基于学习效果的蔬菜电商成组拣货排序方法

按单拣货是电子商务背景下物流配送中心最关键、最复杂的作业环节.它直接衔接着物流配送和客户,且大部分是劳动密集型作业,因此按单拣货也是出错率最多,耗费时间最长的环节.在拣货之前对订单考虑配送因素和相似性成组,能够大大降低拣货成本.蔬菜电商拣货系统是基于人的柔性作业系统,拣货人员的学习效果导致作业效率随时间变化,从而订单的拣货时间不确定,对按单拣货作业有着不可忽视的影响.本文针对蔬菜B2C电子商务直销背景下拣货环节的订单成组作业优化问题进行研究,基于拣货人员的学习效果,建立最小化订单拣货完成时间之和的拣货序列优化模型.针对该问题多阶段,多层次决策特点,基于序贯决策思想,提出两阶段的求解方案:第一阶段订单成组,提出同时考虑订单配送距离,打包材料相似性和订单相似性三种指标融合的订单成组准则,并给出启发式算法对订单进行成组;第二阶段成组订单作业调度,提出基于修订式非递减的订单规模排序方法对组内订单进行排序,组间排序是基于具有降低搜索范围,提高搜索能力的改进模拟退火-遗传算法.通过数值实验和算法比较,验证了本文算法的有效性和实用性.研究结果表明,本文得到的方法能大大缩减拣货时间成本,为蔬果类商品网上直销企业生成拣货作业计划提供理论指导.     

基于强化学习的订单生产型企业的订单接受策略

针对订单生产型企业在订单接受决策过程中的不确定性, 基于强化学习的思想, 在考虑生产成本、延迟惩罚成本以及拒绝成本的前提下, 引入顾客等级这一要素, 从收益管理的角度建立了基于半马尔可夫决策过程的订单接受模型. 在此基础上, 提出了基于 SMART 算法的最优订单接受策略求解方法, 旨在最大化订单生产型企业的长期利润. 仿真实验结果表明: 基于SMART 算法得到的订单接受策略要优于基于先来先服务方法得到的订单接受策略; 同时, 针对考虑顾客等级的仿真实验及数据分析结果, 也验证了引入顾客等级这一要素的必要性和重要性.     

基于订单完成的柔性流水作业排序

按订单进行生产安排符合大多数实际应用,研究基于订单完成的柔性流水作业排序问题,考虑工件的订单属性,以最小化订单的加权误工成本为目标来进行柔性流水作业的排序,给出了具体的排序算法。     

基于生产负荷率均衡的多供应商订单分配仿真

针对供应链下游企业面临向一个产业集群内多家供应商订购同一种产品的情况,分别从企业实际分配订单的情况及多个供应商之间的生产负荷率均衡方向考虑订单分配问题.基于生产能力及生产负荷率均衡分别建立了一个制造商对多个供应商的订单分配模型.考虑到企业实际运作过程中需求及生产能力的不确定性,通过离散系统仿真分析验证了基于生产负荷率均衡的分配策略不仅能从制造资源上保证订购企业下达的订单得以顺利完成,而且还有利于提升整个供应商群体的运作水平,进而实现整个供应链的优化.     

考虑拆分策略的智能仓库订单分拣建模与优化

针对一种两类订单混合分拣的自动小车分拣问题,考虑其在订单分拣过程中出现的分拣AGV(automatic guided vehicle)堵塞和人工收集站闲置的现象,提出一种订单拆分的策略及拆分后子订单批次调整的方法,并以总订单完工时间最小化为优化目标,建立了订单拆分的订单分拣整数规划模型;提出一种改进离散灰狼优化算法,将订单分批、批次排序以及下架库位选取3个子问题进行联合优化。数值实验结果表明,订单拆分策略使总订单完工时间显著减少,并且通过与经典算法以及其他同类型算法的对比,验证了所提算法的优越性。     

