多机型纺织企业生产计划模型的研究

纺织企业生产计划的制订是直接关系到纺织企业经济效益的大问题，一道工序中具有多种机型是纺织行业存在的普遍现象，这使生产计划模型复杂度大大增加，本文针对这个问题，探讨了其最优生产计划的模型及共求解算法。     

待料型生产计划与调度优化模型

提出待料型生产系统的概念．并建立待料型生产计划与调度优化的三个层次的教学模型；综合计划模型、生产调度模型和工艺优化模型。为具有待料现象的企业提供优化生产组织的一般分析方法和建模思路,以增进此类企业的经济效益。     

流程型企业主生产计划优化的ARMA-BP模型

为了解决流程型企业主生产计划(MPS)时段中计划参数与实际参数的不一致性问题,提出了自回归滑动平均模型(ARMA)与反向传播(BP)人工神经网络(ANN)的集成优化模型。基于主生产计划时段长度与产量之间的映射关系,利用平均时段长度折合产量法(OCM-ATS),该模型可用于分别逼近和预测主生产计划时段的长度时序和产量时序。给出的例子表明,该模型预测主生产计划时段的参数(计划参数)与实际参数的相对误差不超过3%。     

面向企业最优生产计划的线性规划广义逆优化模型

将依据互补最优性条件探讨面向企业最优生产计划的线性规划,如何通过调整其产品成本系数、资源消耗系数和资源拥有量等参数,使某些非可行解成为最优解的广义逆优化问题的数学模型.该问题具有重要应用价值:可以解决采用常规求解方法或启发式算法制定企业最优生产计划时,对资源约束进行刚性处理所导致的经常因生产能力不足使企业不能及时响应市场需求的问题,使企业的整体优化和具体业务流程再造相协调.     

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。     

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.     

考虑多运输方式的供应链生产计划多目标模型

描述了考虑多运输方式的分布式多工厂、多分销商的供应生产计划,以实现最小化提前／拖期惩罚费用、生产成本、产品运输费用三者的总额以及最小化供应链的活动时间为目标建立了多目标优化模型,通过模型转换和利用加权和法求解多目标规划得到了其生产计划调度方案。计算结果说明了模型的有效性和可行性。     

一类随机型Flow Shops模型及其算法

提出一类特殊随机型Flow Shops模型,给若干基本结论,并在某种“对称性”条件下给出问题的最优算法。     

解家纺企业生产计划问题的并行混合遗传算法

为解决家纺企业的实际车间批量生产计划问题，提出了一个基于自然编码的混合遗传算法。此算法具有如下特点：一方面编码方式能有效地反映调度方案；另一方面对每子代得到的调度方案利用爬山算法对其进行了局部调整，大大加快了收敛速度。同时为了更好地适应调度实时性和解大型企业此类问题的需要，基于遗传算法自然并行性特点的基础上，实现了主从式控制网络模式下并行混合遗传算法。计算结果表明，此算法是有效的，有着较高的并行性，并能适用于解大型此类企业车间批量生产计划问题，在实际应用中有着较广阔地应用前景。     

确定性联合补充生产存贮模型及算法

对确定性需求的联合补充生产存贮控制系统进行分析，得出其关键问题是确定系统的联合生产补充周期和各产品的生产补充频率，建立相应的模型，提出一个有效的启发式算法，通过算例表明该算法可得出较优的可行解，算法可以有效的解决此类问题。     

缺货补偿条件下的生产规划模型及算法

针对缺货补偿条件下有能力约束、多产品、多阶段制造系统的生产规划问题，以利润最大为目标，建立混合整数规划模型。通过对模型的等价转换，基于对偶理论将等价模型分解为相互关联的生产主问题和库存子问题，设计对偶分解算法进行求解。数值实例的计算结果，说明了算法的收敛趋势以及在计算时间方面的性能。     

Optimum Distribution of Plant Production in Qingchuan County

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亚丁湾护航中直升机识别海盗目标路径优化模型及算法

针对舰载直升机执行伴随护航任务时查证可疑船只的路径优化问题,对直升机在选择巡逻查证路径时所面临的各种复杂情况进行了分析。文中结合可疑船只与编队的相对运动特点以及海面可疑船只威胁程度评估指标,以保障被护航编队受到的累计威胁值最小为目标,构建了直升机查证可疑船只时的路径优化模型。为提高蚁群算法的求解效率,文中将混沌映射扰动引入到信息素的全局更新过程中,从而有效降低算法陷入局部最优的概率。另外,文中对蚁群算法中状态转移规则和信息素更新等核心环节进行了优化设计,提高了算法对最优路径的搜索能力。最后,以我国海军亚丁湾护航任务为背景进行实例分析,并将其结果与遗传算法和禁忌搜索算法进行对比,验证了所建模型和算法的合理性和有效性。     

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。     

遗传算法在企业铁路取送调车作业优化中的应用

如何合理安排企业铁路取送车作业是企业铁路调车作业中的一个重要环节.本文针对调车作业方式＂送取分离＂的企业铁路货运站,参照3车列的取送车仿真时序,建立了取送车作业优化问题的数学模型.同时,提出一种带启发式知识的进化增强型遗传算法用以求解这类大规模组合优化问题.算法一方面通过启发式知识产生优良个体并有效保存,加速算法寻优;另一方面通过有效的交叉和变异操作保证算法的多样性,避免算法早熟;从而最终有效提高算法的寻优效率.实例计算结果验证了模型和算法的有效性和工程实用性.     

一类自适应松弛算法的算法模型

对于一类自适应松弛算法,本文提出了一个算法模型。在一些通常的假定下,证明了该模型生成的序列的收敛性定理。     

交通网络设计的优化模型及算法

通过对交通网络设计的问题及其研究现状的分析．对离散型交通网络设计问题进行了深入的研究。采用双层规划模型描述问题．其中上层规划模型是从交通规划者的角度出发．在建设资金受到约束的前提下．设计合适的路网结构．使得公路网中的交通出行能达到系统最优；而下层优化模型则是从路网使用者的角度出发．使交通出行达到用户最优，针对该双层规划模型．本文对上层模型使用SA算法求解．而下层模型则采用了基于路径搜索的GP算法进行求解．以此为基础设计了SA—GP算法对其进行求解。算例计算的结果表明．模型和算法都是有效的，求取的结果能显著改善路网的交通情况．而且上下层算法的收敛速度快，从而能为路网规划决策提供支持。     

复杂物流网络区间规划模型及算法

分析复杂物流网络结构特征,考虑物流网络规划设计的不确定性影响,运用区间规划理念,以区间数度量不确定性变量,构建多商品、多层次、多节点的复杂物流网络设计模型。定义风险系数与最大决策偏差,给出适合物流网络不确定性变量的区间运算准则,实现模型的确定性转化。在两层递阶优化求解策略下,结合区间运算与遗传算法,设计了区间分层优化遗传算法的求解模式。算例测试表明该方法具有较强的实用性,可以作为物流网络规划的决策参考方法。     

优化建设项目费用支付的纳什均衡模型及其遗传算法求解

建立业主与承包商间就建设项目费用支付问题的完全信息动态博弈模型，以使业主与承包商的建设项目费用支付(或获得)现金流的净现值对最理想值的偏差最小为优化目标，讨论纳什均衡解，并运用遗传算法求得建设项目费用支付的均衡优化方案。应用本文给出的模型及求解方法，既可以较好地解决业主对建设项目费用支付的控制问题，也能够合理地兼顾到承包商的利益，是一种双赢解决方案。