基于学习效果的蔬菜电商成组拣货排序方法

按单拣货是电子商务背景下物流配送中心最关键、最复杂的作业环节.它直接衔接着物流配送和客户,且大部分是劳动密集型作业,因此按单拣货也是出错率最多,耗费时间最长的环节.在拣货之前对订单考虑配送因素和相似性成组,能够大大降低拣货成本.蔬菜电商拣货系统是基于人的柔性作业系统,拣货人员的学习效果导致作业效率随时间变化,从而订单的拣货时间不确定,对按单拣货作业有着不可忽视的影响.本文针对蔬菜B2C电子商务直销背景下拣货环节的订单成组作业优化问题进行研究,基于拣货人员的学习效果,建立最小化订单拣货完成时间之和的拣货序列优化模型.针对该问题多阶段,多层次决策特点,基于序贯决策思想,提出两阶段的求解方案:第一阶段订单成组,提出同时考虑订单配送距离,打包材料相似性和订单相似性三种指标融合的订单成组准则,并给出启发式算法对订单进行成组;第二阶段成组订单作业调度,提出基于修订式非递减的订单规模排序方法对组内订单进行排序,组间排序是基于具有降低搜索范围,提高搜索能力的改进模拟退火-遗传算法.通过数值实验和算法比较,验证了本文算法的有效性和实用性.研究结果表明,本文得到的方法能大大缩减拣货时间成本,为蔬果类商品网上直销企业生成拣货作业计划提供理论指导.     

Benders算法下集群式供应链多级订单柔性决策模型

针对大批量定制化的客户订单,供应链企业在进行订单决策时,往往缺少对不同特点订单的分级分类,导致部分超出负荷的有效订单缺乏柔性合作渠道,给供应链带来潜在的运作风险。为此,以产业集群为背景,通过分析客户订单的特点和层级,建立单级无链间协作的订单决策基本模型;在此基础上,考虑多供应链横向跨链协作影响因素,拓展构建了基于集群式供应链的多级跨链订单决策模型,以大批量动态处理客户订单的层级分类及柔性配置,实现订单的在线实时决策,并设计Benders分解算法求解。数值计算和仿真分析表明,多级订单决策比单级订单决策更具柔性;同时,客户满意因子和跨链协作因子对订单跨链决策具有阈值效应,而基于阈值点的组合策略进一步验证了多级订单柔性决策的现实可行性。     

Benders算法下集群式供应链多级订单柔性决策模型

针对大批量定制化的客户订单，供应链企业在进行订单决策时，往往缺少对不同特点订单的分级分类，导致部分超出负荷的有效订单缺乏柔性合作渠道，给供应链带来潜在的运作风险。为此，以产业集群为背景，通过分析客户订单的特点和层级，建立单级无链间协作的订单决策基本模型；在此基础上，考虑多供应链横向跨链协作影响因素，拓展构建了基于集群式供应链的多级跨链订单决策模型，以大批量动态处理客户订单的层级分类及柔性配置，实现订单的在线实时决策，并设计Benders分解算法求解。数值计算和仿真分析表明，多级订单决策比单级订单决策更具柔性；同时，客户满意因子和跨链协作因子对订单跨链决策具有阈值效应，而基于阈值点的组合策略进一步验证了多级订单柔性决策的现实可行性。     

基于水资源节约的印染企业订单排序优化模型及应用

针对印染过程中的主要耗水环节——染布清洗,运用过程优化思想,构建基于水资源消耗量最优的染布订单排序模型,并开发了基于动态生产的印染企业订单排序软件系统,在此基础上以某印染企业为对象进行了应用研究.结果表明:运用该系统对印染企业订单进行优化排序以后,在不对工艺和设备进行大量投资改造的情况下,印染企业可以在现有基础上节水20%-40%.     

具有优势机器和恶化工件的流水作业排序问题

针对流水作业排序问题,建立了具有优势机器和恶化工件并且有无空闲限制的排序模型.在该排序模型中,机器加工工件时,工件的相邻加工工序之间不允许出现空闲,工件的加工时间是其开工时间的严格增加线性函数.其中讨论的优势机器有2种情况:机器形成增减增优势关系和机器形成减增减优势关系.考虑了多台机器的流水作业排序问题,其中,目标函数分别为极小化最大完工时间和极小化总完工时间,对于这两类问题分别给出了求解最优排序的多项式算法和它们的计算复杂性,并通过证明证实了算法的有效性.     

