面向成套订单问题的工艺规划与排序的集成研究

本文从工艺规划与排序的集成优化角度研究了成套订单问题^[1],克服了单独研究工艺规划和排序局部优化的局限性.文章中考虑了同一工件内部各道工序之间存在的优先加工限制,以及工件在不同机器上加工需要转移时间和工序间接连加工需要机器调整时间的情况,建立了成套订单问题的集成排序模型,并提出了针对求解大规模问题的基于遗传算法的启发式算法,最后通过一个算例对所研究的集成排序问题和所提出的算法进行了说明,计算结果表明了算法的有效性.     

多功能机床环境下的Job Shop问题研究

本文引入工序机的概念描述加工系统的资源,建立了面向多功能加工机床的Job Shop作业计划模型,用遗传算法对所建的模型进行优化。在遗传算法优化搜索的基础上,利用工件、工序机和实际机床之间的动态调度使作业计划更趋合理。最后给出数值试验结果。     

基于学习效应及时间转换约束双重作用下项目网络模型研究

具有时间转化约束项目网络是对传统网络的创新,其考虑了时间转换约束对项目网络的影响。但是,在已有时间转换约束项目网络的研究过程中都是假设在整个工期内工作效率是固定不变的,忽略了人为因素。而人在工作过程中具有学习效应,即随着时间的推移人由对活动的生疏逐渐到能够熟练完成活动,在这个过程中工作效率也有了很大的提高。本文在前人研究的基础上,考虑了人的行为因素对具有时间转换约束网络的影响,给出了在人的学习效应和时间转换约束双重作用下的机动时间的计算公式,进而给出工序持续时间的计算公式,并在此基础上建立了网络关键线路的变化模型。最后,通过实例验证了该模型的有效性和合理性。     

GPRs条件下时间-费用权衡问题的初始最优解

求解时间-费用权衡问题时,特别是在确定项目的最优时间-费用曲线时,首先必须找出初始最优解,即费用最低的总工期,然后在该解的基础上,用最低的压缩费用将总工期逐步缩短。在工序之间只有严格优先关系下,各工序的费用最低的工期就是初始最优解。但是当工序之间存在一般优先关系(简称GPRs)时,各工序都选用费用最低的工期往往无法满足既定的优先关系,使得项目不可行,因此必须考虑其它费用较高的工期,并且在时间约束范围内使得总费用最低。所以求解GPRs条件下时间-费用权衡问题的初始最优解是一个项目调度问题。针对该问题,首先,通过分析GPRs及其表示方法的特点,建立了该问题的数学模型;其次,通过对该模型进行对偶变换,将其等效转化为产销平衡的运输模型。运用已有的相关算法能够简便有效地求得该模型的最优解,并跟据初始-对偶关系可求得原问题的最优解。     

考虑加工与运输协同调度的单机排序问题

在考虑加工与运输协同调度的单机排序问题中,每个工件尺寸不同,工件在一台机器加工后,由m辆有容量限制的运输工具运送到同一个顾客处,目标是极小化最后一个送到其顾客的工件的到达时间,本文给出了该问题的一个最优算法,并且证明了该算法的最坏情况界为3/2。     

基于机动时间的可分解平行工序顺序优化研究

平行工序的顺序优化是解决资源有限项目进度计划问题的最有效、最普遍的方法之一。对于该类问题的研究目前主要基于工序的不可分解性,而现实情况下有些工序是任意可分的。基于此,本文首先提出了最小路长定理,在其基础上,建立了任意可分的两个平行工序调整为顺序工序的亏值模型,并进行了理论证明,此外,针对从n个可分解平行工序中选取一个与指定工序调整为顺序工序的优化问题进行了研究,在已给亏值模型的基础上设计出了优化算法,越是大型网络,该方法的优越性越明显。     

面向并行制造的多生产单元协同调度研究

为提升多生产单元制造系统整体效率,在其系统内开展面向并行制造的协同调度研究,在考虑运输、换线等时间的基础上,构建多生产单元并行协同调度模型,采用并行分段协同遗传算法求解;在此基础上,将所研究协同调度方法应用于某复杂机电产品多生产单元制造车间,并与变批量调度与等批量调度比较。研究表明,所提的并行协同调度方法可以显著提升生产单元效率,提高生产单元设备和人员利用率。     

