确定性联合补充问题的模型及算法研究

对确定性联合补充库存控制系统进行分析，得出其关键问题是确定系统的联合补充周期和各品种货物的补充频率。建立问题的确定性联合补充数学模型，并分别介绍解决此类问题的传统算法。针对传统算法的局限性，提出一个新型的启发式算法。该算法可通过迭代过程求得问题的近似最优解。最后，通过算例对该算法进行验征，并同其它传统算法进行比较分析。结果表明该算法可以有效地解决此类问题。     

确定性联合补充库存问题的模拟退火算法

对确定性需求的联合补充库存问题许多文献已有不少启发式算法,这些算法都是基于枚举方式计算。通过分析该问题,应用现代优化理论,提出一个有效的模拟退火算法,通过算例表明,该算法可得出较优的、与最优解偏差较小的可行解,可以有效地解决此类问题。     

仓库容量有限条件下的生产销售存贮模型

研究仓库容量有限条件下的生产销售存贮问题,建立了使用租借仓库时的存贮模型,给出了最优生产存贮策略。     

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。     

炼钢-连铸生产调度模型及启发式算法

在炼钢-连链生产工艺的约束条件下，针对多阶段均有并行机的生产环境，建立综合考虑炉次的设备指派和作业排序的混合整数线性规划（MILP）模型。在探讨炉次设备指派规则、缓解资源冲突的方法的基础上，提出面向实际应用的启发式算法。算例表明该算法行之有效的。     

一类需求符合产品寿命周期存贮模型的最优解

讨论具有广泛意义的需求率为高次函数的库存模型,得到该模的解析最优解,同时讨论该模型的各类应用实例。     

需求为任意次函数存贮模型的最优解

讨论一类推广的需求率为任意次函数的存贮模型，给出谈模型的解析最优解，同时讨论谈模型的各类应用实例．     

在线订餐生产配送联合调度模型及算法

The delays of online mealordering delivery are currently serious. How to coordinate the production anddistribution to minimize arrival time has become an urgent problem for onlinemeal ordering during the peak period. Considering the fact that the order informationare unknown in advance, a parallel machine production and multi-trip vehicledistribution joint optimization model was established to minimize the makespan oftotal orders. Besides, a three phase heuristic algorithm was proposed. Througha series of experiments where the orders were generated based on Poissondistribution (),the results were compared with those of the traditionalalgorithm. Several enlightening findings are discovered: when the order arrivalrate, the makespan of total orders of the three phase heuristicalgorithm is shorter. Meanwhile with the growth of order arrival rate, the improvement amplitude increases gradually. The modeland algorithms proposed are conducive to generating efficiently production anddistribution joint scheduling solution during the peak period.     

多分厂、多机型纺织企业生产计划模型及优化算法

本文提出了可用于具有多分厂、多机型的纺织企业的生产计划模型。该模型实质上是一个大型混合整数规划问题。文中对这类实际上无法在微机上求取最优解的模型,提出了一种将专家系统方法和线性规划方法结合起来的求取模型近似最优解的优化算法。模型及算法已在微机上实现,并在实际使用中取得良好效果。     

一种求解大型生产计划模型的算法

本文考虑在允许缺贷的条件下,多产品、多阶段生产计划问题,给出了求解该问题的算法。这种算法不需要对原问题直接求解,而是先将原问题进行分解,得到一个由一系列非常小且易解的子问题组成的序列,然后用迭代的方法求得一个初始解,再对这个解进行修正,从而得到原问题的最优解。这种算法较好地解决了大规模生产计划模型的求解难问题。     

资金约束下基于自适应差分进化算法的联合采购模型及其应用

针对贴近库存管理实践的联合采购问题研究不足的事实,分析了有资金约束的联合采购决策模型,该模型属于NP-hard问题,目前缺乏稳定快速的全局优化求解算法。本文设计了一种高效的自适应差分进化求解算法,通过与另一种求解此问题高效的遗传算法得到的结果进行对比分析,发现改进的差分进化算法不仅稳定可靠、全局收敛能力强,而且可以获得总成本更低的采购策略。算例分析结果同时表明,随着联合采购物品品种的增加,本文设计的算法在成本节约方面的潜力就越大。此方法具有广泛适用性和较强的应用价值,已在核电站备件库存管理应用中产生了良好的经济效益。     

