多级退火遗传算法解MRPⅡ有限能力批量计划问题

有限能力分批计划问题(Capacitated Dynamic Lot-Sizing Problem,CLSP)是解决MRPⅡ批量计划与能力计划不一致的有效方法。通过引入罚函数将有能力约束的CLSP转化为无能力约束的问题(Uncapacitated Lot-Sizing Problem,ULSP),应用一种改进的遗传算法求解转化后的ULSP。某加工车间的实际应用验证了该方法的有效性     

新的Lagrangian松弛法求解CLSP问题

ＣＬＳＰ是在受能力约束限制下，确定Ｎ种不同的项目在给定的计划范围Ｔ内的第一时间段批量，使得在整个计划范围内项目总的调整费用和库存保管费用以及生产费用之和最小。     

CIMS中带多资源的CLSP问题的遗传启发式算法

ＣＬＳＰ（Ｍｕｌｔｉ－ｉｔｅｍｓｉｎｇｌｅ－ｌｅｖｅｌｃａｐａｃｉｔａｔｅｄｄｙｎａｍｉｃｌｏｔ－ｓｉｚｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍ）是在受能力约束限制下，确定Ｎ种不同的项目在给定的计划范围Ｔ内的每一个时间段批量，使得在整个计划范围内（Ｐｌａｎ－ｎｉｎｇＨｏｒｉｚｏｎ）项目总的调整费用和库存保管费用以及生产费用之和最小。本文采用遗传算法和线性规划结合来求解带多资源的ＣＬＳＰ问题。     

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。     

THE PERIODIC CAPACITATED ARC ROUTING PROBLEM LINEAR PROGRAMMING MODEL, METAHEURISTIC AND LOWER BOUNDS

1. Introduction The Capacitated Arc Routing Problem(CARP) is defined on an undirected network inwhich a fleet of identical vehicles with limitedcapacity is based at a depot node. Each edge hasa non-negative traversal cost and can betraversed any number…     

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。     

基于战术隐身的突击精细规划策略

精细规划是为适应现代突击作战而出现的新概念。首先给出了战术隐身和精细规划的定义|在此基础上通过采用勒让德伪谱法(Legendre pseudospectral method, LPM),搭建了一套精细规划策略实现框架|建立了战术隐身模型,将其作为一个重要约束融入到精细规划策略中,使所得精细规划方案能有效地发挥战机的战术隐身特性|通过选用CFSQP(c-code feasible sequential quadratic programming)软件包,实现了对大规模非线性规划问题(nonlinear problems, NLP)的解算|最后,仿真实例验证了所搭建的精细规划策略框架是可行的,且能充分发挥战机的战术隐身性能。     

A LAGRANGIAN RELAXATION APPROACH FOR SUPPLY CHAIN PLANNING WITH ORDER／SETUP COSTS AND CAPACITY CONSTRAINTS

A heuristic approach is developed for supply chain planning modeled as multi-item multi-levelcapacitated lot sizing problems. The heuristic combines Lagrangian relaxation(LR) with local search.Different from existing LR approaches that relax capacity constraints and/or inventory balanceconstraints, our approach only relaxes the technical constraints that each 0-1 setup variable must takevalue 1 if its corresponding continuous variable is positive. The relaxed problem is approximatelysolved by using the simplex algorithm for linear programming, while Lagrange multipliers are updatedby using a surrogate subgradient method that ensures the convergence of the dual problem in case ofthe approximate resolution of the relaxed problem. At each iteration, a feasible solution of the originalproblem is constructed from the solution of the relaxed problem. The feasible solution is furtherimproved by a local search that changes the values of two setup variables at each time. By taking theadvantages of a special stru     

基于模糊随机期望规划的跨国供应链战术计划模型

首先对跨国供应链计划进行了简要介绍,并且讨论了跨国供应链中的不确定因素-市场需求的三种数学描述形式-随机、模糊、模糊随机;提出了基于模糊随机期望规划的生产-分销二级跨国供应链战术计划模型,它与以往供应链计划模型最大的不同之处在于将市场需求看作模糊随机变量;然后设计了计算机模糊随机模拟技术和遗传算法相结合的智能算法求解模型;最后对模型进行了数值仿真分析,即对模糊随机期望模型使用智能算法,对其等值确定性模型使用分枝定界法,计算结果精度对比证明了模糊随机期望模型的有效性.     

