混合PSO算法求解混装工艺下的加热炉调度问题

针对钢铁生产中为减轻混装的影响在冷热板坯混装处空炉的情况,以提高成品质量、降低能耗为目标,建立了混装工艺下并行加热炉调度的数学模型,并提出了基于粒子群算法和邻域搜索技术的混合算法,仿真实验验证了算法的可行性和有效性.     

启发式算法求解等待时间受限的两阶段流水车间调度问题

等待时间受限的两阶段流水车间调度问题具有强NP难的复杂性,有必要探索问题特征来开发近似求解算法。本文分析了此问题与一般两阶段流水车间调度和无等待两阶段流水车间调度的关系,给出了两类特殊问题的多项式求解方法,探讨了最优调度的工件序列特征。在此基础上,设计了基于排列排序的启发式算法,算法应用Gilmore-Gomory启发式生成初始序列,构造调度解的可替换集合实现迭代寻优,并利用工件序列特征调整工件顺序以优化当前调度。通过对算法的求解性能进行理论分析和实验验证,进一步表明了该算法的有效性。     

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     

基于偏好决策的MC模式下供应链调度优化

分析了随机需求与随机资源约束条件下的MC模式下供应链调度过程中蕴含的主要矛盾问题,提出对供应链协作成员动态收益满意偏好的合理决策是有效解决矛盾的关键因素之一。对影响和决定该偏好的主、客观因素进行了界定以及定性与定量分析,建立了基于协作成员满意收益的利益偏好决策模型,最后将其引入MC模式下的供应链调度优化模型,通过算例分析,验证了思路与模型的有效性。     

炼钢连铸生产调度问题的两阶段遗传算法

将炼钢连铸生产过程抽象为混合流水车间,建立了0-1型混合整数线性规划调度模型。模型将严格连续浇注作为等式约束,并通过分段惩罚来平衡炉次的驻留时间。在对模型进行Benders分解的基础上,提出了将GA与LP结合的两阶段遗传算法。在算法设计中,提出了一种新的染色体编码来表示炉次设备指派与排序方案,给出了相应的遗传操作方法。算法的第一阶段通过最小化设备析取冲突来寻找高质量的种群,第二阶段通过求解线性规划模型来指导遗传算法的迭代过程。基于生产实际数据的仿真实验表明,该算法能够有效求解炼钢连铸生产调度问题。     

基于现金流均衡目标的多模式项目调度问题研究

首先对基于现金流均衡目标的多模式项目调度问题进行界定;随后定义两组0-1决策变量并构建问题的优化模型;鉴于问题的强NP-hard属性,设计专门的模拟退火启发式算法;最后用一个实例对研究进行说明,并计算分析关键参数对目标函数的影响.结果表明:承包商最大累计资金缺口随项目截止日期的延迟、支付比例和预付款比例的提高而减小,随着质量保证金比例的提高而增大.     

随机多模式资源受限项目调度

项目调度是实现项目资源优化配置的重要手段。项目执行时往往面临大量不确定因素,并呈现出典型的多模式特性,给项目调度带来了很大挑战。鉴于此,本文研究活动工期不确定条件下的多模式资源受限项目调度问题,建立了该问题的马尔科夫决策过程模型。为了高效求解上述模型,设计了基于Rollout的近似动态规划算法。该算法可以在项目执行过程中根据最新的项目状态动态给出调度方案,从而有效优化项目期望工期。在所提算法中,利用“活动—模式”列表与并行调度机制相结合的启发式算法构建基准策略,并设计了基于离散时间马尔科夫链的动态仿真,以进一步提升算法性能。基于公开的项目调度问题库PSPLIB,通过大规模计算实验分析了本文算法的性能,探讨了多种因素对调度效果的影响。     

电子商务下基于改进两阶段算法的有时间窗车辆调度优化

为满足电子商务下的物流配送需求,将传统车辆调度模型进行修改,将目标函数改为基于费用最小,在约束条件中增加时间约束、货物容积约束、车辆最大工作时间、多种车型、载重量限制和最大行驶距离等,以提高模型的适用性和通用性。由于有时间窗的车辆调度问题是NP难问题,采用改进两阶段算法进行求解。即第一阶段用模糊分层聚类法将客户群分成若干区域,在每个区域又用扫描算法分解成若干符合约束条件的小规模子集;第二个阶段对各个分组内客户点,就是一个个单独TSPTW模型的线路优化问题,因此,采用改进混合遗传算法进行优化求解,最后的算例仿真表明了算法的有效性和可行性。     

