基于有向无环图结构设计了快速的可行解获得策略，还利用最早开始时间和最迟开始时间两种算法进行变量消除，减小问题求解规模; 最后，通过真实的数值算例验证了文中算法的有效性，结果显示与标准求解软件CPLEX 相比，本文设计的有效不等式和获得可行解的算法策略在求解时间上占有优势，同时能够在满足优先级顺序约束、生产约束以及开采的块矿所获净现值尽可能大的前提下，保证开采的过程是规整的．     

时效性物流联运方式选择模型及其算法

在满足用户需求约束下合理选择运输方式是物流管理的一个核心问题.结合各种运输方式的技术经济特点,以实现时效性物流整体费用最小化为目的,建立了在时间和容量约束下的多式联运方式选择的0-1整数规划模型,该模型在多节点、多种运输方式的情况下是NP-Complete问题,常规算法难以求解,故设计遗传算法予以求解.算例显示,通过联合运输的方式可以从整体上达到物流最优,不仅可以实现物流的实效性,也可以降低物流成本.     

基于多目标优化的模糊需求VRPTW动态管理

针对具有模糊顾客需求的带时间窗车辆路径问题,建立了最小化车辆行驶距离和最小化配送服务延迟时间的多目标模糊机会约束规划模型,提出了管理车辆服务模糊需求的动态优化策略,设计了嵌入模糊模拟的改进非支配排序混合遗传算法来求解模型。通过Solo-mon标准算例的仿真实验,不仅讨论了决策者主观偏好值对决策目标的影响,而且与传统车辆调度方法进行了对比分析,验证了该动态管理策略的有效性。     

分布决策环境下生产-分销协同计划研究

针对分布决策环境下因信息不对称使得供应链协同计划求解困难及难以达到全局最优的问题,本文利用多层规划理论和方法构建一个供应链生产-分销协同计划模型,采用模糊交互式协商和遗传算法的优化求解方法对协同计划模型进行求解。该方法求解的结果是一组满足约束条件的满意解,各节点企业根据自身偏好和约束信息决定是否接受该满意解,或者修正各自目标满意度隶属函数重新求解。决策过程具有一定的柔性。最后通过算例给出供应链生产-分销协同计划满意解的求解过程,对文中所建立的模型和算法进行了有效地说明和验证。求解结果说明该模型和协商方法能够有效地解决非对称信息条件下供应链生产-分销协同计划的求解和冲突问题。     

区间数运输问题模型及其模糊目标规划求解方法

本文在对不确定性运输问题研究现状的基础上 ,建立了运输价格、可供应量和需求量均为区间数的运输问题数学模型。根据参数实际的意义和区间数的模糊序关系 ,针对所建模型 ,用模糊目标规划的方法求解 ,得到了使每个约束都尽可能满足的满意解     

多油品供给受限下多油库被动配送车辆路径问题研究

成品油供给不足将导致加油站油品订单无法完全满足,如何安排有限油品的合理配送对保障能源供给安全至关重要。为此,本文考虑有限供给下不同客户配送的优先次序,开展配送计划、车辆调度和路径优化等油品配送网络规划活动,对多油品供给受限情况下多油库被动配送车辆路径问题（Multiple Depot Vehicle Routing Problem,MDVRP）进行深入研究。首先,文章构建了考虑需求优先等级和配送成本的多油品多油库车辆路径规划多目标优化模型。其次,采用多目标粒子群优化算法（Multi-Objective Particle Swarm Optimization,MOPSO）对模型进行求解,以实现车辆高效调度和油品配送路径优化。最后,基于CNPC在青岛市部分油库和加油站点的数据信息,构建油品配送网络进行实证检验。算例结果显示,配送车辆路径经过优化后,生成Pareto非劣解集,配送成本显著降低,配送满足率明显提高,这也进一步验证了该模型及相关算法的可行性和有效性。     

带有能力约束的多元马氏需求报童模型

在随机需求环境下考虑带有能力约束的多产品报童问题.为了对多产品的需求进行预测,并度量其需求间的关系,本文首先建立了多元马氏需求模型.其次,在该模型的理论基础上,提出了带有能力约束的多元马氏需求报童模型,进而给出多产品的最优订购策略解.最后,利用期望需求状态的概率值及其截尾概率分析了模型最优解的性质.模型的结论表明,在能力约束的条件下,最优订购量关于左截尾概率单调递减,关于右截尾概率单调递增,而期望需求状态的概率值对最优订购量具有双重的特殊影响.     

航空公司机上周转品多基地库存优化模型

在民航业日益激烈的市场竞争环境下，航空公司对成本控制的精细化管理显得尤为重要。本文基于航空公司的实际背景，针对为旅客提供的机上周转品，建立了一个多基地库存系统的库存优化模型。该模型以系统的总库存成本最小为目标，在考虑需求、回收、调运、安全库存等因素下，决策一个订货周期内的订货及调运方案。基于最优解的分析，在成本参数满足一定条件下，可以得到系统最优的期初订货量；在此基础上，可以将该模型转化为一个网络流模型，参考最小费用最大流算法，设计了一个多项式求解算法来求解该网络流模型，进而得到各基地之间的最优调运量，并证明该算法的最优性；此外，根据期初订货量可行解的范围，设计了一个求解原库存模型的启发式算法。通过实例分析，验证了该模型与两种算法的有效性。     

带学习效应的双渠道供应链库存策略研究

针对具有学习行为的双渠道供应链问题,本文研究了两种分销渠道并存下的最优库存策略。有限计划期内,分销商通过传统销售和在线销售来满足下游顾客的需求。两种分销渠道下的销售单价为时变不减线性函数,当系统中各周期的生产订购固定成本以一定的概率具有学习效应行为时,分别建立了非变质产品生产存贮问题的混合整数约束优化模型以及易变质产品存贮问题的无约束混合整数优化模型,所建立模型的目标为极大化分销商总利润函数。对于这两类模型,通过分析其最优解的性质,利用将生产订购次数松弛为连续变量的技巧证明了最优解存在的唯一性。给出了最优策略的求解方法并比较了两类模型最优利润函数值的大小。最后通过数值算例对上述模型进行了验证,数值结果表明当供应链系统中存在学习效应行为时,该系统能够获得更多的利润。     

多产品救援物资的储备决策:一个扩展的Newsvendor模型

储备一定数量的救援物资用于应对可能的灾害事件对于改善救援工作的绩效有着重要的意义。在考虑救援组织机构面对多种可能的灾害事件的基础上，本文利用一个二阶段交付过程模型来刻画灾害事件发生后救援物资的交付。该模型明确救灾组织在灾害事件发生后首先交付储备物资，如果需求短缺则再综合利用社会捐赠物资和应急采购满足剩余需求。以期望总成本最小化为目标，在需求全部被满足的前提下，本文建立了多产品救援物资的储备决策模型，并给出了其最优解的隐函数形式。进一步，考虑救灾物资储备存在预算限制，研究了具有预算限制的多产品救援物资储备决策模型，并设计了一种二分法的求解算法。数值算例的计算结果则对所建立模型及算法进行了检验。