基于作业成本的制造商利润优化模型

应用基于作业成本方法,研究了制造商的成本结构,给出了8个数学公式计算其不同类型的作业成本.并以制造商的利润为目标函数和顾客的订货量为可控决策变量,建立起制造商的利润优化模型.最后采用遗传算法对广东某铝业有限公司的部分数据进行仿真,结果表明,在一定范围内调整顾客的订货量,可以增加制造商的利润.     

基于遗传算法快递网络车辆路径优化研究

本文通过对快递网络的运作分析,建立起快递网络车辆路径问题的数学模型。由于车辆路径问题是非确定多项式问题,因而利用遗传算法对问题的求解具有搜索过程灵活、隐并行性的优点。最后,通过算例表明该方法可行。     

基于“学习曲线”理论的投产量决策模型研究

为了有效配备人员资源以提高订单式生产(Make-To-Order,MTO)企业的产能与效率,根据"学习曲线"原理,建立了学习率与不合格率之间的函数关系。在此基础上,以降低产品不合格率和生产成本作为生产优化目标,考虑员工学习曲线对不合格率的动态作用特征,构建了基于"学习曲线"原理的投产量数学模型。通过不合格率服从均匀分布对该数学模型进行分析,得到:最优投产量随着需求量和欠产再投产准备费用的增加而增加,随着产品不合格单位处理成本增加而减少。以某铝业生产某种产品为例,具体分析了投产量数学模型的求解过程,得到工人学习率的提高降低了投产量和企业的投产期望成本。所提出的不合格率均匀分布基于"学习曲线"原理的投产量数学模型和数学分析求导方法对求解投产量问题是可行和有效的。     

基于作业成本法快递网络配送中心建立的优化决策

本文运用成本作业法,建立快递网络配送中心的成本和利润优化模型,并根据利润最大化和0,1线性规划确定了配送中心的建立。     

基于需求交货时间敏感性交货时间与产能决策

提出了一个同时考虑承诺交货时间可靠性和需求对交货时间是敏感的交货时间和产能决策模型.在此基础上,结合两类(人工作业和自动化)订单式生产系统的特点,运用排队理论分别建立M/M/1企业型和M/D/1企业型模型.模型的解显示:最优的产能扩张与承诺交货时间存在着类似于耐克函数的关系;最优的产能扩张与承诺交货时间受承诺交货时间可靠性限制.通过对两类模型的敏感性分析给出了一些管理启示.最后用一个算例说明了模型的应用.