不确定计划数的轧制批量计划的模型和算法

根据热轧生产工艺将热轧生产批量计划归结为不确定车辆数的车辆路径问题 (VRP) ,考虑了轧制计划中钢板宽度的反跳和相同宽度钢板的总长度约束 ,在轧制作业计划数不确定的情况下 ,把组批和排序有机地结合起来 ,并用遗传算法和禁忌搜索算法相结合的混合算法对问题进行求解 ,实验结果表明算法获得的最好解、平均负荷率和计算成本都比较令人满意 .     

热轧批量计划模型及其混合求解算法

分析了热轧批量计划编制问题,建立了基于奖金收集车辆路径问题的计划数不确定的热轧批量计划模型.模型中考虑了热轧生产的多种工艺约束和生产目标.针对该模型提出了一种基于模拟退火算法和蚁群算法的混合算法,混合算法中利用模拟退火算法得到热轧批量计划的一个初始解来生成蚁群算法中的初始信息素分布,利用蚁群算法寻找全局最优解.在蚁群算法中又嵌入了模拟退火算法进行局部搜索,避免蚁群算法陷入局部最优.实验结果表明所提出的模型和算法是有效的.     

热轧批量计划编制模型及其算法

针对钢铁企业生产调度中的热轧生产批量计划编制问题,建立了以提高平均单元计划轧制长度和热装比为目标的数学模型,在实际生产中两个优化目标具有不同的优先级。提出了一种两阶段变邻域搜索算法,该算法按照先优化平均单元计划轧制长度后优化热装比的顺序求解该问题。基于生产实际数据的仿真试验表明了所提出的模型和算法的有效性。     

PSO算法求解基于PCVRP的热轧批量计划问题

将热轧批量计划编制问题归结为奖金收集的车辆路径问题,按照热轧工艺规程,同时考虑轧制计划中钢板宽度、厚度的反跳约束,设计了反跳惩罚表,提出一种多目标数学规划模型,即最小化轧制计划数、最小化惩罚值、最小化未轧制板坯数.应用粒子群(PSO)算法进行求解,对PSO算法的求解过程进行了改进,使其适用于热轧批量计划问题,在实验中测试了算法的参数(惯性权重、加速因子)对解的影响,并进行了实验分析,获得了满意的结果.实验表明,经过改进的PSO算法所获得的最优解以及平均使用时间上都是有效的.     

基于遗传算法的约束生产批量计划

研究一类考虑加班能力惩罚的约束生产批量计划问题,描述问题的数学模型,提出基于遗传算法的求解方案。采用启发式方式产生初始解,并通过在遗传算法中嵌入供求一致平衡算法与能力平衡算法来保证解的可行性。实例仿真证明该方案的有效性。     

热轧钢管主生产计划模型与算法研究

建立了热轧无缝钢管主生产计划问题的混合整数线性规划模型．该模型可归结为多阶段多产品带有能力约束的批量问题，但与传统批量问题存在以下不同：①充分反映了钢管企业与其它行业的不同工艺特点；②目标函数追求最大化现金流而不是最小化成本；③允许订单积压；④考虑库存能力约束；⑤忽略设置时间及成本。但引入了最小生产批量约束．鉴于该问题的NP难性，使用两种基于优化的启发式算法进行求解，并提出两条策略加以改进．     

基于服务型制造的再制造批量计划问题

服务型制造环境下再制造批量计划问题包含产品回收过程和新产品满足过程2个非独立的生产活动。研究了存在产品回收再制造和新产品制造的动态批量生产计划问题。通过将2个活动在批量生产环境下进行整合分析,得出了批量生产环境下最优解属性;采用了一组依赖问题特征的遗传编码,将问题的特殊性在编码阶段得以体现。最后,通过算例证明了模型及算法的有效性。     

需求不确定的再制造批量决策

再制造产品需求和再制造率的不确定性,使得再制造生产计划比传统生产计划更加复杂。针对产品的再制造和重新装配过程中的批量计划进行整体优化,在重新装配车间,装配调度策略不仅取决于外部采购零部件的到达情况,同时更加依赖于再制造车间对拆卸后零部件的再制造情况。根据再制造率和顾客需求的不确定性,综合考虑再制造成本、再装配成本、装配前零部件库存成本、装配后产品的库存成本以及缺货成本,以利润最大化为目标,利用利润的两阶段函数给出了再制造零部件和再装配产品的最优批量,并讨论了再装配批量和再制造率、利润和再制造批量之间的关系。     

批量运输的二层供应链系统的生产和订购计划:模型与算法

研究由一个生产商和一个零售商组成的二层供应链系统中的生产和订购计划问题.由于运输费用较高,该供应链系统中产品需要整车运输,即生产量和订购量必须是车辆运输能力的整数倍.生产和订购计划中的费用包括生产和订购的启动费、产品的生产费、库存费以及对顾客缺货的罚款.问题的目标是决定何时生产、何时订购从而使得生产和订购计划的总费用最小.建立了问题的数学模型,分析了问题的若干重要性质,并设计了2个计算复杂度均为O(n2)的动态规划算法分别求解允许对顾客缺货和不允许对顾客缺货的情形.     

随机批量问题的两种新模型及其算法

研究随机需求下 ,单层多产品、资源能力受限的批量问题 .对资源能力确定的情形 ,给出机会约束规划模型 .对资源能力不确定的情形 ,基于执行计划的策略提出了一种随机环境下的期望值模型 .本文采用基于随机模拟的遗传算法求解上述两种模型 .通过对算例结果进行方差分析 ,研究各种模型参数和环境变量对目标费用的影响 .最后 ,对该问题的进一步研究工作进行了展望 .     

