基于混合状态粒子群的墨盒闭环供应链运作模型与优化

针对墨盒闭环供应链产品型号多、物流周期长、生产销售环节分布广以及报废墨盒环境污染严重等问题,建立墨盒闭环供应链运作模型。该模型既包含连续状态决策变量,又包含离散状态决策变量。为实现运作管理的优化,将离散粒子群优化算法引入墨盒闭环供应链运作模型,通过对连续决策变量和离散决策变量进行编码,设计粒子位置与速度的运算关系,构造粒子速度和位置的迭代方程,使得决策变量的优化求解过程始终保持在可行域内。研究结果表明:采用该算法的运作成本分别是连续粒子群算法和遗传算法的0.72倍和0.90倍,其运算速度分别是连续粒子群算法和遗传算法的1.01倍和1.73倍。     

基于汶川地震实证分析的成品油供应链优化研究

提出了由炼厂选址、生产计划制定、运输方案制定三个环节构成的成品油供应链优化方法.以汶川地震为例建立了成品油应急配送中心选址模型、成品油生产计划模型、成品油运输路径选择优化模型,并给出了求解算法.结果表明,运用该方法优化供应链可以满足非常规突发事件下成品油应急需求,并在时间和效益上取得较好的效果.     

4PL港口供应链企业竞合与利益协调策略

以港口和航运企业两个物流服务提供商和一个第四方物流(4PL)集成商组成的港口供应链为研究对象,考虑集成商通过资源整合对港口供应链的绿色化及运作效率的优化作用,研究该供应链成员间的竞合与利益协调策略问题,分别建立集中和分散决策下的竞合与协调模型,通过数值实验对结果进行比较分析.研究发现,集中决策优于分散决策,港航联盟优于独立决策,且各方通过制定适当的成本分担契约可实现整个供应链的有效协调,可为港口物流服务供应链的管理提供有效参考.     

生物质资源库存-路径整合优化问题研究

库存和路径是供应链中两个重要决策问题。本研究旨在整合优化生物质资源供应链中的设施库存和车辆路径，将总成本降至最低。本研究在优化供应链中车辆路径规划问题时，加入对设施库存问题的考虑，通过对两个问题的整合优化来减少牛鞭效应的影响。针对整合出的生物质资源供应链库存-路径优化问题建立混合整数规划模型。由于问题的计算复杂度较高，导致求解问题会消耗大量时间，为此开发混合启发式算法(HHS)实现高效决策。通过算例测试验证了模型及算法的可行性，计算结果可应用于实际的生物质资源供应链库存和路径。CPLEX精确解和HHS算法近似解的比较表明HHS算法可求得十分接近精确解的近似解且更加高效。     

基于N叉树供应链的风险评估及优化

针对传统供应链模型缺乏对风险的定量评估, 且设计过于复杂, 未给出成熟的优化方式的问题, 提出了基于产品的N叉树供应链的风险定量评估及供应链优化方案。算法建立了基于不同企业提供统一的基于N叉树供应链模型; 采用全概率公式和贝叶斯公式对企业内部风险以及企业间风险的传递进行了定量评估; 通过选择合适供应商和用户优化供应链结构。实验结果表明, 该算法能有效降低供应链风险, 较好地实现了企业利益最大化。     

供应链管理中基于蚁群算法的多Agent合作

供应链管理已经成为当今经济学中一个十分重要的问题,如何有效地将供应链管理最优化,是供应链管理研究中的热点问题。通过采用蚁群优化算法,合理地将多Agent模型应用于供应链管理,有效地解决了供应链管理中的组合优化问题。实验表明该方法优于一般的供应链管理方法。     

基于遗传粒子群混合的可重入生产调度优化

可重入生产调度优化问题是个NP难问题,针对可重入生产调度的特点,对该优化问题进行数学规划建模,并通过一些定义将模型映射为有向图,以便于智能搜索算法的应用.结合粒子群算法收敛速度快与遗传算法全局搜索能力强的特点,进行优势互补,并优化设计相关参数,构造了一种混合算法.运用混合算法对供应链优化调度问题模型进行求解,与标准遗传算法、粒子群算法的求解结果进行比较,结果表明混合算法有着更好的优化性能.     

供应链下Flow Shop调度问题的多目标混合算法研究

针对供应链环境下一类多目标Flow Shop调度问题,构建了相关模型并提出一种新的基于PSO、SOM和VNS的混合算法.该算法运用新的思想和多种优化策略,可在单个解的质量、解分布的均匀与分布的广度3个指标上同时达到远优于原算法的效果.仿真实验显示,该算法对求解该类调度问题十分有效.     

基于网络化制造的供应链战略能力规划研究

针对网络化制造环境下的供应链生产、运输能力动态变化问题,将供应链网络系统定义成包括供应商、制造商和销售商在内的三级系统,以使三者的供应力、制造力及运力所涉及的费用最低为目标函数,建立了一个包括供应商、制造商、销售商在内的供应链战略能力规划模型·采用启发式算法求出该模型的可行解,并以此作为分枝定界算法的上限,求出模型的最优解·数值实例分析证明,在新的市场机会下,供应链网络系统中各节点企业实施战略能力规划可以优化企业资源利用率,最大限度地降低库存,同时也证明了所提出优化目标的成熟性及模型和算法的有效性·     

分销配送网络优化模型及其求解算法

为了优化网络结构 ,寻求最佳配送策略 ,最终找出成本最小的供应链 ,针对需求拖动式供应链中 ,多供应商、多产品、多客户分销配送网络的优化设计问题 ,在考虑需求分配的情况下 ,提出了分销配送网络的优化模型。为了求解优化模型 ,提出了基于混合遗传算法求解混合 0 - 1整数规划问题的算法 ,它是用遗传算法搜索 0 - 1变量的最优解 ,将其他算法融入遗传算法中 ,对非 0 - 1变量进行求解的一种算法。最后通过两个算例进行了仿真实验 ,验证了优化模型的正确性和算法的有效性。模型简明、客观 ,算法易于扩展并具有鲁棒性、通用性     

基于参数批次调整模型的间歇精馏最小时间优化策略

针对间歇精馏过程优化计算中模型的准确性和计算复杂度之间的矛盾,提出了一种确定馏出液摩尔分数和操作时间的简化模型.该模型假定在塔釜内轻组分摩尔分数固定的情况下,馏出液平均摩尔分数与回流比变化量之间呈线性关系,其比例定义为回流比调节敏感系数.利用间歇精馏的批次重复操作特点,提出了模型敏感系数沿批次指标的在线更新机制,保证了简化模型在不同生产状态下的准确性.基于该简化模型,以回流比为优化决策变量,提出了针对最小生产时间问题的优化方案.利用Aspen Batch Distillation(ABD)中的模型作为实验对象原型,进行了优化算法的仿真实验.仿真结果表明基于批次参数调整策略的最小时间优化方案能够实现优化指标随生产批次的增加而不断减少.     

基于禁忌搜索的柔性作业车间分批调度

针对柔性作业车间的分批调度问题,提出了一种基于禁忌搜索算法的柔性分批调度算法.首先进行批次初始划分;然后利用禁忌搜索算法优化批次加工路线和子批加工顺序;最后在零件子批数不变的前提下,利用批量变化局部搜索进行批量分割的优化,实现了最小化完工时间和机床负荷的调度目标.实例分析结果证明了柔性分批调度算法的可行性、高效性和适用性.
     

食品供应链关键点风险预警——一种基于蚁群算法的分析

将蚁群算法数学模型应用于食品供应链关键点的风险预警分析,融合了蚁群算法的寻优能力与食品供应链的拓扑结构特征.仿真结果表明:蚁群算法模型的风险预警方法能更好地凸显食品供应链的拓扑结构特点,较好地从食品供应链结构的规律中揭示风险存在的方式以及危害程度.     

