基于空间划分的分解算法

充分利用具体优化问题的模型空间结构或性质,往往可以减少搜索的不确定性,提高优化效率.多目的间歇生产调度形成的混合整数规划模型中只有0-1变量和连续变量,而且0-1变量和部分连续变量有对应关系.根据问题的特点将原模型分解为含有0-1变量的优化主问题和连续变量的子问题,并提出分解算法,降低了相应连续子规划的规模和复杂度.从计算复杂度的角度分析分解算法适用的问题情形,并用一个典型的批量生产调度问题进行分析实验,结果表明分解算法可以降低实际计算的复杂度,提高解的质量.     

多星联合对地观测调度问题的列生成算法

多星联合对地观测调度问题作为一类大规模组合优化问题, 其求解算法往往采用启发式或超启发式. 运用列生成思想对该问题设计了完全搜索算法. 在建立了问题的整数规划模型之后, 将原问题分解为集合配置主问题和含时间窗口的最短路径子问题, 其中集合配置主问题采用主单纯型法通过CPLEX求解, 含时窗的最短路径子问题采用动态规划求解, 该动态规划算法围绕观测冲突时段这一关键资源进行最优子路径的扩展. 只有在子问题的最优解对主问题的优化目标仍有改进时, 主问题的约束矩阵列才被扩展. 该算法针对部分算例得到了最优解, 其余算例也在指定的时间内得到了相比一种基于优先级的启发式算法更优的解.     

不确定条件下的含存储时间有限的FlwoShop生产调度

针对企业中的不确定性因素 ,研究了不确定条件下的 Flow Shop生产调度问题 ,建立了基于模糊规划理论的模糊处理时间下的含存储时间有限型中间储罐的 Flow Shop的调度模型 ,将“中间值最大隶属度”算法从线性推广到非线性的调度模型中来 ,将模糊的优化问题转换为普通的优化问题 ,最后结合模拟退火算法 ( SA)进行优化求解 ,仿真结果证明了采用该算法的可行性     

设备具有恶化特性的多目标流水车间调度模型与算法

考虑到现实流水车间调度中设备具有恶化特性,针对作业处理时间是其开始时间的线性递增函数的流水车间调度问题,建立了最小化最大完成时间和总延迟时间的多目标优化模型;进而设计了一种基于分解的自适应多种群多目标遗传算法进行求解.该算法将多目标优化问题分解为多个单目标子问题,并分阶段地将这些子问题引入求解过程.在每次迭代时,根据种群在目标空间和解空间的分布情况,自适应地为当前求解的子问题分别构造子种群进行求解.通过对数值算例仿真实验,验证和分析了所提出的算法在解决该问题上能够获得较好质量和分布性的非支配解集.     

基于模糊时间窗的车辆调度干扰管理研究

为解决由顾客需求变动引发的物流配送干扰问题,最大化满足顾客需求并兼顾企业利益,提出基于模糊时间窗的车辆调度干扰管理方法.采用干扰管理思想对由客户需求变动引起的实时车辆调度问题进行研究,在深入分析现实中客户服务时间要求特征的基础上,把客户满意度水平定义为模糊时间窗的隶属度函数,并提出了车辆调度干扰恢复问题转换策略,构建了基于模糊时间窗的客户需求变动干扰管理救援模型,实现从顾客、驾驶员和供应商3方面对干扰影响程度的度量.为寻求最优解,设计模糊遗传算法,并改进了基于客户点的编码方式.在算法中用模糊优化程序处理问题的模糊特征,通过对客户服务时间的局部调整来确定最佳服务时间.实例结果表明了时间窗模糊化处理、扰动恢复模型及算法在应用中的有效性.     

多星成像调度问题基于分解的优化算法

提出了一种求解多星成像调度问题的基于分解的优化算法,将问题分解为任务分配主问题与单星成像调度子问题.任务分配主问题生成不同卫星的任务分配方案,单星成像调度子问题则根据分配的任务进行优化,生成每颗卫星的成像调度方案.采用自适应的蚁群算法求解任务分配主问题,通过自适应参数调整策略及信息素平滑策略,实现全局搜索和快速收敛间的平衡.采用启发式算法及快速模拟退火算法求解单星成像调度子问题,通过综合多颗卫星的调度结果, 可以对任务分配方案进行评价,引导蚁群算法搜索优化的任务分配方案,最终得到多颗卫星的成像调度方案. 大规模测试算例验证了算法的效率.     

基于混合遗传算法的物流配送车辆调度优化问题求解方法

物流配遥车辆调度优化问题是一个NP-hard问题,随着问题规模的扩大,若单纯地应用精确算法将很难获得最优解.首先对物流配送车辆调度问题进行了深入分析并建立了优化数学模型;然后,根据模型把问题的解决合理地划分为两个阶段,将遗传算法的全局搜索能力和C-W节约启发式算法的局部搜索能力有机结合,由此构造出一种混合遗传算法;最后,通过一个应用实例的分析验证了此算法寻优的有效性.     

网络化制造环境下生产动态调度仿真与分析

针对网络化制造环境下生产系统特点,构建异地生产协同调度框架.基于调度框架进行动态仿真计算:应用模糊理论对生产时间分布概率进行判断,确定企业内部生产调度评测参数;使用Hopfield神经网络综合决策,求出企业外协生产与内部调度之间的可行解.将调度框架应用在实际生产调度问题中,对仿真计算结果继续综合优化,能够得到好的可行调度方案.     

移动货架系统多机器人“存-取货架”调度优化方法

近年来,机器人移动货架系统已成为我国智慧物流与智能仓储的重要发展方向,多机器人“存-取货架”调度优化问题是影响该系统运行效率的挑战性难题.本文以减少机器人总行驶距离为目标,对机器人“存货架”和“取货架”进行联合决策,构建了多机器人“存-取货架”调度优化模型.针对该问题具有决策耦合性、解空间巨大的难点,设计了限定宽度的动态规划算法获取初始解,并将所构建的整数规划模型嵌入自适应大邻域搜索启发式框架中,通过两种分解算子将原模型转化为较小规模的子模型,提出自适应数学规划启发式算法,能够快速生成近似最优的调度方案.数值实验表明,与分别优化“存货架”和“取货架”调度相比,本文的联合调度优化方法能够减少约60%的机器人总行驶距离;与实践中普遍应用且性能表现最好的就近指派规则对比,本文方法可降低10%至15%的机器人总行驶距离.本文结论可为指导企业的仓库布局与调度提供借鉴,对我国智能仓储的发展具有重要意义.     

基于蚁群优化的置换流水车间调度算法

针对置换流水车间调度问题,提出了一种基于蚁群优化的调度算法.该算法的要点是将NEH启发式算法和蚁群优化结合起来:首先,将蚁群优化中的能见度定义为NEH中所用的工作加工时间之和.其次,对于部分解采用了NEH中的步骤2和步骤3进行局部调整.最后,对构造出的解做插入型局部搜索.用所提算法对置换流水车间调度问题的基准问题进行了测试,测试结果表明提出算法的有效性.     

The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正~~     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

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《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

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TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

Enterprise resource planning implementation decision & optimization models

To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.     

Call for Papers The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs: