基于模糊交货期的单件制造业准时化生产计划

通过建立具有不同类型模糊交货期的准时化生产计划模型,将以往确定性准时化生产计划问题扩展到模糊不确定性准时化生产计划,并提出了适合于单件制造业准时化生产的生产计划算法,从而使理论研究更符合于生产实际．最后给出计算例子     

单件制造业模糊交货期下的准时化生产计划

建立了单件制造业模糊交货期下的生产计划模型。将隶属度函数引入到生产计划中，拓宽了准时化生产计划问题的研究范围。并运用混合０－１整数规划来求取最优解，为实际生产计划提供了一种有效的方法。     

主生产计划日报的神经网络监控

本文将生产计划作为动态系统,采用BP网建立了主生产计划的神经网络模型,依据梯度算法建立了优化器,对主生产计划日报的调度进行了研究,并以某公司为实际背景进行了仿真实验.     

CIMS下多品种小批量主生产计划的可视化系统

对ＣＩＭＳ环境下单件小批量生产的主生产计划系统,采用运筹学与可视化技术相结合进行了系统开发．此系统利用运筹学技术的优化功能和可视化技术的直观操作的特点,能够使计划编制人员有效而方便的制订主生产计划．系统实际运行表明,该系统使这种方法科学灵活,并使设备利用率得到很大提高．     

应用于准时制的MPS/MRP模型

根据制造企业准时生产(Just In Time, JIT)理论的生产管理需求 ,通过一种面向准时生产的、含生产滞后期的缩进嵌套BOM档将主生产计划(MPS)和零件订购计划(MRP)紧密结合起来,建立了基于JIT的两者的数学模型,实现从产品需求、产品生产、零件装配、零件请购到零件到货的准时计算,避免了传统的基于JIT的MPS或MRP的单独讨论 .运用该模型可以实现在满足生产需求和经济订货批量的条件下,最大程度地推迟零件订购日期和降低零件库资金的占用.     

热轧钢管主生产计划模型与算法研究

建立了热轧无缝钢管主生产计划问题的混合整数线性规划模型．该模型可归结为多阶段多产品带有能力约束的批量问题，但与传统批量问题存在以下不同：①充分反映了钢管企业与其它行业的不同工艺特点；②目标函数追求最大化现金流而不是最小化成本；③允许订单积压；④考虑库存能力约束；⑤忽略设置时间及成本。但引入了最小生产批量约束．鉴于该问题的NP难性，使用两种基于优化的启发式算法进行求解，并提出两条策略加以改进．     

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。     

不确定环境多目标主生产计划制定方法

提出一种新的模糊线性规划方法（FLP）来解决部分参数如产成品单侏价格，成本系数，生产能力，产成品市场需求模糊的多目标主生产计划（APP）问题，并给出具体的FLP模型，人机交互系统允许决策人修改模型参数以达到满意的生产计划。本文所提出的方法较确定模型更能反映实际情况，并减少了建模的成本费用。     

MRPⅡ中主生产计划（MPS）的柔性决策

主生产计划是MRPⅡ/ERP（manufacturing resources planning/enterprises resources pannig）中的一个重要组成部分。在市场需求多变的竞争环境下,不确定性大大增加了,使得现行的MRPⅡ系统的生产计划缺乏动态响应性。增加MRPⅡ系统的动态响应性的主要措施是提高主生产计划（MPS）的柔性。研究了不确定性对MRPⅡ主生产计划的影响,在生产计划中引入柔性变量,提出了需求柔性和供应柔性的概念,并建立了相应的算法模型。在应用软件开发中应用所建立的理论模型,实现了主生产计划的柔性决策。     

基于模式分类的自学习生产调度知识库方法

对一种简化的调度问题进行了分析 ,说明了在一定的条件下 ,对某一范围的调度任务 ,的确存在着一种不变的模式 .文中对任务中不同的子任务对 (“订单对”)给出了一个指标 ,并以此指标来判断该子任务对在一个成功的生产调度方案中的先后顺序 ,是否在另一个类似的任务的成功生产调方案中能得到保持 .基于这一结果 ,文章还给出了一个实际中对生产调度经验进行机器自学习的算法步骤.     

基于改进遗传算法的流水车间调度求解方法

流水车间调度问题是一类经典的NP完全问题,为此提出了一种求解极小化总完工时间的流水车间调度问题的改进遗传算法.该算法采用构造型启发式算法和随机方法共同产生初始种群,结合禁忌搜索算法的局部搜索性能和遗传算法的全局搜索性能.仿真实例的结果表明该算法对问题求解的可行性和有效性.     

一个批处理机随机调度模型

以零售业企业（超市、百货商店、仓储式商场等）进货为背景新建立一个批处理机随机调度模型．模型中含两个问题，首先分别将它们转化成了与其等价的确定优化问题，接着给出了确定优化问题的最优调度的性质，最后基于性质给出了求解确定优化问题的算法。     

面向定单的连续生产过程动态调度方法

用模糊数描述生产调度问题中定单完成期、处理率、处理时间等因素的不确定性，建立连续生产过程中定单变化引起的动态调度问题的模糊优化数学模型，通过求解这个模型，能够实现在生产线的生产能力，存储设备的存储能力和定单的完成范围等约束条件下的动态调度。仿真结果表明模型的有效性和合理性，不仅能满足客户的需求，而且使企业获得最大的利润。     

用遗传算法解决并行多机调度问题

对最小化完工时间的并行多机调度问题提出了一种遗传算法,并在问题形成、遗传算法编码、变异方法等方面作了研究,并用计算实例表明遗传算法能适用于大规模并行多机调度问题。     

基于模糊规则的GA求解成组调度

研究并行多机成组工件flow-time问题,利用模糊规则量化,使用遗传算法内嵌入模糊控制规划的智能化算法求解这类复杂的组合优化问题,最后给出计算实例及仿真结果,证明了该算法具有解决大规模实际问题的能力。     

多工序能力平衡的提前／拖期生产计划方法的关键工序法

本文在跟踪当今提前／拖期生产计划方法研究现状的基础上，提出了解决考虑多工序能力平衡的提前／拖期生产计划方法瓶颈问题出得一种解决方法─关键工序法，为将集ＭＲＰ与ＪＩＴ于一体的提前／拖期生产计划方法应用于实际架起了桥梁．     

一种针对有瓶颈库所批生产过程的监控与调度集成方法

针对有瓶颈库所的批生产过程中出现时延的情况提出了一种启发式的调度算法,在用CTCH网对某生产系统进行建模的基础上,对该算法进行了仿真并得到了良好的结果,说明了算法的有效性.