带有预防性维修中断的复合制造系统的经济批量问题

本文研究了由单个产品和单种原材料组成的复合制造系统在实行预防性维修中断（ＰｒｅｖｅｎｔｉｖｅＭａｉｎｔｅｎａｎｃｅＩｎｔｅｒｕｐｔｉｏｎ,ＰＭＩ）的情形下的经济批量问题。发展了一个复合批量模型,提供了寻求最优生产批量、原材料最优订货批量以及最优维修中断次数的简单算法,并用数值例子说明了模型的求解过程。     

考虑资源约束和变质期的订货批量与定价的联合决策

传统的订货计划一般假定需求事先已知.研究了需求是价格的函数、订货能力有限情形时,订货商对变质性产品协调地进行定价决策和订货决策,使得利润最大化.建立了二次规划数学模型. 提出了基于动态规划的算法,可以在多项式时间内求解原问题的最优定价策略和最优订货计划.实验结果表明,与分散决策相比,联合决策可以给订货商带来更多的利润.通过订货能力的灵敏度分析,表明订货能力变化对利润和价格产生显著影响,有助于订货商选择恰当的订货能力水平.通过变质期的灵敏度分析,揭示了变质期对订货策略影响显著.     

带分段仓储能力决策的动态批量优化问题研究

本文考虑一个单一产品仓储能力决策和库存决策的动态批量集成优化问题.在这个模型中,长度为T个周期的计划期被划分成连续的若干段,每段初需制定该段的仓储能力决策,同一段中各期的期末库存水平均受限于该段仓储能力.假设每段仓储能力费用为仓储能力的非减函数,各期的产品订货费用为固定费用,库存保管费用是一个期末库存量的线性函数.利用分解技术和几何技术,本文开发一个计算复杂度为O(T~3)的动态规划算法.计算测试显示,该算法与求解混合整数规划(MIP)的商业软件相比,在计算时间上具有明显的优势.     

基于区域划分的反舰导弹航路规划算法

针对反舰导弹(anti-ship missile, ASM)传统航路规划中难以兼顾巡航安全和快速抵近目标的问题,提出了基于区域划分的航路规划算法。首先,依据目标点和战术区中心点相对位置关系分别建立“远离威胁战术区”和“抵近目标战术区”模型。然后,在威胁战术区采用Dijkstra算法计算Voronoi图的最短航程并进行自适应折线化处理;在目标战术区采用二叉树算法快速规划最短航程\最少转向点航路。仿真结果表明,所提方法相比Voronoi图的路径参数更加优化,相比二叉树算法更加安全,同时生成的航路规划网能够为多枚导弹协同攻击提供全局性航路参考。     

求解JLSP问题的遗传禁忌混合优化算法

针对批量与排序的集成问题设计一种遗传算法和禁忌搜索相结合的混合算法,用遗传算法作为主框架优化批量,排序部分由禁忌搜索单独优化,并将排序最优解反馈到遗传算法的主框架中生成集成计划继续寻优。遗传算法的选择算子和变异算子分别采用不同的自适应机制,以提高算法的搜索能力和收敛速度。对3种不同规模算例进行测试,其结果与其他算法比较,验证了所提算法的有效性。     

