大规模定制模式下供应链计划调度优化分析

大规模定制模式下供应链生产计划调度问题是一个典型的随机需求与随机资源约束的 多目标动态优化问题. 在对该问题特征翔实描述,分析所总结的理论研究成果基础上,提出了 完整的随机多目标动态优化数学模型. 通过实例简要分析了优化目标的成熟性及模型的可行 性. 最后,指出了较为重要的动态优化调度过程的实现,并进行了实践应用过程的验证与说明     

分散式项目群调度的双目标优化方法研究

项目群中的多个项目存在着更加密切的关联关系,典型表现为项目之间的紧前关系约束。本文考虑多项目之间存在紧前关系约束且在分布式环境下竞争有限共享资源的情况,提出了一种面向项目群管理的分散式资源约束多项目调度问题。该问题的最大特点是在保持单项目独立调度的前提下,在项目群中考虑多个项目的关联关系执行优化调度,实现多目标优化和共享资源分配。基于快速非支配遗传算法进行改进,设计了一种两阶段求解算法。第一阶段运行在单项目层,以工期和共享资源需求最小化为目标,对每个单项目进行双目标调度;第二阶段运行在项目群层,根据单项目的求解结果,在项目紧前关系约束下,进行项目群双目标优化调度,确定项目群工期、共享资源投入和资源分配的最优配置集合。通过大量的计算仿真,验证了算法的改进效果。本文所提出的方法通过单项目和项目群的分层调度,实现了单项目个体优化和项目群全局优化的统一。     

基于约束理论的汽车4S店维修服务系统动态调度

在分析描述汽车4S店维修服务系统与制造系统调度问题异同的基础上,将汽车4S店维修服务系统调度问题设计为以最小化客户等待时间为目标,存在明显瓶颈环节的动态FJSP问题。接着,运用约束理论分解简化该复杂系统的调度问题,设置缓冲区,构建缓冲区管理机制,实现瓶颈和非瓶颈资源调度方案间的协调,并结合瓶颈和非瓶颈资源的特性设计再调度策略,实现问题的动态调度。最后,通过实例验证了方法的可行性和有效性。     

危险品物流运输中的多目标车辆调度优化问题

综合考虑危险品物流运输的安全性和经济性,以运输总成本、车辆总数、人口密集区经过数、限行区域数为目标建立了一个多目标优化模型。针对模型,设计了一种改进的遗传算法来求解问题。     

一个应急条件下港口群物资优化调度模型北大核心

由于海域面积广阔、生存环境恶劣,单一港口供应能力有限,难以满足突发灾害事件时的大量应急物资需求.本文针对港口群应急物资协同调度问题,构建考虑运输成本和任务完成度的双目标规划模型,并设计求解该模型的NSGA-1算法,通过港口群和陆上供应点的协同调度,满足应急物资快速可靠的运送需求.基于南海海区港口数据设计数值实验,对比了受灾顺序随机和受灾顺序确定两种情境下方案的鲁棒性.本文的研究结论对突发灾害事件港口群应急管理具有一定的指导意义.     

模糊供求条件下应急物资动态调度决策研究

围绕大规模突发事件应急的特点,在供应点、集配中心到需求点的三级供应网络的基础上,研究了模糊供求条件下的多模式联合调运的应急物资动态调度问题。首先建立了在需求满足率最大化的基础上,以总运输时间和应急成本为目标的带序关系的多目标非线性规划模型。考虑供大于求和供不应求两种供求关系,对于供不应求的物资,下一周期将优先配给。另外,采用最可能值法确定模糊数的权重和置信水平,采用平均权重法将三角模糊数转化为确定值,给出了去模糊化的策略和具体算法。通过决策者对运输时间和应急成本的动态赋权,提高了模型的柔性。最后以汶川地震为背景,设计仿真实例,验证了模型和算法的有效性。     

军队技术人才培养规划的鲁棒优化研究

本文针对军队发展带来技术人才需求的动态变化,通过将技术人才各方面素质需求的不确定性离散成三种不同情景,采用鲁棒优化方法构建了军队人才培养的鲁棒优化模型,以军队信息化建设人才需求为背景,以某部人才队伍为研究对象进行了实证求解,并比较了基于单一情景的规划结果与鲁棒优化模型的结果。研究结果表明,鲁棒优化模型对于军队人才培养规划制定具有更好的稳定性和可行性。     

模糊信息动态车辆调度优化问题研究

针对车辆调度中的模糊信息问题,以车辆模糊行驶时间以及顾客模糊预约时间为模糊信息参量,采用细分顾客类别以吸收配送者知识系统的方法,分别以物流企业效用最大化和顾客效用最大化两种决策目标构建了2类模糊信息动态车辆调度优化模型,并给出了求解该类问题的蚁群算法.仿真试验分析了决策参数的变化对2类模型计算结果的影响,并给出了相关参数制定的依据.     

