提前/拖期的批量和计划问题研究

本文研究的问题是确定生产批量的数量和加工顺序,以至于使得存储成本和延期成本最小化.本文解决的问题是如下情形,准备处理n个订单,每一个订单都拥有自己的截止日期,提前惩罚,拖期惩罚.生产过程是按批处理的,不允许提前发货,每个订单都只能有一次发货日期,在订单的截止日期发货或生产完成以后立即发货.本文提出了一个算法,使用该算法能很好地解决不考虑装设成本的提前/拖期的批量计划问题.     

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.     

面向定单交货期窗的连续生产过程生产调度

针对连续工业生产过程中的调度,把各个订单的交货期考虑为一个连续时间窗,并根据订单交货期的约束,把一段连续的生产时间进行离散化,在允许拖期交货的情况下,建立面向订单交货期窗约束的连续过程生产调度数学模型,使企业的生产不仅满足订单需求量和交货期的要求,而且使企业在生产中获得最大的生产利润;对各个时间段的设备生产率进行实数编码,采用遗传算法对模型进行优化求解,并讨论了拖期惩罚系数的选择对调度结果的影响.仿真结果表明,所提出的模型具有可行性和有效性.     

交货期窗口下的多目标作业车间调度问题

研究交货期窗口下的多目标作业车间调度问题.如果任务在交货期窗口内完工,则不受提前/拖期惩罚;如果在交货期窗口外完工,将导致提前/拖期惩罚.设计了基于协同多群体的多目标遗传算法（CMGA）,最后将此算法应用于作业车间调度的多目标优化问题,并和其他算法进行了比较.计算结果验证了CMGA在调度方面良好的搜索性能.     

制造执行中订单投放顺序与工件加工批量集成决策

针对车间制造执行过程中如何同时确定生产订单投放顺序和工件加工批量问题,提出了一种基于仿真优化的集成决策方法. 该方法包括遗传算法和离散事件仿真模型两部分:遗传算法采用分段编码方案,分别表示订单投放顺序和工件加工批量,通过遗传操作生成订单投放方案;以订单的平均流通时间为目标函数,利用仿真模型对每个方案进行评估,并将评估结果反馈到遗传算法中,作为遗传进化的依据. 以某研究所的机加车间为例,验证了该方法的可行性和有效性.     

带滞留时间的陶瓷生产线的提前/拖期排序研究

为实现JIT生产控制策略,讨论了陶瓷订单在带滞留时间的m台成型设备和1条窑炉组成的陶瓷生产线上,有共同交货期的提前/拖期间题,且其交货期也是优化对象,本文通过将原问题归结为业己解决的两个子问题而获解,在文章的最后给出了算例.     

交货期问询引发订单不确定性的在线生产排序算法

设计了一个启发式算法(SPM)来优化在线订单的接收及生产排序过程,以达到最大化长期单位时间订单收益的目标.所研究问题的背景是单阶段按订单生产(MTO)的制造系统,当顾客到来时,生产商经过决策并问询给顾客严格的交货期,顾客依据该交货期按照一定概率确认订单.SPM算法把新订单自身与当下临时加工序列一同包含在决策机制中,来衡量每一个到达的订单的潜在价值.通过数值仿真实验,在合理的参数设定下,SPM算法相对于FCFS的简单算法对于较为密集订单的处理具有更大的优势,对效益的提升十分显著.     

用遗传算法解决陶瓷产品在窑炉烧中的排序问题

为实现ＪＩＴ生产优化策略，给出了一个辊道窑的优化模型，讨论了用遗传算法解决产品进入窑炉烧结前订单的交货期提前／延期间问题，并对遗传算法和ＥＤＤ规则进行了计算机仿真，结果表明遗传算法更优，且算法复杂性低，能应用于实际生产。     

用遗传算法解决陶瓷产品在窑炉烧结中的排序问题

为实现 Ｊ Ｉ Ｔ（ Ｊｕｓｔ Ｉｎ Ｔｉｍｅ） 生产优化策略,给出了一个辊道窑的优化模型,讨论了用遗传算法解决产品进入窑炉烧结前订单的交货期提前／ 延期问题,并对遗传算法和 Ｅ Ｄ Ｄ 规则进行了计算机仿真,结果表明遗传算法更优,且算法复杂性低,能应用于实际生产中。     

带滞留时间的陶瓷生产的提前／拖期排序研究

为实现ＪＩＴ－生产控制策略,讨论了陶瓷订单在带滞留时间的ｍ的合成型设备和１条窑炉组成的陶瓷生产线上,有共同交货期的拉前／拖期问题,且其交货期也是优化对象,本文将原问题归结为业已解决的两个子问题而获解,在文章撮后给出了算例。     

