随机需求下多层级备件的横向转运配置优化模型

对于复杂的装备维修保障系统,采用备件横向转运补给策略能有效提高装备保障效率,针对该问题,依据生灭过程和METRIC(multi-echelon technique for recoverable item control)理论,在随机需求模式下,提出并建立了装备备件多级库存转运配置优化模型,并采用一种启发式算法对模型进行求解.在此基础上以装备可用度为约束,备件购置费用最低为目标,利用边际算法对配置方案进行优化.通过实例,模型的正确性通过仿真方法得到了验证,并与非转运条件下的优化方案比较,结果表明,本文构建的转运模型在提高装备保障效能方面优于非转运模型.     

任意结构下可修复备件的配置方案优化

合理规划可修备件的配置方案是提高装备维修供应效能的关键,为此,在可修复备件多级库存控制基本理论（multi-echelon theory for recoverable item control, METRIC）的基础上,结合维修参数,建立了任意保障模式下任意结构系统的备件配置优化通用模型。以装备可用度、备件满足率以及保障延误时间为指标,保障费用为约束,采用边际优化算法对模型进行优化计算。通过算例分析了影响备件配置方案的保障性因素,利用多级多层次备件优化工具模型结果进行了验证,证明了该模型的正确性。     

多级维修供应下可修复备件库存建模与优化

为了研究可修复备件库存分配模型, 根据METRIC理论, 结合“原位维修率”、“占空比”、“重测完好率”等重要维修参数, 建立了具有多等级的维修供应体系、多层次结构备件的初始库存分配通用模型. 以装备可用度、备件满足率以及保障延误时间为指标, 保障费用为约束, 对备件库存方案进行优化, 通过实例给出了优化结果, 分析了影响备件库存分配方案的保障性因素, 并通过VMETRIC仿真平台对模型结果进行了检验. 结果表明: 本文模型得到的优化方案与VMETRIC软件运行结果一致, 证明了本文模型的正确性和算法的合理性.     

基于粒子群优化算法和模糊模拟的核电备件模糊EOQ模型

在备件存储费用和订货费用均为模糊变量情况下,构建了备件模糊相关机会规划EOQ模型;设计了基于改进粒子群优化算法和模糊模拟方法的智能算法来计算模糊目标函数的期望值和模糊事件的可信性,得到了使企业库存费用不超过某一预算水平的可信度最大的最优订货量,同时通过算例验证了模型及求解算法的有效性并进行了敏感性分析.     

基于遗传算法的备件两级优化建模与仿真研究

针对装备备件保障中存在的配置不合理问题,提出了一种基于仿真和遗传算法的备件配置优化算法。该算法采用仿真方法建立装备使用可用度模型,并利用遗传算法实现备件的优化,实现了在满足备件保障费用约束的前提下,使装备使用可用度达到最大。给出了应用该方法的具体步骤,并通过举例验证了算法的有效性。     

多约束下随船备件配置优化方法

理想的随船备件库存配置方案应该通过多约束条件与优化目标之间的综合权衡得到,在传统的随船备件库存优化模型中常以使用可用度、平均等待时间、延期交货量、费效比等作为优化目标,但国内使用部门及型号研制单位在制定随船备件库存方案时常以备件保障概率作为优化目标确定装备备件库存方案.为解决上述问题,首先分析了目标函数及约束条件;然后构建了以备件保障概率为目标函数的随舰备件库存优化模型并应用拉格朗日乘子法及边际效应法原理给出了随船备件库存模型计算及优化流程;其次,运用罚函数原理对保障资源约束因子进行了确定及动态调整;最后,通过对案例结果进行分析,验证了该研究方法的可行性.     

基于体系保障度的装备备件三级库存方案优化

三级维修供应管理是部队较为常见的保障模式, 备件库存方案是影响装备系统可用度的关键因素之一. 装备保障性工程中的实际问题出发, 在考虑备件结构层级的情况下, 根据METRIC基本原理, 建立了系统备件的三级保障评估模型, 将三级体系保障度作为优化指标函数, 以保障费用为约束条件, 运用边际优化方法对备件方案进行优化. 通过实例给出了备件的最优库存方案结果, 得到了备件三级库存配置的一般规律, 并分析了影响备件库存分配的各种保障性因素. 优化结果符合具有三级供应保障机制下的备件配置规律, 能够为部队保障人员制定备件方案提供一定的决策依据.     