带有滞留时间的流水作业计划排序方法研究

本文对带有滞留时间的流水作业车间以零件加工全长最小为目标的排序问题进行了分析和研究。分析证明了对于两台机床带有滞留时间的问题存在有效的多项式算法。本文还给出了三台以上机床带有滞留时间排序问题的启发式算法。     

柔性对分布式制造系统绩效的影响

需求的不确定性使工厂的生产能力与其需求订单出现不相匹配, 从而使工厂出现缺货或生产能力浪费的现象, 工厂之间产品订单的相互转包可以减小这种现象对工厂收益的影响. 在中小企业产业集群的背景下, 研究了基于合同网协议的转包协作机制下的分布式柔性决策问题, 并与集中式柔性决策问题进行了比较. 仿真实验发现: 在分布式制造系统中, 柔性虽然能给工厂带来期望收益的增加, 但同时也增加了工厂之间为获得转包订单的竞争强度, 工厂应权衡这两方面来进行柔性决策.     

供应链采购订单变更及排期

供应链系统采购订单柔性变更与排期问题是一个复杂问题,国内外理论和实践都没有很好解决.本文提出了建立订单柔性变更与排期的模型,包括前台变更与后台数据处理,并对问题进行了简化与抽象,描述了实现的算法,并得到了大量的实际应用.     

装配型流水作业排序问题3MAF的两个可解情形

３机器装配型流水作业排序问题３ＭＡＦ是近年来新提出的一种排序论模型。本文探讨了该问题的两种新的可解情形，并给出了相应的多项式算法。     

考虑拆分策略的智能仓库订单分拣建模与优化

针对一种两类订单混合分拣的自动小车分拣问题,考虑其在订单分拣过程中出现的分拣AGV(automatic guided vehicle)堵塞和人工收集站闲置的现象,提出一种订单拆分的策略及拆分后子订单批次调整的方法,并以总订单完工时间最小化为优化目标,建立了订单拆分的订单分拣整数规划模型;提出一种改进离散灰狼优化算法,将订单分批、批次排序以及下架库位选取3个子问题进行联合优化。数值实验结果表明,订单拆分策略使总订单完工时间显著减少,并且通过与经典算法以及其他同类型算法的对比,验证了所提算法的优越性。     

有阈值约束的占线订单加工策略及竞争分析

结合生产订单管理的实际情形,将服务质量(QOS)的概念引入订单排序加工问题,并运用占线理论与竞争分析方法对此问题进行建模与剖析。在有QOS要求的模型中,订单收益与订单完成百分比成正比;在实际情况下,只有当订单完成百分比超过一定量时才是有效加工并获得相应收益。因此,构建了具有完成度阈值限制的可中断占线订单加工模型;其次,运用贪婪设计思想给出一个确定性占线策略并证明其具有竞争比(1+3α)/(1+α),其中,α∈[2/3,1)是订单完成度阈值参数。     

基于动态交互层的柔性作业车间动态调度问题研究

为快速应对柔性作业车间生产过程中出现的突发状况,构建了一种以全局任务最大生产完成时间以及紧急订单生产完成时间为优化目标的柔性作业车间动态调度模型。针对上述模型,提出一种更加适用于动态排产的动态交互层DIL (Dynamic Interaction Layer)来代替滚动窗口。设计了粒子群遗传混合算法PSGA (Particle Swarm Genetic hybrid Algorithm),将粒子群算法中位置更新策略与遗传算法基因突变融合,加强算法局部搜索能力。针对柔性作业车间订单加急的意外状况,采用DIL与PSGA相结合的方法求解动态调度问题。通过仿真实验,验证了DIL处理紧急订单的能力和PSGA算法的有效性。     

两级排序遗传算法在柔性工作车间调度中的应用

由于在遗传算法的搜索寻优过程中种群有收敛于单一个体的趋势,为了减轻这种趋势,在Pareto多目标遗传算法的基础上做了一些改进,即用Pareto最优概念对种群进行第一级排序,然后计算种群中每个个体与同Pareto级别所有个体之间的全局拥挤距离作为该个体的次要属性进行第二级排序,根据这两级排序的结果进行联赛制选择操作和交叉变异操作。为了验证算法的性能,以多目标柔性工作车间调度问题作为实例并针对柔性工作车间调度问题的特点设计了相应的交叉变异方法。仿真结果表明该算法可以产生更多的分布在非劣解前沿上的解。     

具有学习效应的总完工时间流水作业问题

研究工件具有学习效应的2台机器流水作业排序问题.工件的学习效应指工件的加工时间为所排位置的指数函数.目标函数为极小化总完工时间.给出该问题的数学规划模型.同时对大规模问题给出3个启发式算法,计算结果表明,用这3个算法解决所研究问题比较有效.     