多类顾客需求环境下动态批量补货策略

考虑在多类顾客需求环境下有限计划期内的动态批量补货问题。在一般的补货成本结构下,每类顾客的最优补货期各不相同,且该补货问题为NP难题。考虑在没有投机行为的补货成本结构下,最优的补货策略满足"零库存补货"规则,且在每类顾客在补货周期内存在一个最优的及时服务临界期,临界期之前的需求将得到及时满足,临界期后的需求将被缺货处理。基于最优的临界期库存分配策略,提出一个多项式算法得到最优的补货策略。与先到先服务的需求服务策略进行比较,数例分析得到临界期库存分配策略可以大幅提高整个计划期的利润。最后,在一般的补货成本结构下,考虑一种特殊发货规则,提出一种有效的启发式算法,优化每类顾客的最优补货期。     

地地弹道导弹武器系统攻防体系对抗

针对红军地地弹道导弹与蓝军某反导系统 ,研究了体系对抗条件下 ,地地弹道导弹的突防效率计算模型 ,通过大量仿真模拟 ,对不同的战法 ,计算了地地弹道导弹的突防效率 ,得出了许多有用的结论 ,提出了提高地地弹道导弹突防能力的技术和战术途径。     

一种两层生产计划问题建模及其遗传算法设计

研究了一种两层生产计划集成问题,上层为能力约束批量计划问题,下层为并行双机调度问题。采用单个模型来描述整个集成问题,目标函数由库存费用、缺货费用和加班费用三部分组成。对于该集成优化问题,设计了遗传算法整体求解,每个个体中同时包含了批量计划和作业排序的信息,并通过遗传算子的设计,避免了不可行解的出现。通过数值仿真实验,对三种不同规模的问题进行了计算,通过对计算结果的分析,验证了遗传算法的可行性和有效性。     

SOME PROBLEMS OF LYAPUNOV METHOD IN LINEAR CONTINUOUS-TIME SYSTEM

In this paper,some problems of Lyapunov method in linear continuous-time systemare discussed.In part 1,some motivations are given.In part 2,in order to get a good estimate ofthe decaying time in the system,the concept of appropriate Lyapunov function is introduced andthe condition of the system is given to guarantee the existence of the appropriate Lyapunov functionAn application of the appropriate Lyapunov function is introduced to give the bound of time varyingperturbation for the stable system.In part 3,some extensions of the Lyapunov asymptotical stabilitytheorem are given,where the condition of the total derivative of the Lyapunov function along thetrajectory of the system can be reduced from negative definiteness to semi-negative definiteness andcommon quadratic forms with some reasonable conditions,the example shows the extensions areinteresting.     

一种求解车辆路径问题的混合多蚁群算法

提出一种新的蚁群算法（Multiple Ant Colonies Algorithm based on Sweep Algorithm, SbMACA）用以求解车辆路径问题（Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP）。该方法同以往蚁群算法的不同之处主要体现在两个方面：第一,首次将扫描算法应用于蚁群算法,通过对蚂蚁所构造的初始解中的不同子回路之间的点进行交换优化,该算法可以有效地改进初始解的质量;第二,提出并采用了一种新的多蚁群技术,各个蚁群分别进行各自的搜索,在各个蚁群均停滞后,对蚁群之间的信息素进行交换与更新,以利于蚁群跳离局部最优值。实验结果表明,SbMACA算法具有很强的搜索能力,求取各CVRP的Benchmark问题所得解的质量同最好解相比较而言,平均仅有 0.28%的差距,是求解车辆路径问题的一种十分有效的方法。     

Collaborative supply chain planning under dynamic lot sizing costs with capacity decision

Studies show that supply chain cooperation improves supply chain performance. However, it remains a challenge to develop and implement the realistic supply chain cooperation scheme. We investigate a two-echelon supply chain planning problem with capacity acquisition decision under asymmetric cost and demand information. A simple negotiation-based coordination mechanism is developed to synchronize production/order strategies of a supplier and a buyer. The coordination scheme shows how the supplier and the buyer modify their production and order policy in order to find a joint economic lot sizing plan, which saves the overall supply chain cost. The allocation of the cooperation benefit is determined by negotiation. Due to the complexity of the multiple periods, multiple level supply chain lot sizing with capacity decision, a heuristic algorithm is developed to find coordination solutions. Finally, the results of the numerical study indicate the performance of supply chain coordination scheme.