随机灰色提前期条件下制造/再制造混合系统库存优化

基于PUSH库存控制策略提出了在不确定生产提前期、恒定顾客需求率和产品回收率条件下的制造/再制造混合生产系统库存控制模型,可用品仓库库存由新产品制造过程和回收产品的再制造过程共同补充。不确定的生产提前期可描述为随机灰色变量,提出的随机灰色模拟技术可为不确定函数产生输入-输出数据,利用该输入-输出数据训练后的神经网络可加速不确定函数的模拟过程,由随机灰色模拟、神经网络和遗传算法集成的混合智能优化算法可求解该库存模型。数值分析结果表明:平均生产成本随给定的顾客服务水平和生产提前期的增加而增加,该不确定模型符合实际库存系统的实际情况,提出的智能优化算法可优化复杂的不确定规划问题。     

基于MAS的提前期对供应链库存系统动态特性的影响

基于MAS(Multi-Agent System)的系统建模与仿真方法建立了供应链库存系统的MAS模型,给出了供应链节点企业Agent的决策模型,并在Swarm平台上针对提前期对供应链库存系统动态特性的影响进行了仿真研究,验证了供应链库存系统的需求放大现象,并发现了供应链库存系统也存在需求缩小现象.     

复杂供应链多级库存系统的控制与协调仿真优化

本文讨论了由一个无限供应能力的供应商、多个制造商和多个有确定需求及随机需求的经销商所组成的复杂网状供应链多级库存系统的协调优化问题.首先建立了问题的最优控制数学模型;然后采用仿真优化方法,设计了一个复杂供应链多级库存系统的仿真优化器对问题进行求解,其中该仿真优化器由底层仿真器和基于遗传算法的上层优化器组成;最后利用仿真软件Arena对仿真优化器进行了设计与实现;并采用仿真数据实例验证了方法的有效性.     

基于可控提前期的库存优化模型

研究随机需求下连续盘点的库存控制问题.在满足提前期可控和服务水平约束条件下建立库存优化模型.模型允许缺货,且部分缺货可以延期交货,部分缺货造成销售损失;并假定运输成本与运输量线性相关,同时零售商的提前期是可以控制的,并且缩短提前期会造成一定的赶工成本.从理论上论证模型最优解存在条件,设计求解最优订货量、最优提前期、最优...     

提前期与质量可控且再订购折扣的经济订购批量模型

在提前期与质量水平可控且存在再订购价格折扣的情况下,研究随机需求下的经济订购批量(EOQ)问题.将订购批量、生产过程失控概率、价格折扣量和提前期作为决策变量,在提前期需求服从正态分布和分布形式未知的情况下分别建立了库存决策模型和求解算法,并与Pan和Hsiao的求解结果进行了比较.结果表明,所提出模型获得了更低的系统总成本.     

基于随机提前期两种物品库存决策的优化仿真

本文建立了库存费用的数学模型,按此模型设计了的基于随机提前期库存系统的仿真程序,并用该程序模拟了两种物品的库存控制策略.通过模拟,寻找到降低库存运作成本、提高物流库存服务水平的（sA,SA;sB,SB）组合。     

基于启发式遗传基因算法的半导体制造系统库存控制研究

针对外部订单变动对制造系统库存数量的影响,提出了一种面向半导体制造系统的双闭环库存优化模型.该模型将外部订单的实时信息及时反馈至半导体生产线,将外部订单需求与生产线在制品库存进行优化:首先,对半导体制造系统进行了分析,提出了基于恒定在制品和实时库存的订单反馈机制,建立了基于原材料闭环和半成品闭环的双闭环库存模型;其次,针对模型所涉及的多目标参数优化问题,提出启发式遗传基因算法并进行多目标寻优.为了验证该方法的有效性,将所提出的双闭环模型和启发式遗传基因算法应用在半导体封装测试工厂进行实例验证.结果表明,所提出的双闭环库存优化机制具有较好的系统性能参数.     

基于遗传算法的随机(s,S)库存系统仿真优化

提出了一种将系统仿真常用于优化随机库存系统的方案,它将遗传算法与离散事件系统仿真相结合,用遗传算法指导控制变量的选择.在遗传算法中,针对库存系统的随机特性提出了一种新的选择算子,并设计了一个候选策略收集器.基于常用(s,S)库存控制的仿真实例表明,本方案是可行且有效的.     

适应动态需求的供应链多级库存系统仿真

针对需求的动态不确定性和供应链多级库存管理的复杂性,将适应性需求预测、预测误差追踪、改进的散列搜索算法与系统仿真相结合,提出启发追踪仿真优化方法,可以实现供应链多级库存系统决策的协同优化,并应用Simulink工具软件构建供应链多级库存决策系统的仿真优化模型.在不同需求波动模式下进行仿真测试,实验结果显示,该方法有较好...     