带时间窗的多仓库订单拆分与异构车辆路径联合优化方法

随着在线零售业的快速发展,在多仓库的环境下,订单拆分与限时配送已成为订单履行过程的两个关键环节.现有研究和实际运营过程中通常按照两个独立的问题来处理这两个环节,忽略了它们之间的耦合关系.本文研究了在线零售环境下考虑多仓库订单拆分与异构车辆路径的联合优化方法,特别考虑了有限库存和时间窗约束.本文为该问题构建了混合整数规划模型,并设计了一种分支定价与邻域搜索相互嵌套的联合优化算法进行求解.在初始的订单拆分方案的基础上,通过分支定价算法求解带有时间窗的异构车辆路径问题,在分支定价算法中,提出了一种双向标签设置算法加速定价子问题的求解;接着使用邻域搜索算法寻找当前最优车辆路径解下可行的订单拆分方案;通过交替使用分支定价算法和邻域搜索算法进行迭代求解,在调整订单拆分方案时优化配送路径.实验分析部分验证了模型和算法的有效性,表明算法能够减少订单拆单率、优化配送路径、降低配送总成本,从而有效实现订单拆分与异构车辆路径的联合优化.     

烟叶采购混合订单分配优化模型与算法

烟叶采购混合订单分配问题包括卷烟企业炳叶供应商选择和订单分配优化两个子问题,是卷烟企业资质认证采购和供应链优化的基础.综合考虑供应商选择和订单分配优化,以最小化隐性和显性采购费用为第一优化目标、最小化供应链循环时间为第二优化目标、最小化品质负差为第三优化目标,建立卷烟企业烟叶采购混合订单分配模型;利用组合赋权法确定目标权值,提出基于内置换、内外置换、取舍三种基本操作的烟叶混合订单分配启发式算法.利用该模型与算法即可确定供应商备选集合及其优先顺序和订单分配方案.实例表明所建立的模型与算法行之有效,为卷烟企业供应链优化提供理论支持,对卷烟行业的资质认证采购具有现实指导意义.     

单生产线序贯多目的批处理过程短期调度的MILP建模

基于连续时间描述,在考虑订单的最早生产时间和到期时间的基础上,建立了单生产线序贯多目的批处理过程的短期调度数学模型,模型表达为一个混合整数规划(MILP)问题.该模型不但能优化订单,减少了模型的整数变量.求解使用了分支定界法(BAB),实例计算表明了该模型的适用的生产时间,而且还能最小化订单生产的提前完成时间和拖延时间.本文将预先排引序入到模型中性和有效性.     

基于前景理论和区间二元语义MULTIMOORA的多属性决策方法

针对属性值为不确定语言,属性权重为部分已知或完全未知的多属性决策问题,提出一种新的决策方法。运用前景理论计算出每个属性的二元语义前景值,建立二元语义前景决策矩阵。在考虑主、客观影响因素的基础上,构建属性权重优化模型,得到属性的综合权重。基于区间二元语义对MULTIMOORA进行扩展,并对方案进行排序。在此基础上,运用占优理论得到方案的最终排序。最后,通过算例验证了该方法的可行性与有效性。     

面向订单基于Agent的启发式产品组合生产计划研究

由于需求的不确定,很多企业在综合生产决策中渐渐采取面向定单的生产计划方式.当订单需求大于企业最大生产能力时,需要进行产品组合决策,以确定使利润最大的多产品混合生产的产量.本文针对一个面向订单生产的半离散制造型企业,结合Agent,建立了一个不依赖于特定成本和利润函数形式的基于作业流程和BOM结构的分布式生产决策模型,并给出了基于粒子群优化算法的启发式求解方法.该算法通过一维搜索调整粒子群"飞翔"的速度系数以解决寻优过程中粒子"飞出"可行域的问题,通过算例验证了求解算法的有效性.为将算法融合到所研究企业的ERP系统中,开发了试验性原型系统,并进行了模拟决策,结果表明所提出的模型和算法是可行的.