基于提前期可变的动态联合补货策略

提前期不变联合补货已做了大量的研究，现实中提前期极为重要且补货情况更为复杂，基于此本文对于多种产品在不同时间内需求相关、随机问题，提出一种动态、联合优化库存补货策略。在补货中的各检查点，预测每种产品在谊补货阶段需求，根据产品库存状况，动态更新产品补货参数，并考虑提前期变化，运用特定决策规则制定定期联合补货策略，根据数值仿真算例验证所提出策略有效性。     

基于随机补货间隔期的库存控制优化模型及算法

研究补货间隔期不受零售商控制情况下的多周期库存优化问题。在假设允许缺货、补货间隔期是独立同分布的随机变量的前提下，给出了补货间隔期服从一般分布的预期利润函数，通过确定最优补货量来有效地控制库存。在此基础上，又分析了补货间隔期服从两种特殊分布情况，并给出了算例。     

考虑库存控制的物流网络设计优化模型与算法

研究同时考虑库存控州策略和物流网络优化设计问题的优化模型和算法。在考虑顾客的需求量都是随机且服从正态分布的前提下，结合最优库存控制策略，提出了一个能同时描述库存决策和物流网络设计决策的非线性混合整数规划的优化模型，井设计了相应的模拟退火算法进行该优化模型的求解。最后的算例表明，采用该优化方法运算快捷，所得结果正确合理，且与其他方法得到的结果相比，收敛速度更快，且最优解的总费用均有很大程度的节省，从而能为此类的物流网络设计问题提供科学的指导依据。     

生鲜农产品生长增值期内库存补货策略

从价值角度认识,生鲜农产品具有生长增值性和变质性,而生长增值性对于提升农超对接绩效具有正向作用。假设超市允许缺货为农产品生长增值赢得时间,以缺货产品生长增值获得的额外利润修正丢单成本,建立了需求依赖于产品成熟度的超市成本模型,据此研究了超市在生鲜农产品生长增值期内的多次库存补货策略。研究得出,缺货部分回补比缺货不补的总成本总体上略高。为此,超市在生鲜农产品生长增值期内订货缺货不补更优。     

基于联合视角的项目支付问题及其模拟退火启发式算法

从合同双方的联合视角出发,研究项目支付进度问题。其中,支付与项目事件相联系,任务是合理地安排支付事件、活动执行模式及事件发生时间,以使合同双方的共同收益最大化并使二者都能接受相应的安排。在对问题进行界定的基础上,构建由两个子模型构成的优化模型。针对问题的强NP-hard属性,设计包含两个子模块的模拟退火启发式算法,并在随机生成的标准算例集合上对算法进行测试,结果表明,该算法是求解问题的有效算法。最后,用一个算例对研究进行说明,得到如下结论:如果合同双方均按自身偏好进行决策,那么将会导致一种双输的结果;如果他们能够相互合作和协调,那么都可从项目中获得更高的收益。本文的研究可以为合同双方关于项目支付进度安排的谈判提供决策支持。     

求解随机需求库存-路径问题的一种算法

库存-路径问题是研究在供应商管理用户库存策略下，供应商如何合理安排长期库存及配送计划的一类问题，属于NP—hard类问题，也是运筹学领域中研究最活跃的方向之一。本文以零售商系统下随机需求的IRP为研究对象，提出了一种基于马尔科夫决策过程与修正的C—W节约算法的启发式分解算法，并给出了相应的数值算例。     

流程型企业原材料需求预测与库存决策方法及应用

以石化企业化工原辅料库存管理同题为背景,研究流程型企业与生产计划相关的原材料库存管理问题.从订购提前期与生产计划是否确定的角度,将流程型企业原材料需求分为四类,重点研究了订购提前期与生产计划不确定下的需求预测方法,并给出了确定其库存决策的建议策略及再订购点和订购批量的确定方法.应用结果则证明了所提出的预测与决策方法的适用性.