多阶段条件下投资组合的优化研究

实际中的投资行为都是一个持续不断、贯穿各阶段的过程，单阶段的组合优化方法不能有效地指导实际中的多阶段投资过程。本文重点探讨了在证券统计特征不变的前提下，应如何选择多阶段组合优化策略（ｗ１，ｗ２，…，ｗＴ），并用动态规划的理论方法，研究并给出了求解多阶段投资组合优化的过程和公式，最后，通过一个例子直观地说明了单阶段展期策略不是最优的。     

A Model for Master Production Scheduling in Uncertain Environments

In uncertain environments, the master production schedule (MPS) is usually developed using a rolling schedule. When utilizing a rolling schedule, the MPS is replanned periodically and a portion of the MPS is frozen in each planning cycle. The cost performance of a rolling schedule depends on three decisions: the choice of the replanning interval (R), which determines how often the MPS should be replanned; the choice of the frozen interval (F), which determines how many periods the MPS should be frozen in each planning cycle; and the choice of the forecast window (T), which is the time interval over which the MPS is determined using newly updated forecast data. This paper uses an analytical approach to study the master production scheduling process in uncertain environments without capacity constraints, where the MPS is developed using a rolling schedule. It focuses on the choices of F, R, and T for the MPS. A conceptual framework that includes all important MPS time intervals is described. The effects of F, R, and T on system costs, which include the forecast error, MPS change, setup, and inventory holding costs, are also explored. Finally, a mathematical model for the MPS is presented. This model approximates the average system cost as a function of F, R, T, and several environmental factors. It can be used to estimate the associated system costs for any combination of F, R, and T.     

A Comparative Analysis of Master Production Scheduling Techniques for Assemble-To-Order Products

This paper studies the master production scheduling (MPS) activity of manufacturing firms that produce assemble-to-order (ATO) products. It describes four techniques for master scheduling ATO products: end-product bills, modular bills, super bills, and percentage bills. These procedures are compared in terms of the percentage of customer orders delivered late, the mean tardiness of customer order deliveries, and the total cost of inventory using simulation analysis. The results indicate that the performance of an MPS technique is affected by the level of uncertainty of the end products' demands and the degree of component commonality in the product structure. In particular, modular bills produce the highest customer service level and super bills produce the lowest total inventory cost under most operating conditions. The conclusions also suggest that the choice of a particular MPS technique is often a compromise between the benefits of improved MPS performance and the costs of implementing and executing the MPS system.     

A Comparison of Due Date Setting,Resource Assignment,and Job Preemption Heuristics for the Multiproject Scheduling Problem*

This research examines a heuristic, rule-based approach for setting due dates in a multiproject, multijob, or assembly shop. Due date estimation is a challenging problem because the operating environment is capacitated, involves the allocation of multiple resources, and allows for the preemption of resources from one project or job to another. The dynamic, continuous arrival of new jobs or orders frequently results in the preemption of resources through the application of managerially determined priority policies. These preemption policies have a significant impact on the ultimate completion time of a job or a project. A three-factor, full-factorial computer simulation experiment is used to assess the relative effectiveness of combinations of four due date setting heuristics, five resource assignment heuristics, and three resource preemption heuristics. Recommendations are made for the selection of due date and resource assignment heuristic combinations under the three preemption policies examined.     

中国企业拓展国际市场的模式与策略研究--以荷兰中资企业的实证分析为例

在特定的国外市场选择正确的进入方式是企业国际化进程中最重要的决策之一,也是跨国公司拓展国际市场、实施全球战略的重要思路.本文以企业国际市场进入模式决策的相关理论探讨及模型构建为基础,通过对在荷兰中资企业的实证分析,探讨中国企业如何顺应世界潮流,实施"走出去"战略,选择拓展国际市场的适当模式,以及如何在全球范围内最有效地利用各种经营资源,以提升自己的竞争能力,在跨国竞争中求得生存和发展的相应策略.     

基于混合蚁群算法的生产系统设施规划问题研究

设施规划问题主要研究生产设备的布局规划,从而减小厂区内的物料搬运成本。一个有效的设施规划有利于生产过程中整体运作效率的提高。随着市场竞争的日趋激烈,市场环境处于不断的变化之中,制造企业需不断对设施布局进行重新规划来适应不断变化的市场环境对产品需求量的影响,并达到降低成本的目的。这一问题便需要用多阶段设施规划（MFLP）的方法来解决。本文提出了一种改进的混和蚁群算法（HACO）来解决带有财务预算约束的多阶段设施规划问题,并将此方法与其他一些典型的启发式算法进行了对比分析。结果表明,本文提出的HACO算法是求解带有财务预算约束的MFLP问题的一种有效的方法。     

CIMS条件下,单件小批生产的生产作业计划的编制方法及实证分析

本文提出了一种CIMS条件下,单件小批生产作业计划的一种新的编制生产作业计划的方法,并通过实例对该方法进行了实证分析。