占线订单排序D-收益函数下改进的随机策略

对于订单具有紧交货期限且以最大化完工总收益为目标的占线订单排序问题,Woeginger提出了完工收益与订单长度满足D-收益函数的模型,并给出了竞争比为4的最优确定性策略.针对该模型设计了竞争比为2的一个简单随机策略,该结论改进了Epstein和Levin(2008)的竞争比2.455 4.     

柔性机器加工排序问题中的遗传算法

现代制造系统中，计算机辅助加工计划(CAPP)起着非常重要的作用，它是从计算机辅助设计(CAD)到计算机辅助制造(CAM)不可缺少的中间环节。在允许作业柔性加工的基础上，本文提出一种新的两目标机器加工排序问题。由于该加工排序是一个NP-完全问题，进而构造了一个新的遗传算法求解该问题的非劣解解集。数值计算表明，该方法对两目标的柔性加工排序问题是有效的。     

钢管生产计划中的多目标柔性Job-shop调度问题

基于国内大型钢铁企业中钢管生产的实际,将无缝钢管的生产计划调度抽象为多目标柔性Job-shop问题(MFJSSP).在考虑产线产能各不相同、产线定修、前置库存限制的情形下,构建了混合整数规划模型, 解决①多产线共存情形下的生产路径柔性选择;②以订单的按时完工、各订单的供料尽量连续、规格转换成本最小为目标的多目标生产调度优化.鉴于该问题的NP-hard性, 设计改进的遗传算法进行求解,该模型和算法已被用于无缝钢管冷区生产作业计划软件系统的开发,并在实际运用中取得了良好的效果,对各大钢管企业的生产调度均具有一定的实际指导意义.     

考虑多运输模式的生产与运输集成调度问题

对全球化MTO供应链中一类生产与运输的集成调度问题进行了研究。该问题考虑由单制造商、多客户组成的供应链环境、不同的订单大小、不同的订单复杂度、允许多个订单在单机同时生产以及多种运输方式等现实特征。以最小化供应链总成本为目标,该问题被建模为一个混合整数非线性规划模型;提出了基于前向调度的启发式算法求解该模型。基于真实的行业数据,将该算法的性能与基于遗传算法、顺序调度的方法、以及工业排序方法所产生解的性能进行了比较。比较结果表明,所提出的启发式算法的性能优于后3种方法。     

随机生产服务系统最优服务能力分配策略

针对由生产设施和服务中心组成的柔性生产服务系统,研究服务能力在不同订单之间的分配问题。生产设施生产两类产品,服务中心基于对应的产品为两类顾客提供不同的服务,服务每个顾客订单需要消耗对应的产品。生产和服务时间均服从指数分布,需求过程为泊松过程。因服务能力有限,管理者在任何时刻须决定将服务能力分配给哪一类订单。将系统的最优服务能力分配问题转化为一个连续时间马尔科夫决策过程。通过解析证明和分析,发现该随机系统的最优服务策略为形式非常简洁的指标型优先权服务策略,但又不同于传统服务系统的最优服务策略。最后,分别对最优服务策略与分散决策下的服务策略、相反优先权服务策略以及动态协同下的服务策略进行对比,说明了最优服务能力分配策略的优越性和有效性。     

一类流水作业质量检验中机床组合问题

研究了一类流水作业质量检验的机床组合问题. 工件的加工采用流水作业形式, 加工过程包含若干个操作, 各操作分别在其对应的机床上进行, 并由对应的质量检验设备进行检验操作结果是否满足要求. 对应每一工序可能存在多台候选机床, 这些机床具有相同的加工功能, 但加工代价和缺陷品率不同. 在不同机床组合下, 工件的净收益期望值不同, 最优组合定义为使得工件的净收益期望值为最大的组合. 给出了一种求解最优组合的算法.