物流中心选址的多目标优化研究

物流中心选址是一个定性与定量相结合的问题.首先以最小化建设成本和最大化建站的综合评价值为目标,建立一个双目标规划模型.首先,根据决策者是否知道目标函数的偏好,提出加权法和折衷规划法.最后,通过多目标模糊决策分析方法获得了多目标优化方案,利用模糊分析法的原理,确定评价指标,然后把供选择的物流配送中心方案在模糊环境下进行排序,从而得出最优的选址方案.     

突发事件下高铁站应急疏散多目标优化模型与自适应量子蚁群算法

突发事件下公共场所人员的应急疏散问题是目前国内外研究的热点,其中高铁站应急情境下的人员疏散及路径优化也随着高铁的快速发展逐渐引起了人们的重视。本文考虑拥挤度会对疏散人员心理行为及疏散效率产生影响,以高铁站人员应急疏散过程中的拥挤度与总疏散时间为目标,建立了高铁站应急疏散路径多目标优化数学模型,设计了一种改进的自适应量子蚁群算法进行求解,并与常规算法求解结果做了对比分析。通过算例进行模拟实验,结果表明,所提出的模型较好地兼顾了疏散路径的安全性与时效性,且设计的算法具有良好的全局性和收敛性,有助于进一步完善我国高速铁路客运运作管理体系。     

时间窗口约束下基于改进蚁群算法的协同制造调度研究

与传统调度模式不同,协同制造模式下企业之间的调度模式极其复杂。协同企业间的加工工序路线并不固定,且不同类型产品具有不同的加工路线网络。为此本文针对平衡型、瓶颈型、跳跃型、混合型四类具有典型特点的协同制造网络G_p进行分析和设计;考虑制造企业同类产品合并加工策略,构建基于连续加工量的分段生产成本函数;通过设计合理的订单最早交货时间和最晚交货时间,对订单交货进行时间窗口约束,并在此基础上构建了由制造商生产成本W_c^m、订单等待W_s^k（Q_k, T'_k）和提前完工库存成本W_s^k（Q_k, T″_k）、延期惩罚成本构成W_l^k（Q_k, T'″_k）的目标函数。为求解该模型,创新性将蒙特卡洛思想引入蚁群算法,提高蚂蚁选择合理性,避免局部最优;同时,采用移动窗口[min, max]奖励机制,并且对信息素奖励乘以平衡系数k（N）提高奖励可信度,加快搜索速度并提高求解性能。仿真结果表明,本文构建调度模型合理,可以获得优化的调度结果;同时,本文提出的蚁群改进寻优算法具有良好的求解速度和收敛性,算法具有较好的稳定性。     

基于遗传算法的资源约束型项目调度优化

资源约束型项目调度的优化是一个NP-hard问题,其求解难度随着资源约束项的增多呈指数方式增长,传统的基于Excel表的手工优化方法不能及时计算出有效的资源配置方式,从而影响项目管理人员的资源调度.针对多资源约束型项目调度的优化问题提出基于遗传算法的资源约束型项目调度的优化方法,该算法采用基于活动优先权的十进制编码方式,结合活动的存储邻接矩阵,有效地解决活动调度违例现象;运用优先抢占模式的资源分配方式安排活动资源,避免资源分配中的冲突问题;并为该算法设计了启发式遗传算法的C语言程序,通过计算机的多次迭代运算得出满足资源约束的最优工期.实践结果表明,遗传算法可以快速有效地解决企业项目调度的优化问题,适合在企业项目进度管理中推广运用.     