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。     

考虑质量相关性需求与完全预防性维修的EPQ决策

在经典EPQ模型基础上,考虑质量相关性需求和周期性完全预防性维修策略,以单位时间利润最大化为目标,构建经济生产批量的决策模型。在企业单位时间利润模型的构建中,结合质量相关性需求以及设备退化这一实际问题,进行动态预防性维修成本、恢复成本、次品修复成本以及产品需求率的构建。考虑目标函数的复杂性,本文采用遗传算法对模型进行数值求解,并通过与不考虑质量相关性需求的EPQ决策的比较分析,验证其合理性。     

具有时间转换约束的离散时间-费用权衡问题研究

离散时间-费用权衡问题(DTCTP)是项目进度中研究最多的双目标优化问题,它通常以三种形式出现:(1)P1:截止日期问题,在项目截止日期约束下使完成项目的总费用最小;(2)P2:预算问题,在费用预算约束下使项目工期最短;(3)P3:工期-费用曲线问题,找出全部有效的工期-费用模式集合。然而,考虑时间转换约束(TSC)的DTCTP却很少被关注。本文首先介绍时间转换约束的问题描述,在此基础上,建立具有活动类型时间转换约束的DTCTPTSC-P2模型;从实用角度出发,设计求解模型的遗传算法;最后,用一个真实项目实例说明模型的合理性和算法的有效性,对算例分析结果表明,该模型对承包商更准确地进行项目工期-费用权衡决策具有借鉴意义。     

含学习效应技术采纳时间的优化模型及模拟

针对企业技术采纳时间决策的问题,考虑企业内部学习效应和外部技术演进对企业技术采纳时间的影响,并重点考虑学习效应因素,建立了一个含学习效应技术采纳时间的优化模型;给出了企业技术采纳最优时间的决策准则;分析了企业最优技术采纳时间与固定采纳成本、市场容量、学习效率、外部技术进步率和需求弹性等因素之间的关系;模型模拟验证了模型的有效性和采纳决策准则的合理性.     

运输成本对批量敏感时的供应链批量协调策略比较研究

以一个多周期、随机客户需求和单位产品运输成本对批量敏感的供应链为研究对象,建立了由生产商负责产品运输时,供应链分散决策情形下的最佳批量模型,并提出了基于批量折扣和改由批发商负责产品运输的供应链批量协调策略.研究结果表明:当由生产商负责产品运输时,单位产品运输成本对批量越不敏感,生产商的最佳生产批量越小,与批发商要求的短周期、小批量订货越接近;如果改由批发商负责产品运输,批发商的最佳订货批量更接近于生产商的最佳生产批量.最后,通过数例分析发现,对生产商来讲,当单位产品运输成本对批量不太敏感时,批量折扣政策优于改由批发商负责产品运输的策略,但当单位产品运输成本对批量较敏感时,后者优于前者.     

考虑故障停机的生产控制与维修计划联合决策模型

通过生产控制与维修计划协同决策,降低生产成本。首先描述生产过程,分析各项费用。其次,建立了考虑生产过程失控、故障率和故障停时间的生产过程控制、生产计划优化和维修管理联合优化决策的模型。通过模型求解,联合制定出生产过程检查策略、生产计划（经济生产批量、生产批次）以及维修计划（PM间隔期）,实现单位时间内总费用最低的目标。再次,案例研究,分析生产过程失控、故障率和故障停机时间对于经济生产批量、生产过程检查策略和生产系统维修计划的影响。该模型从理论上解决了生产过程控制、生产计划优化和维修管理联合优化决策难题,对于指导企业制定生产计划和生产系统的检修计划,进而提高产品质量、降低生产成本、确保准时交货都具有指导意义和实用价值。     

广义优先关系下工序机动时间的隐形消耗

在带有广义优先关系(generalized precedence relations,简称GPRs)的工序网络中,发现了新的奇异现象.传统观念中,如果某工序的机动时间被消耗,则必然发生在以下两种情况中:1)该工序主动消耗自身机动时间;2)由于该工序的前继工序消耗各自的机动时间,导致该工序被动地消耗自身机动时间.然而新发现的奇异现象是,即使脱离上述两种情况,某工序的机动时间也会被消耗.该现象称为工序机动时间的隐性消耗,出现在带有GPRs的工程项目中.在GPRs网络的基础上,研究了该奇异现象的特性,分别针对工序的经典时差和隐性时差,提出了相应的机动时间隐性消耗的量化方法.对于带有GPRs的项目调度问题,工序机动时间隐性消耗的现象会弱化现有的基于机动时间的模型和优化算法,因此,为了进一步提高项目调度的效率和准确性,对该奇异现象的理论研究是不可或缺的.     

