关于同速机类型供应商任务交付顺序的协调

供应链各成员的协同调度能够显著提高供应链整体生产效率. 以装配系统为背景，研究机器类型为同速机和单机的零件供应商关于多任务交付顺序的协调. 在无主导方的情况下，建立了基于纳什谈判理论的协调机制，并针对一类含乘积式目标函数的调度问题，设计了基于序列临位交换（API）的多项式时间启发式算法. 通过数值算例，确认了该机制在协同调度中所发挥的作用.     

基于遗传算法的模糊柔性工作车间调度优化

首先给出了模糊生产环境下柔性工作车间调度模型,然后以最小化最大完工时间为目标函数,提出了一种基于遗传算法的通用模糊调度算法。此算法针对解决柔性工作车间调度问题采用工序顺序偏码的局限性,设计了基于顺序和基于机器分配的编码方法并据此给出了相应的交叉变异操作。仿真结果表明了算法的可行性和有效性。     

O2O模式下的配送车辆实时取送货路径选择问题

伴随020模式下外卖市场的迅猛发展,由此导致的最后3公里配送需求日益激增,外卖的配送时效受到了广泛的关注.外卖的及时配送,即配送车辆的路径选择问题成为餐饮服务业重要的研究问题.针对020平台外卖配送服务过程中,需求无法确定和配送车辆必须返回原点取货的情形,提出了带有取送货的在线旅行商问题(traveling salesman problem, TSP).分析了该问题在正半轴和一般网络上的下界,针对需求点仅在正半轴上的情形设计了TAIB算法,针对需求点在一般网络上设计了IGNORE算法,并进一步分析了两个算法的竞争性能,结论可以为现实中外卖配送车辆的实时调度决策提供依据.     

在线订餐生产配送联合调度模型及算法

当前在线订餐配送延迟严重,如何协调生产和配送环节使快餐最快送达,已成为在线订餐亟待解决的问题。针对订单信息提前未知、厨师及配送车辆有限等特点,构建并行机生产多车多任务配送联合优化模型,以最小化所有订单的总服务时间跨度之和,并设计三阶段启发式在线调度算法进行求解。以某在线餐厅高峰期到达率服从泊松分布(λ=1,2,3,4)的订单进行数值实验,将三阶段启发式算法与传统算法实验结果进行比较。研究表明,当λ=2,3,4时,三阶段启发式算法的总服务时间跨度之和较短且对总服务时间跨度之和的优化幅度随λ值的增大而提高。构建的模型及算法有利于高峰期餐厅生成生产配送联合调度方案,优化生产配送资源。     

基于遗传算法的医院膳食供应模式优化

本文讨论了具有确定目标时间窗的并行批处理机生产配送组合问题,且订单最后一道工序需要在目标时间窗内发生并完成。本文提出分组生产配送策略,在该系统中,全部订单被分为若干组,按组在并行批处理机上加工完成后,各订单被分别配送至对应目的地。研究目的在于安排合理的订单分组及加工机器分配,从而最小化全部订单的配送提早时间及延迟时间之和。提出了混合整数规划模型及两种遗传算法来解决此生产调度问题。实验结果显示本文提出的启发式算法明显优于传统方法,算法有一定借鉴意义。     

基于延迟理论的Supply Hub出库调度模型

考虑了配送准时性和配送成本之间的悖反关系,将延迟理论引入配送调度,研究了订单随机到达、准时配送的supply hub的出库调度问题.考虑订单到达时间的随机性对配送准时性的影响,设计了一个带延迟因子的滚动调度模型,建立了supply hub准时制配送的出库调度多目标规划模型.根据模型的特点,设计了求解模型的克隆免疫算法.最后,结合数值实验,对延迟调度模型和实际使用的调度模型进行了对比分析.研究结果表明,带延迟因子的调度模型相比常规调度策略.能明显降低随机性订单的配送成本.     

网络化制造模式下基于改进蚁群算法的供应链调度优化研究

为制定网络化制造（networked manufacturing,NM）模式下供应链合作成员间的动态调度策略,构建了由制造商、协同设计商以及客户组成的三层动态调度模型;在生产能力约束、多目标优化约束等制约因素下,采用时间函数、成本函数和延期惩罚函数三个目标函数对调度问题进行描述;使用改进蚁群算法（improved ant colony optimization algorithm,IM-ACO）,对调度路径可行解节点添加不同的信息素,并将信息素浓度约束在τ_min和τ_max之间,使得供应链客户个性化需求服务、运作时间、成本等综合收益达到最优. 实例仿真表明本文提出的动态调度优化算法求解具有较快的搜索速度、收敛性好,算法具有较好的稳定性;同时,也表明本文构建调度模型合理,可以为实际生产调度提供优化的策略.     

基于时间槽的敏捷供应链集成调度模型及优化

针对市场需求出现后敏捷供应链需要选择各级部件供应商并安排对应的生产运输调度问题,以准时满足市场需求为基本约束,以供应链库存、生产和运输总成本最小为目标函数,建立了基于供应商可用时段时间槽表示方式下的敏捷供应链集成调度INLP模型;基于该模型具有大量的时间和数量约束,设计了以时间槽实数编码作为基因编码的混合遗传算法,在解码过程中引入贪婪-序的解码方法保证产生满足约束的解,加速算法收敛和寻优; 最后以算例验证模型和算法的有效性和稳健性.     