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。     

基于遗传算法的虚拟企业协同资源优化问题研究

面向复杂零件的协同制造,以工艺流程为核心将协同制造任务进行分解,并有效利用"逻辑制造单元"和"逻辑加工路线"等概念描述复杂零件的协同制造任务,最终目标是形成基于复杂零件工艺流程的、可支撑异地协同生产的加工路线。对复杂零件协同制造的制造资源优化配置问题进行了数学分析和描述,建立了问题的目标函数与约束条件。本文以加工时间、运输费用和加工质量作为目标,约束条件包括顺序约束、释放期约束、时间约束、交货期约束、成本约束和质量约束,最终将资源优化配置问题归结为多目标优化问题,并利用遗传算法进行求解,得到了较为满意的结果。通过实例分析,将模型应用于某型号发动机叶片协同制造,说明采用本论文的模型可以有效解决复杂零件协同制造的资源优化配置问题。     

作业车间的模糊动态调度问题研究

本文针对作业车间的模糊动态调度问题,给出了该问题的生产系统描述、建模,给出了基于工件到达时间三角模糊数的计算确定重调度时段划分点的模糊动态调度策略,通过一种基于时间分解的策略将作业车间的模糊动态调度问题转化为一系列不一定被完全执行的静态模糊子调度问题求解。针对模型的求解给出了改进的G&T算法,将改进的基于关键路径的邻域交换技术引入遗传算法变异算子的设计,改善了算法解的局部寻优能力。仿真实验结果表明,本文给出的作业车间模糊动态调度模型是正确的,提出的算法有效,且动态调度策略具有鲁棒性。     

多枢纽轴辐式协同物流网络任务-路径优化匹配研究

针对物流网络运营中规模效益低、运营商与客户利益冲突等问题,本文提出了基于多枢纽轴辐式协同物流网络的任务-路径优化匹配策略。在网络结构确定的条件下,从物流集成服务商角度出发,综合考虑资源发车时刻、路径能力限制、动态成本折扣系数以及任务延时惩罚,构建了以总物流成本最小和时间最短为优化目标的轴辐式协同物流网络任务-路径优化匹配数学模型。根据问题特点,设计了基于三层编码的遗传算法对模型进行求解,同时配合多点交叉、变异机制提高求解效率。研究结果表明,集并运输能够大幅度降低任务集执行成本,但当集并带来的交货延迟、客户满意度降低等负面效应超过其正面效应时,需适当匹配直达线路以提高整体效益。     

雪灾救援物资车辆-直升机联合运送的调度问题研究

文章研究了雪灾救援中车辆与直升飞机联合运输应急物资的调度问题。在道路疏通能力与整体救援时间有限的情况下,首先决策需要疏通的道路,及其疏通顺序,对疏通后的需求点采用汽车运输补给,该阶段决策目标为汽车运输量最大化;然后调度直升飞机对各点疏通前的物资短缺以及未疏通的需求点进行物资运输,设计每架直升机的飞行路线与各点投放量,使得两个阶段运输完成后,最大化所有需求点中最小物资可维持时间。文章对两个阶段分别建立混合整数规划模型,并设计启发式算法,最后以西北某区域的路网结构为例,设计了数值算例。     

基于MAS的移动服务链协同工作机制研究

基于多智能体系统（multi agent system,MAS）原理,对移动服务链的竞争和协同工作机制进行了模拟研究。首先,建立了门户,接入服务提供商、产品／服务商驱动和无线网络服务提供商之间的动态竞争和协同工作方式的优化模型;其次,基于进化算法,在Repast构架上,用java实现以上三种工作机制的多代理模拟系统;最后设计模拟实验场景,对三种工作机制下多期平均利润和风险等模拟结果进行对比分析,结果表明,协同工作方式较另外两种竞争机制,服务链总利润更高,设计合理的约束条件,能有效降低服务链利润风险。     

基于整数规划强对偶求解一类局域性资源受限项目调度问题

资源受限项目调度问题(简称RCPSP)是最具代表性的项目调度问题之一,调度过程可理解为,将受资源约束的平行工序调整为顺序工序。本文针对实际中广泛存在的资源局域、而非全局受限的情况,研究局域性RCPSP,并重点考虑一类问题：项目某环节的一系列平行工序,可用资源量只有一半,各资源可重复利用且具有相应多功能,但最多能承担2个工序,需将这些工序两两排列成对,实现项目工期最短。本文首先探索问题“局域性”特征,量化局域调度对项目工期的影响;基于此,构建只涵盖“局域调度工序”的0-1规划模型;再者,发展整数规划强对偶理论,结合Dangzig-Wolfe分解等方法,提出多项式时间的精确算法;最后通过算例测试,验证算法优势,例如,计算大规模算例的最优解,运用该算法比常规精确方法可快数万倍以上。