基于PSO的方案阶段修理级别优化方法

提出一种方案阶段装备修理级别的优化方法,在缺少系统外场可更换单元构型信息的情况下,对基层级和基地级多个保障站点的送修比进行优化设计。首先分析方案设计阶段修理级别优化建模影响因素,包括装备可用度和维修费用;然后建立可用度和期望备件短缺数的转化关系,以系统库存短缺期望为目标函数,以维修费用为约束,构建修理级别的优化模型,用粒子群算法求解优化模型,并设计算法;最后以某装备的修理级别分析为例,验证模型的正确性和算法的有效性,充分证明了在方案阶段实施修理级别的优化设计,对后续阶段装备及其保障系统的设计和分析都具有重要的指导作用。     

基于超启发式算法的备件供应网络结构优化

为了通过对供应网络结构进行优化从而提高备件供应的效率和效益,分别对传统正向供应网络、应急横向供应网络以及考虑抢修任务的闭环供应网络3种备件供应网络结构进行研究。以供应成本最小和供应时间最短为目标,以备件满足度、库存等为约束,构建了带约束的多目标优化模型。提出了一种基于排序选择函数的超启发式多目标进化算法,同时可以对不同网络结构模型进行求解。在ZDT系列测试函数上将该算法与其他进化算法进行对比测试,验证了所提出的超启发式算法在收敛性和分布性上的优越性。算例表明,一方面,与传统前向供应网络相比,横向和闭环供应网络能够提高备件供应的时效性和经济性;另一方面,超启发式算法在求解模型时取得的解优于其他元启发式算法。     

基于CTMC族的多部件装备群稳态可用度建模方法

针对复杂可修装备群稳态可用度解析计算困难的问题,提出一种通过构建多个相关连续时间马尔可夫链(continuous time Markov chain,CTMC)来求解稳态可用度的方法。通过分析装备群的使用与维修特点,采用可用装备数、备件库存数、备件短缺数来刻画部件的状态,分别建立各类部件库存状态的CTMC,进而建立用于分析装备群稳态可用度的CTMC族模型;并根据各类部件的状态转移关系及转移率矩阵,在求解各类部件CTMC模型稳态概率的基础上,给出各类部件的期望备件短缺数和装备群稳态可用度算法。最后通过构建数值案例,将提出的CTMC族模型结果分别与仿真分析和多级可修产品库存控制模型的结果进行对比,验证了提出模型和算法的有效性。     

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.     

基于Markov三级库存系统备件横向调拨配置模型

Focusing on the problem that there is lateral transshipment existing in the system of special -equipment-material, an allocation model for the three-echelon inventory system with lateral transshipment based on Markov is proposed. Combing with the condition that fault spare parts are partly restored, a subsystem inventory model for local warehouses is established according to a Markov queuing theory, and the steady state probability distribution is obtained. The allocation model for a three-echelon inventory system is established with aggregated local warehouses. Then the optimal model is established, and the objective is to minimize the total expected operating cost by choosing the maximum inventory level at the local warehouses. The iteration algorithm and Lingo software are used to solve and optimize the model. In the case, the optimal allocation cost is 14.55% of non-lateral transshipment condition, which shows that the proposed model and algorithm are rational. Finally, sensitivity analysis is made to determine the influence degree of parameters.     

改进的舰船维修费案例调整模型

为提高舰船维修费案例的调整效果,遵循着调整知识产生、调整知识约简和调整知识推理的建模过程,提出了一种改进的舰船维修费案例调整模型。在该模型中,采用Policastro的重构方式,利用目标案例的直接和间接相似案例集,产生舰船维修费案例的调整知识;针对调整知识中可能存在冗余、相关性、知识量过于庞大不便于推理等问题,提出了一种既能有效约简调整知识、又能准确衡量调整知识重要度的改进规则约简方法,并给出了具体的实现算法;为提高知识推理的效率,采用具有强泛化能力和出色学习能力的最小二乘支持向量机（least square support vector machine,LSSVM）,构建了舰船维修费案例调整知识推理模型,并基于遗传算法（genetic algorithm,GA）和交叉验证方法,对推理模型的有关参数进行了优化。实例结果表明,与其他案例调整模型相比,所提模型在调整精度上要远远好于其他模型,所提模型是科学、有效的。     