基于学习遗忘曲线模型的员工生产率研究

基于学习遗忘曲线模型,研究劳动密集型产业的员工生产率。在将该模型扩展到多周期的基础上,探讨了劳动技能培训与巩固、短期雇佣与长期雇佣等对员工生产率的影响。此外,在考虑发生停产的情况下,分析了不同的人力资源管理策略对员工生产率的影响。研究结果为企业人力资源管理提供了理论依据和参考,并为企业保持较高的员工生产率提供了解决思路。     

震后应急物资多方式供应的模糊动态LRP

研究震后应急物资多方式供应中的多层次设施定位-路线规划问题(LRP),综合考虑应急物流网络中的多周期应急物资模糊需求、时间窗限制、部分路网损毁与动态恢复、车辆随机行驶时间、大需求点采用需求分割策略同时进行运输与配送等特性,以应急物资总供应时间最短为目标,构建了一个震后应急物资多方式供应的多周期模糊LRP优化模型,并根据模型特点设计了一种贪婪算法结合蚁群算法的混合启发式算法予以求解.最后,通过算例验证了本文模型和算法的可行性与有效性.     

考虑完成期限的电子商务在线订单分批模型及算法

在电子商务在线订单拣选系统中,订单到达时间和订购商品等信息未知。针对拣选设备容量、员工人数等资源有限约束情况,研究在何时、对多少订单进行分批优化,以保证在订单完成期限前以最短的时间拣出最多的订单。构建考虑订单完成期限的在线订单分批混合整数规划模型,以最小化平均有效订单服务时间,采用改进的固定时间窗订单分批启发式规则求解模型,定义剩余操作时间在[前置时间,配送准备时间]内的订单为紧急订单,构建综合考虑紧急程度和相似度因素的在线订单分批算法。采用某配送中心14：00～18：00时间段内以泊松分布（λ＝17）随机生成的订单进行数据实验,将实验结果与传统固定时间窗在线订单分批算法进行比较。研究结果表明,考虑完成期限时,系统拣选配送的订单数量更多,总服务时间和平均有效订单服务时间更短,且出现延迟订单的数量更少,延迟时间更短。拣选员工人数的增多在不同程度上提高配送率,且考虑完成期限时,配送率提高幅度要大于传统算法;但随着人数的增加,配送率的提高幅度呈降低趋势。     

基于工序异质性的关键链项目缓冲监控

通过关键链项目缓冲监控可以防止缓冲在项目执行阶段被浪费,并保证项目的工期,有效的监控方法有利于提升项目的整体绩效。为了克服统一缓冲监控方法的不足,在保证项目工期的基础上,本文考虑成本因素对项目的影响,提出了一种基于工序成本和工期敏感度的差别动态缓冲监控模型。该模型考虑工序异质性将工序划分为成本敏感型工序和工期敏感型工序,根据工序的综合感知效用进行缓冲监控分配,并结合敏感度对不同类型的工序设置不同的监控基准点和纠偏措施。仿真结果表明,差别监控相对于统一的监控模式有利于实现项目工期和成本的双优化,验证了本文方法的有效性。     

具有时间转换约束项目网络的时差分析

在传统的网络计划模型中,当所有的紧前工序结束后,当前工序就能够马上开始。但在实践过程中,由于许多工序会受到开始时间的约束,因此工序很少能在满足优先关系约束后的任意时刻开始,而具有时间转换约束的网络则能很好地描述此类问题。本文主要研究在时间转换约束下,不同类型的工序在网络中的时间特性变化情况,并在现有研究基础上,将网络中工序的时间参数由传统的算法转换成具有时间转换约束的时间参数,提出新的机动时间计算公式。最后以案例的形式分析比较传统网络与具有时间转换约束网络的区别,从而体现时间转换约束网络模型的实践价值。     

运输问题时间优化算法

运输问题是线性规划中的一类特殊问题。适用于求解目标函数符合线性叠加关系的费用或距离问题,对于实际运输问题中的运输时间优化问题则难以给出优化解。本文结合科研实践提出了运输问题中有关时间优化的迭代算法模型,此模型可给出整体运输时间最优的运输方案。通过实际检验证明,此算法简便、稳定、计算结果符合实际情况。