考虑实时库存的轧制计划调整模型及算法

在冷装工艺生产模式下,不合理的轧制计划将导致不必要的钢坯库倒垛作业,严重时甚至会造成轧制生产的延迟或中断.本文在已知轧制计划和实时钢坯库存堆放情况的前提下,对轧制计划设置了三种调整策略:轧制钢坯替换、轧制单元内钢坯轧制顺序调整以及计划钢坯取消轧制调整.基于调整策略,建立了以最小化调整惩罚及实施计划时的钢坯库倒垛次数的加权平均和为目标的数学模型,并结合问题特征设计了三阶段求解算法(THA).通过基于实际生产数据的实验验证,结果相对于原轧制计划,在满足轧制工艺规程前提下大量减少了钢坯库的倒垛次数,算法和模型是可行且有效的.     

生产批量的OPT模型与算法

本文主要讨论在多台设备上加工的条件下，多种产品指的确定方法，并运有和ＯＰＴ对工厂生产能力的利用进行分析和评价。在此基础上，文中提出了一种在设备能力和劳动能力约束下，确定生产批量数学模型及相应的启发式算法。     

带外包受限批量模型的启发式遗传算法

研究了生产和外包数量受限的动态批量问题,引入虚拟生产量实现问题转换。设计了启发式遗传算法：针对01变量的编码方案;每周期虚拟生产量的最优分配方案;修正不可行解的局部启发式平移过程;修正遗传算法最好解的启发式前后向过程。进行了算子组合、交叉变异概率组合和精英策略影响试验;通过大量仿真试验,验证了所提算法的性能。     

基于GA_GSQP算法的设备维修计划优化模型

维修工作是提高设备可靠性、保证设备正常运行的有效措施,本文建立了维修费用约束下可靠性最大的预维修计划优化模型.该模型以平均可靠性为优化目标,考虑了维修费用、维修间隔、设备运行总时间等约束.本文建立的模型为一般非线性优化问题,设计了基于全局序列二次规划方法(global sequential quadratic programming,GSQP)的改进遗传算法(GA_GSQP)进行求解.最后,在算例中以GSQP算法、遗传算法和禁忌搜索算法的优化结果作比较,分析了所设计的GA_GSQP遗传算法的优化效果.     

Scatter search算法求解无能力约束生产批量计划问题

多级生产批量计划(multilevel lot-sizing,MLLS)问题是物料需求计划(material requirements planning,MRP)系统中的关键问题已被证明是NP难问题.Scatter search(SS)算法是一种亚启发式算法,其应用范围已涉及优化领域中的许多NP难问题.扩展了SS算法的应用范围,采用结合变异算子的混合SS算法ybrid scatter search,HSS)对具有小规模和中规模的装配结构无能力约束MLLS问题进行了求解.仿真实验表明HSS算法能够有效地求解MLLS问题,其求解结果明显优于遗传算法的求解结果.     

允许缺货和转包的受限批量模型的多项式算法

有效组织带转包的采购计划对企业提高竞争力和参与全球产业分工有重要意义.研究了一个新的非减库存能力约束下的允许缺货和转包的企业采购计划模型,提出了一个基于动态规划的多项式算法.引入子计划概念,将问题归结为有效计算子计划;依据最优解的性质设计了求解子计划的多项式算法;再通过动态规划算法以多项式时间枚举所有可能子计划组合,得到问题的最优解.数值试验显示了该算法的有效性及高效性.     

不确定车辆数的车辆路径问题模型和混合算法

提出用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)和禁忌搜索算法(Tabu Search Algorithm,TSA)结合求解不确定车辆数的车辆路径问题.首先描述了带有能力约束的VRP的数学模型,由于车辆数不确定,因此提出另一目标函数,即最小化车辆数,与最小化距离同为目标函数建立了双目标数学规划模型.在车辆数不确定的情况下,把聚类和排序有机地结合起来,并用GA和TSA相结合的混合算法对问题进行求解,即以GA为主,把TSA用在GA的变异操作中,增强算法的爬山能力.实验结果表明,混合算法获得的最好解、平均装载率和计算成本都比较令人满意.     

零备件库存多点转运的批量订货模型与算法

建立了零备件库存多点转运的批量订货模型,给出了各库存点需求由自身满足、通过转运满足和发生缺货概率的近似算法,在此基础上提出了以服务水平为约束,以库存成本和转运成本最小为目标的规划模型,给出了已知订货批量,求最优订货点的算法.算法的有效性运用仿真进行了验证.     

模糊能力约束下的生产批量计划方法研究

引入模糊技术 ,建立具有模糊能力约束的生产批量计划模型 ( FCLSP) .结合遗传算法和参数线性规划方法提出解 FCLSP的混合算法 ,数值实例验证了其有效性 .     

敏捷供应链质量兼容生产计划模型与算法

描述了敏捷供应链质量兼容生产计划问题,建立了有限企业资源约束条件下的极大化模糊交货期满意度数学模型,设计了一种求解模型的导引变异遗传算法,从而利用信息查询引导变异个体进行可行化随机变异,同时应用惩罚技术和精华选择策略来引导遗传搜索达到可行解空间的最好区域.大量计算结果表明了模型和所提算法的有效性.