具有两销售市场的折损产品整合生产库存模型

研究了在具有两个不同销售周期的销售市场情形下，当需求率、生产率和折损率为常数时的折损产品供应链库存系统问题．通过对供应链中原材料供应，产品生产和销售环节的库存系统的各自分析，建立了整合库存系统数学模型，给出了优化方法，并采用数例对模型进行了分析．     

多心理账户下基于QFD的多产品库存优化

针对顾客有限理性引起的需求模糊性和随机性,引入多心理账户于多产品库存决策系统,指出库存决策者的金字塔式心理账户结构.以顾客满意为驱动力,基于QFD(质量功能展开)将顾客需求转化为对多产品库存的优化.结合行为证券投资组合理论建立了一种具有机会约束属性的多产品库存优化模型,并给出了其求解算法.     

替代性需求下一类产品的品种选择与库存控制的联合决策

针对替代性需求下一类产品的品种选择与库存控制的联合决策问题进行了研究.假定消费者可进行广义二次替代尝试, 且产品间的替代为不完全替代.在界定基于品类的替代率和基于缺货的替代率的基础上,给出了该类产品的初始需求、 核心需求与有效需求的描述,并构建了该类产品的总利润函数. 然后,以该类产品的总利润最大化为目标函数,以存储空间、预算和服务水平为约束条件,构建了一个非线性整数规划联合决策模型, 给出了模型求解的启发式算法.最后, 通过一个算例说明了模型的求解过程,并对部分替代系数进行了敏感性分析, 结果表明,该模型的可行性和适用性较好,由该模型给出的品种选择方案和库存控制方案比初始策略下的总利润增加了17.6%, 当替代效应超过毛利的影响时或产品部分替代系数波动增大时,该启发式算法的适用性也较好.     

基于订单式生产下的产品计划投产量决策

为降低实际产量大于或小于客户订货量对企业效益带来的负面影响,研究了订单生产模式下的产品计划投产量决策问题.分析指出由于不同客户的订单在品种规格、工艺难度、材料等方面要求不同,同时生产系统本身具有的随机不确定性特点,导致了生产过程产品合格率的随机波动.研究假设产品合格率在一定范围内波动服从正态分布,以损失期望值最小化为目标,建立了产品计划投产量优化决策连续模型.用MathCAD对该模型进行了仿真,并分析了该模型对相关参数的敏感性.针对某订单式生产企业的生产实践问题,建立了产品计划投产量决策离散模型,数值计算结果验证了该决策模型的有效性.     

短生命周期产品运营的系统动力学仿真优化

应用系统动力学对短生命周期产品的生产运作进行建模与仿真,并在此基础上实现优化。此类问题分析的复杂性源于系统各要素之间存在复杂的相互作用,并在较短的产品生命周期内作用更加明显。而传统的数学建模方法因难以清晰、简洁地描述出这些非线性关系而不能被应用于此类问题的研究。因此,建立了短生命周期产品生产运作的系统动力学模型,通过仿真来实现系统运行绩效的优化。模型中不仅模拟了产品有限生命周期内的需求变化,还考虑了劳动力资源对产品生产、顾客满意度对产品需求的影响等诸多现实问题。最后,通过对一个具有代表性的短生命周期产品的运作仿真,演示了在仿真数据的分析基础上对系统参数实现了优化。     

考虑延期交货、转包和非减库存能力约束的单产品批量模型

研究了一个非减库存能力约束下的允许延期交货和转包的单产品动态批量问题.引入子计划概念,通过先求解所有可能的子计划,再基于动态规划搜索子计划的最优组合,得到问题的最优解.给出了所有子计划的通用数学描述,并通过松弛正生产量约束将子计划的计算分成两个子问题;依据子问题和子计划最优解的性质,设计了求解子问题和重新集结松弛约束的多项式算法;在此基础上提出了一个复杂性为O(T4)的求解整个规划问题的多项式动态规划算法,这里T是规划时段上的周期数.最后通过数值试验测试了该算法的性能.     

一个具有初始失效的产品贮存最优检修方案

将贮存产品分为两子单元:定期检修与不需定期检修而连续老化两单元.考虑整个产品系统具有贮存初始失效,给出了产品系统最低可靠度RL为约束,检测消耗费用最小为目标的系统最优定期检修周期和总预期消耗费用模型,并基于指数失效时间给出了一个应用实例.     