不确定条件下外协生产库存系统控制策略与参数优化

针对协作企业生产能力和运输时间不确定条件下的外协生产库存系统优化控制问题,提出了一种基于生产点和生产批量的生产库存控制策略。用统计概率分布对协作企业生产能力和运输时间的不确定性进行描述,以库存成本、生产准备成本和协作企业生产能力损失成本最小为目标,建立了生产能力和运输时间随机变动条件下生产库存系统控制策略的参数优化模型,设计了一种基于仿真的控制参数优化算法,通过实例对生产库存系统控制策略及控制参数优化算法进行了验证,并分析了生产点和生产批量等参数变化对与外协生产库存系统性能的影响。     

随机提前期与供给水平联合约束的库存问题

提前期在库存管理中起着重要作用,但大多数文献都把提前期作为一个常量来处理,主要考虑的是不同的随机需求,而在实际问题里提前期往往是一个随机变量。这里研究了有限订货周期内,一定的产品供给水平下考虑提前期和需求都为随机变量的情况,并建立了库存模型。考察如何确定订货批量Q、订货上限R,才能使得期望平均总费用最少,其中最佳产品供给水平只与单位库存费用和单位缺货费用相关。     

一类随机需求变质性物品的库存决策

提出了一类具有连续均匀分布随机需求变质性物品的最优库存问题,就物品的不同状态给出了费用分析,建立了数学模型,求出了最优库存决策     

基于改进树搜索方法的库存系统优化

提出一种算法对库存系统的库存策略进行优化,保障库存系统服务水平达到一定水平的同时最小化库存系统成本.将库存系统优化问题抽象为一个随机优化问题,结合克里金插值和蒙特卡罗树搜索求解这一随机优化问题,提高运算效率.将算法应用于真实算例中取得了很好的效果.     

基于适应度继承的航空发电机比例-积分-微分参数优化算法

三级无刷交流发电机系统运行过程复杂,很难用明确的数学公式进行表达,其PID参数的优化过程需要用模型的运行结果(而不是简单数学公式计算)来确定,这就导致传统的优化算法因仿真过程时间过长而不可行。针对该问题,提出了一种基于适应度继承的遗传算法。该算法首先将PID参数定义为种群内的个体,将上升时间及调节时间组合定义为优化目标,接着在寻优过程中将种群聚类为P个子类,对子类中精英个体利用航空发电机仿真模型运行结果进行适应度计算,对非精英个体利用日志分析器进行适应度估计,最后利用适应度值来对种群内个体进行下一轮循环的选择、交叉、变异等操作,从而实现了估计值与精确值的结合、提高了利用仿真工具进行PID参数优化的效率。仿真分析表明,在保证寻优质量的前提下,提出的基于适应度继承的遗传算法能显著缩短寻优时间,为航空发电机系统仿真设计提供了有效的研究手段和参考依据。     

基于蚁群优化算法的旋转货架拣选路径规划

针对自动化立体仓库单拣选台分层水平旋转货架系统给出了数学模型，提出了一种改进的蚁群优化算法，用于解决货物拣选路径规划问题。该方法能够在全局内快速找到最优货物拣选路径，求解质量高，计算时间短。仿真结果说明，该方法适合求解中小规模货物拣选路径规划问题，提高了自动存储作业效率。     

两层次、多品种货物随机存贮模型研究

在单品种货物随机存贮模型的基础上,建立了两层次、多品种货物的随机存贮模型．系统费用由货物运输费、存贮费和缺货损失费三项组成．货物运输费又由中心仓库运到各分拨仓库的运输费用和各分拨仓库之间由于互相调拨而发生的运输费用两项构成．利用数学方法对该模型进行了求解,确定了各货物在分拨仓库的最优库存量．并通过算例分析,讨论了不同期初库存水平下,各分拨仓库之间应互相调运各物资的数量．     

考虑排班的人力资源投入问题的建模与优化

结合实际生产或项目中的排班情况,提出考虑排班的人力资源投入问题。针对该问题建立了以最小化人力资源投入为目标的数学模型。根据资源投入量与排班约束的性质,将原问题数学模型简化,证明简化后问题的数学模型与原问题最优解一致,并通过CPLEX软件求解过程,说明简化后的数学模型在求解速度上表现出很大的优越性。对于大规模问题,由于排班约束会导致班次间资源占用,使用传统任务列表编码方式难以获得较优的解。为此,提出了一种新型编码方式的遗传算法。该算法采用对作业延迟时间进行编码的方式,对作业开始时间进行搜索。为了提升算法的局部搜索能力,对作业延迟时间和开始时间进行局部优化。最后,通过数值实验与CPLEX和文献的算法比较,表明该算法的有效性。