考虑定期维修的k/N系统维修资源配置方法

针对故障件批量送修的大型k/N系统维修资源配置问题,提出了一种定期维修策略下的维修资源优化配置方法。首先分析了系统的备件运行流程以及故障件维修流程,在此基础上建立了系统的平均备件短缺概率模型;然后对系统的供应可用度进行了求解,并且以维修资源费用最小为优化目标,以系统供应可用度为约束条件,建立了系统的维修资源优化配置模型,并设计了一种基于数值迭代法的模型求解算法;最后通过算例仿真与分析对模型进行了验证。结果表明,该模型可以对系统的维修备件、维修人员等资源进行优化配置,为解决大型k/N系统维修资源的批量配置问题提供了思路。     

具有二次可选服务反馈的MX/G/1(E,SV)排队系统

研究了批量到达的具有第二次可选择服务且两次服务均可反馈的单重休假排队系统.建立了休假、反馈、可选服务多类型的排队模型.采用补充变量法,首先建立了系统稳态下的状态转移方程,通过求解得到了稳态下系统队长的概率母函数,进而计算出稳态下系统的平均队长.对稳态队长进行分析之后,又给出了稳态队长的随机分解定理,其中给出了附加队长的明确概率解释.     

基于网格任务调度的Monte Carlo仿真建模

网格系统是异构和动态分布系统,其节点的计算能力存在差异。在多个节点共同完成任务时,容易产生计算瓶颈,影响计算吞吐量和造成延迟,甚至导致整个任务失败。利用Monte Carlo仿真的自然并行性,解决了网格任务调度问题,设计了基于网格的Monte Carlo仿真流程框架和节点状态机模型。在此基础上,建立了“N-M”调度策略的二项式概率模型,并在不同的参数条件下对Monte Carlo仿真任务的性能进行了测试和分析,结果验证了设计方案的有效性。     

一个具有阻行机制的成批到达排队系统GIX/M/1/N

研究了一个顾客成批到达,到达间隔服从一般分布,服务时间服从指数分布,1个服务台,等待队列长度有限,且具有阻行机制的排队系统GI^X/M/1/N;获得了该排队系统在稳态情况下,顾客到达前一瞬间系统中顾客数的概率分布和任意时刻系统中顾客数的概率分布;给出了该排队系统的顾客丢失率、系统利用率、队列长度的均值/方差、平均等待时间等性能指标的计算公式。最后,讨论了该排队系统在计算机网络中的应用。     

一种配送中心订单分拣优化问题的研究

研究一种配送中心订单分拣优化问题.目标函数设置为总的拣选订单行走的距离,使用遗传算法优化订单的分批组合,并且在本文中订单分批时,先挑选种子订单,通过对种子订单有策略的选取,最终达到优化拣选的总距离的目的.所采用的模型、方法对订单分拣有较好的优化.     

双优先级有限输出队列ATM交换模型

对双优先级贝努利（Ｂｅｒｎｏｕｌｌｉ）分布到达的有限输出队列ＡＴＭ交换模型进行了理论分析，导出了平均队长、平均分组丢失率、平均分组等待时间等关系式。计算机仿真证实了理论分析的结果。     

工件分簇的半连续型批处理机调度问题

半连续型批处理机调度问题是从钢铁工业加热炉对管坯的加热过程中提炼出来的,其中把加热炉看作批处理机,同一时刻可以有C个工件被加工。工件以批方式进行加工,批中工件的进入、加工和离开都是按周期进行,同一批中的工件都有自己的开始加工时间和完工时间,且加工时间均等于这批工件中加工时间的最大者,批的大小为这批工件的个数。半连续型批处理机调度问题包含如何分批及安排各批间的加工顺序。考虑了单机且工件分簇的情况,其中在同一簇中工件的加工时间相同。目标函数为极小化总完工时间。对于工件的簇数是F的情况,通过最优解的性质给出了一个复杂性为O（F^2）的动态规划算法,能够获得对应问题的最优解。     

极小化最大完工时间的批到达同时加工排序问题

考虑工件成批到达的同时加工排序问题,目标函数为极小化最大完工时间.给出模型在特殊情况下的统筹算法和针对一般情况的局部统筹算法,并通过大量的实例计算来验证两启发式方法的有效性.     

炼钢组炉问题优化模型及其动态规划算法

针对炼钢组炉计划编制中的集约优化问题,建立了各优化目标下的数学模型,并利用动态规划法,对该优化问题进行了求解.经算法时间复杂性分析和实际生产数据仿真演算,结果表明在一定的生产条件下,该算法能在合理的时间范围内给出一批合同最优的组炉方案,使得生产余材最小,可显著降低组炉计划余材量,经济效益非常显著.     

寿命服从伽马分布的退化系统的最优订货更换策略

在可修退化系统中引入提前订货机制,首次将系统订货时刻M作为决策变量,与系统更换时刻N形成二维联合策略（N,M）。在假设系统寿命服从伽马分布、补货提前期服从指数分布的条件下,利用更新过程理论求得系统平均费用率表达式,进而研究了最优的二维联合策略以使系统的平均费用率最小。最后通过算例给出最优策略的数值解,并对相关参数作了敏感度分析。