复杂产品虚拟样机概念设计技术研究

建立协同的、智能化的复杂产品概念设计支撑系统是当前虚拟样机工程必须解决的问题之一。从复杂产品概念设计的需求和解决分布式环境下概念设计系统实现的技术难点出发，在分析了Agent技术和WEB服务技术的基础上，对虚拟样机分布式协同仿真系统中的复杂产品概念设计进行了研究，提出将WEB服务技术和Agent技术相结合，建立基于Agent的虚拟样机产品概念设计系统，阐明了系统的结构，工作原理和工作流程，并讨论了系统实现的关键技术。     

复杂产品虚拟样机中初步设计阶段的信息管理

通过对复杂产品虚拟样机中初步设计的研究，给出了初步设计阶段的信息流图，并提出了以Agent技术来对初步设计阶段信息进行管理的思想，从而实现初步设计的智能化，更快更好地设计新的复杂产品。     

多产品多阶段报童问题的在线订购策略

利用集成专家意见的在线序列预测算法研究多产品多阶段报童问题.将任意的一个固定订购量策略看成一个专家意见,用弱集成算法综合考虑众多专家意见构建在线订购策略,并基于弱集成算法的竞争性理论给出在线订购策略的理论保证.首先给出了两产品多阶段报童问题的在线订购策略,证明了其实现的累积收益可与最优固定订购量策略实现的累积收益相当.然后,将两产品多阶段报童问题的在线订购策略及其理论结果推广到多产品多阶段报童问题中.最后在不同的需求类型下,通过数值算例表明构建的在线订购策略相对于最优固定订购量策略具有较强的竞争性能.     

随机需求条件下生产-库存系统优化与仿真

针对多周期、多产品、有能力约束动态制造系统的生产-库存问题,考虑随机需求条件和产品的需求满足率,建立以系统总成本最低为目标的二级随机线性规划模型,通过随机模拟法将原问题转化为等价的确定性问题,运用对偶理论和Benders分解法把等价问题分解为相互关联的主问题和子问题,然后分别进行求解。最后的实例仿真结果验证了模型和算法的合理有效性,表明了它们在生产实践中的应用性。     

生产能力扩大的系统动态性研究

利用系统动力学的原理和建模方法描述了企业生产能力与企业物流、信息流与资金流所涉及的各种计划、生产、采购、仓储、销售及财务等职能的关系，利用因果环路图研究分析了生产能力与库存水平、交货期、市场份额、产品价格、成本、利润率、人力等多种因素的因果反馈关系，并构建了生产能力扩大的系统动力学模型来刻画其变化的复杂性与动态性，在两种市场需求（阶跃需求和泊松流随机需求）下模型的仿真结果表明，该模型能较好的反应生产能力扩大的动态行为。     

ANALYSIS OF DYNAMIC PRICING SCENARIOS FOR MULTIPLE-GENERATION PRODUCT LINES

In technology-intensive markets,it is a common strategy for companies to develop long-term multiple generation product lines instead of releasing consecutive single products.Even though this strategy is more profitable than sequentially introducing single product generations,it can also result in inter-product line cannibalization.Cannibalization of multiple-generation product lines is a complex problem that needs to be taken into account at the early product line planning stage in order to sustain long-term profitability.In this paper,we propose an agent-based model that can simulate the potential cannibalization scenarios within a multiple-generation product line.We view a multiple-generation product line(MGPL) as complex adaptive system where each product generation in the MGPL adjusts its sales price over time based on the shifts in the market demand.The proposed model provides insights into how various pricing strategies impact the overall lifecycle profitability of MGPL and can be used to assist companies in developing appropriate dynamic pricing strategies at the early product line planning stages.     

随机需求与随机生产环境下的综合能力规划研究

为研究随机因素对一般制造企业能力扩张决策的影响,考虑市场需求的随机性和生产作业消耗的随机性,基于能力规划模型的一般形式构建了随机市场需求和随机生产环境下的能力规划模型.通过机会约束规划方法,找到了随机生产能力约束的确定性等价类,同时,使用随机线性约束的二阶段求解方法,建立了随机需求约束的确定性等价模型,以随机环境下期望成本最小为决策目标,得到了随机能力规划问题的确定性等价形式.建立了使用遗传算法搜索能力调整变量,而使用原始-对偶方法求解产品组合决策二次约束规划的算法结构.通过算例证明了模型和算法的有效性.     