非立即变质品的订购、定价与保鲜投资决策

考虑了一个非立即变质品的订购、定价与保鲜技术投资联合决策问题,其中产品的需求依赖于销售价格,变质率随时间变化,系统不允许缺货.此外,产品的时变变质率和保鲜期可以通过保鲜技术的投资得到控制,并采用一般形式的资本投资回报率构建模型.目的是决定最优的补货、定价和保鲜技术投资策略(包括是否投资和投资多少)以最大化系统的平均利润.证明了对于给定的定价和保鲜技术投资策略,最优补货策略唯一存在.在此基础上给出了一个寻找模型最优解的多阶段迭代求解算法.最后通过数值算例展示了模型和算法的应用,进一步采用数值方法对模型的数学性质进行了探讨,并对参数的灵敏度进行了分析.结果显示:当订购成本和产品购买成本较小或库存持有成本和产品初始保鲜期较大时,最优保鲜技术投资将为零,即不投资保鲜技术对系统最优.     

循环取货下基于随机提前期波动压缩的库存优化模型

针对循环取货过程中提前期波动较大及其对企业成本的直接影响, 将总提前期方差增加为决策变量, 并把赶工成本概念引入随机提前期波动(方差)压缩分析, 建立了循环取货下基于随机提前期波动压缩且含车载量约束的多供应商多产品库存模型, 讨论如何合理压缩生产和运输过程中的提前期波动来降低总成本. 结果表明: 企业可以在提前期方差压缩成本与提前期方差过高所带来的库存持有成本和缺货成本之间进行权衡, 通过合理压缩总提前期方差, 有效降低系统总成本, 尤其在车载量小、集货物资单价高且需求量大的情况下成本降低更为显著.     

批量需求模式下的随机库存管理策略

考虑一类具有(s,s+q)订货策略的批量需求随机库存系统。需求的到达形成复合Poisson过程,当库存水平下降到s时管理员立即补货至最大仓储量s+q.通过构建库存和缺货状态下的状态转移方程,研究了库存和缺货的稳态概率分布;进一步建立库存成本函数和设计了一种有效的算法,研究库存系统的最优控制策略并考察参数的敏感性。     

Retailers’ Order Strategies in Transshipments in Disruption Risks of Supply Chains

This article investigates the order problem in a two-stage supply chain consisting of retailers, primary suppliers and backup suppliers. From retailers’ perspectives, the optimal offering strategies in unidirectional transshipments are analyzed on the basis of disruption risks in supply chains. With a focus on retailers’ profits, it develops the decision model of retailers’ orders in the dual sourcing mode and in the mode of capacity options, to maximize the retailers’ expected profits. The simulation shows that retailers’ optimal order decisions are not correlated with the joint disruption probability in the two order modes without service constraints; retailers’ optimal decisions are influenced by the joint disruption probability in the two order modes with service constraints, and the impact of the joint disruption probability of the primary suppliers’ optimal order from retailers differs in the two modes. Retailers’ order decisions in respect of backup suppliers are more sensitive to the changing volumes of transshipments. The contribution of this article is the impact of main parameters on retailers’ decisions, providing some guidance for enterprises to make order decisions.     

基于改进的SVM学习算法及其在信用评分中的应用

对于处理大规模问题的信用评分方法除要求达到一定的准确率之外,其速度、可解释性、简洁性等性能也非常重要. 借鉴SMO的思想, 首先提出一个基于三变量的改进的SVM学习算法, 即将SVM问题分解为一系列含有三个变量的二次规划子问题,其优点是所求的相应松弛子问题都有解析解,使得该方法能够更加精确和快速地逼近最优解;其次将新算法应用于信用评分问题,在UCI机器学习库中的三个公共数据集上的数值试验表明了新方法的有效性:不仅节省了模型的计算代价, 而且还提高了分类精度.     

集群式供应链跨链库存应急互补的仿真和优化

基于系统动力学,考察一供应链应急库存补充来自于另外其他相邻供应链,也即集群式供应链.对两供应链中两零售商跨链间的库存应急互补进行建模和仿真.在此基础上,通过改变库存满足销售周期,以及将单级跨链互补扩展到两级和三级跨链互补,来优化和改善库存管理.研究发现,当同时存在三级(供应商商、生产商和零售商)跨链库存互补时,集群式供应链的两单链库存平均值和波动幅度大为减少,并且两链的顾客需求满足率均得到较大提高.最后,设计出了一种混合式契约,来实现这种集群式供应链跨链间库存应急互补的协调和合作.