供应商与零售商提前期均可控的供应链合作模型

假设供应商和零售商的提前期均可控,研究了由一个供应商和一个零售商组成的供应链的协调问题.首先,建立了分散决策下的Stackelberg博弈模型,给出了供应商和零售商的最优解求解过程.其次,建立了一体化决策模型,得到供应链系统的最优解;再次,通过数值实例说明集中决策增加了零售商成本,降低了供应商成本和供应链总成本,同时,零售商的订货策略由少批量多批次转变为大批量少批次订货策略;最后,给出了双方进行合作的条件.     

不平衡类分类问题的逻辑判别式算法

针对不平衡分类问题,提出了逻辑判别式算法.该算法使用拟牛顿法迭代求解模型参数,考虑模型的准确率和召回率,构造了新损失函数(Likelihood Estimation and Recall Metric,LERM);设计了用于不平衡类问题的逻辑判别式算法(Logistic Discrimination Algorithms for Imbalance,LDAI).16个数据集上的实验结果表明,与传统的逻辑判别式、基于过采样和欠采样的逻辑判别式相比,LDAI模型在召回率、f-measure、g-mean等指标上都表现出明显优势.     

食品供应链安全规制研究

食品供应链由于行业的特殊性成为食品安全生产重要的一个环节。分析了食品供应链信息不对称而形成的代理关系,声誉模型作为非正式制度安排有助于解决交易双方的信息不对称问题,在此分析的逻辑框架内提出了相应的政策和建议。     

基于云服务的食品安全监理实时化研究

为了及时发现食品安全问题,降低食品安全问题的发生率,从食品供应链角度出发,通过对影响食品安全的各要素分析,利用蝙蝠算法优化的Elman神经网络,并结合Storm云服务平台,构建了食品安全监理实时分析预测模型,对食品安全数据实时分析.通过对该模型的建模分析,形成有效的食品安全实时监理机制,期望能进一步降低食品安全隐患.     

区域网络化制造资源优化配置的遗传算法模型

对传统算法模型在解决优化配置问题上的缺陷进行分析和研究, 提出一个基于并行遗传算法的资源优化配置算法模型, 考虑到网络化制造系统中资源的特殊性, 编码方式采用二进制编码, 并行模型为粗粒度并行模型. 该模型不但可以在产品全生命周期中的每个环节选1个或多个企业参加, 而且不会遗漏任何一个可行的优化配置方案. 此外, 对该模型的可行性和优越性进行了论证, 给出基于该模型的原型系统运行界面, 通过具体实例验证了该模型的有效性.     

成本信息不对称下季节性商品双渠道供应链协调

针对季节性商品双渠道供应链中零售商谎报销售成本的现象,研究季节性商品两级双渠道供应链的契约协调问题。考虑季节性商品短生命周期的特点,基于报童模型建立集中决策与分散决策下零售和直销双渠道供应链利润模型,求解对比分散决策和集中决策下季节性商品双渠道供应链的利润。为了优化分散决策下季节性商品双渠道供应链的性能,构建批发价和回购联合契约协调零售商谎报销售成本信息不对称的供应链。研究结果表明:在联合契约下制造商和零售商的利润均是增加的,验证了模型和联合契约协调的有效性。     

基于粒子群协同优化算法的供应链金融信用风险评价模型

针对供应链金融模式下信用风险评价精度受信用特征子集与模型参数影响的问题, 提出一种粒子群协同优化信用风险评价模型. 该模型在充分论证供应链金融风险特征指标体系的基础上, 利用二进制粒子群算法优选特征子集, 并对支持向量机(SVM)参数协同优化. 对供应链金融信用风险评估进行实验, 并与传统径向基支持向量机和主成分分析特征抽取方法对比, 结果表明, 该模型优选的特征子集和SVM参数能显著提高信用风险评价精度.