煤炭企业动态投入产出模型及其在规划中的应用

结合煤炭企业生产经营与投资建设的实际, 建立其动态投入产出模型, 用以解决煤炭企业维持简单再生产和扩大再生产过程中各生产部门生产能力的合理规划、资源的合理配置、投资与产出增长的动态平衡等问题, 进而优化企业投资结构和产品结构, 寻求矿区最佳发展策略。模型应用于某煤炭企业的投资与生产发展规划, 取得了预期的结果。     

动态环境中基于模糊神经网络的AGV路径规划

动态环境中AGV路径规划是一较难解决的问题,针对该问题提出了一种基于速度障碍、碰撞危险度概念的动态环境模型,并在此基础上结合模糊神经网络给出了AGV的路径规划方法。最后给出了在有静止和运动障碍物的动态环境中路径规划仿真结果,结果表明该方法是可行的。     

基于Voronoi图和蚁群优化算法的无人作战飞机航路规划

无人作战飞机(UCVA)航路规划是一类复杂优化问题.在众多航路规划算法中,Voronoi图是一种根据战场多威胁源分布情况获取可行航路的图形算法,而蚁群优化(ACO)算法是受到蚂蚁觅食行为启发而形成的一种启发式仿生算法.根据已知威胁源生成Voronoi加权图,其中每条Voronoi边的总代价可以由威胁代价和燃油代价计算得出;然后给出了在Voronoi图条件下,用于航路规划的改进ACO算法模型和具体实现方法;最后,将Voronoi图与ACO算法相结合,并针对某UCAV多种空战态势下的航路规划问题进行了系列仿真实验.实验结果验证了所提方法在解决UCAV航路规划问题时的可行性和有效性.     

面向生产计划调整的资源参数反演逆优化方法

原生产计划是满足预测产品种类及数量需求的成本最小化的生产计划。然而,实际需求常常与预测不符,当获取实际需求数据后,需要对原生产计划进行动态调整。基于此,以逆优化为方法论,将面向生产计划调整的资源重配置问题,转化为一个已知实践最优生产计划,反向求解让该实践方案成为在调整后的参数下的原生产计划模型最优解的反演问题。该反演问题是以市场需求变动为动因,以不同生产线上不同类型产品的生产时间为调整参数,通过对该参数最小化调整的同时达到市场实际需求。首先从资源种类变动项目和每项资源变动数量两个维度刻画调整成本,同时引入 范数正则化方法降低资源变动项数,降低资源变动成本;其次,通过采用全局设备效率OEE测量作业环节生产效率,使得生产资源配置过程更具有全局性与系统性;最后,鉴于本逆优化模型是非凸非线性问题,为了提高求解效率,提出“松弛约束-中位数约束-紧松弛约束”三阶段方法确定生产线生产能力约束,该方法能够在增强最优解准确性的同时提高求解效率。将逆优化引入由果索因、变动需求驱动的生产资源最小化调整问题,有助于促进供需匹配,稳定生产,降低企业生产调整成本。     

Cost and Service-Level-Based Model for a Seru Production System Formation Problem with Uncertain Demand

With increasing demand diversification and short product lifecycles, industries now encounter challenges of demand uncertainty. The Japanese seru production system has received increased attention owing to its high efficiency and flexibility. In this paper, the problem of seru production system formation under uncertain demand is researched. A multi-objective optimization model for a seru production system formation problem is developed to minimize the cost and maximize the service level of the system. The purpose of this paper is to formulate a robust production system that can respond efficiently to the stochastic demand. Sample average approximation (SAA) is used to approximate the expected objective of the stochastic programming. The non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II) is improved to solve the multi-objective optimization model. Numerical experiments are conducted to test the tradeoff between cost and service level, and how the performance of the seru production system varies with the number of product types, mean and deviation of product volume, and skill-level-based cost.     

中国成品油需求仿真系统及仿真模拟研究

利用系统动力理论和成品油供需分析建立了我国三类成品油需求仿真系统,本系统分为三个子系统,即汽油需求子系统、煤油需求子系统和柴油需求子系统.系统模拟实践表明,在假定国际原油在高位平稳运行、国内经济快速发展、各类主要用油机具燃油经济性不发生变化等假设条件下,三类成品油供需呈上涨趋势且比较平衡,但均体现出供应紧张趋势;三类成品油需求比例比较稳定,但煤油需求占总需求比例有一定上升,而柴油和汽油比例有一定的波动;需求柴汽比有一定的升降;用油车辆的数量不断上升,但其增长速度都呈下降的趋势;三类成品油国内价格均低于国际价格,汽油和煤油价格上升较快,柴油价格上升较慢.