基于集配中心供应商协同配送主从决策机制

为有效实现基于集配中心装配式供应链上游供应商协同配送,构建了考虑成本协调的协同主从决策机制;分析了零部件供应商和集配中心成本结构,对比供应商分散决策、集配中心决策和联合决策模型,建立以集配中心为主方,供应商为从方的主从决策模型。集配中心给出最优订购批量,供应商以最优配送批次响应。模型中引入成本补贴因子进行企业间协调。结合算例分析,比较了4种决策机制下的配送决策和相关成本。研究表明,主从决策是一种有效的协同决策机制,能有效降低系统物流成本和生产准备成本,提高供应链效率,激励供应商参与协同决策。     

基于模拟植物生长算法的车辆调度问题

基于配送企业车辆资源的限制和客户需求时间窗的要求,在考虑外包车辆和配送入员加班的情况下,对带时间窗的车辆调度问题进行扩展研究.根据客户需求的随机性特点构建以最小化车辆配送总成本为目标的机会约束规划模型,并设计求解该问题的模拟植物生长算法.结合车辆调度具体实例,将模拟植物生长算法与遗传算法进行比较,结果表明该算法不仅可以获得最优解,而且提高了求解效率,是一种有效的方法.     

基于汇集预测的随机客户需求配送车辆调度问题

针对物流配送过程中客户需求随机出现的车辆调度问题，结合客户随机需求信息和经验数据，运用汇集预测方法，生成合理的虚拟客户出现的概率及其位置和需求量；在分析客户不满意度函数的基础上，综合考虑配送车辆调度方案的经济性和客户满意度两方面因素，提出了加权广义配送总费用最小化目标；依照车辆先真实后虚拟客户配送的原则，建立了配送车辆调度模型，设计了与局部搜索相结合的改进遗传算法。Solomon标准测试算例验证了模型与算法的有效性与适用性，结果表明，相比于现有的其他方法，本文方法制定的配送车辆调度方案不仅能有效降低物流企业的总配送成本，而且能快速响应客户需求，提高客户满意度和服务水平。     

基于循环取货的多产品供应链提前期波动压缩模型

对采用循环取货方式配送的由单个采购商和多个供应商组成的多产品供应链进行研究。由于循环取货过程途径多个供应商,导致取货运输过程的不确定性和各供应商生产过程的不确定性发生累积,使得配送过程的总提前期波动增加,并引起供应链总成本上升。为此,将各供应商的生产提前期和运输提前期作为随机变量、以供应链利益最大化为目标建立模型,通过赶工对总提前期进行压缩,讨论如何合理压缩循环取货过程中的总提前期波动来降低供应链总成本,并给出了相关启发式算法。最后,通过数值分析验证了模型和算法的有效性。     

信息不完全共享下MC供应链动态调度模型研究

为解决信息不完全共享环境下,大规模定制供应链的动态调度问题,提出了基于蚁群算法的多企业交互调度模型.模型中,供应链企业均具有各自独立的异构生产调度系统,企业在互不了解完全生产信息的情况下,通过企业代理之间的反复、自动交互,对订单任务分配及合作时序进行协调,从而实现供应链动态优化调度.仿真实验证明,此模型具有良好的调度效果和稳定性.     

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。     

基于实时信息的城市配送车辆动态路径优化

针对城市物流配送的现状,研究了信息在配送过程中实时变化的动态车辆调度问题。分析了需求量在配送途中发生变化、需求点增减、道路交通中断、车辆在行驶过程中出现故障四种动态事件情形下的配送线路实时优化问题。通过引入虚拟顾客,将动态车辆路径问题转化为经典的静态单车型车辆路径问题,提出了动态车辆路径问题的模型构建方法。分构建初始线路和对线路进行实时优化两阶段完成对配送线路的规划,并运用混合遗传算法对其寻优。实验结果表明,本文模型和算法可以有效降低企业配送成本。     

批量运输的二层供应链系统的生产和订购计划:模型与算法

研究由一个生产商和一个零售商组成的二层供应链系统中的生产和订购计划问题.由于运输费用较高,该供应链系统中产品需要整车运输,即生产量和订购量必须是车辆运输能力的整数倍.生产和订购计划中的费用包括生产和订购的启动费、产品的生产费、库存费以及对顾客缺货的罚款.问题的目标是决定何时生产、何时订购从而使得生产和订购计划的总费用最小.建立了问题的数学模型,分析了问题的若干重要性质,并设计了2个计算复杂度均为O(n2)的动态规划算法分别求解允许对顾客缺货和不允许对顾客缺货的情形.     

多配送中心物流配送车辆调度问题的分层算法模型

在对多配送中心配送车辆调度问题进行直观描述的基础上,建立了该问题的数学模型,提出了采用聚类分析最短距离分配法将多配送中心车辆调度问题动态地分解为多个单配送中心车辆调度问题进行求解的策略。基于求解单配送中心车辆调度问题的竞争决策算法,设计了多配送中心车辆调度问题的分层算法,并进行了实验计算。计算比对结果表明,用本文设计的算法求解多配送中心物流配送车辆调度问题,不仅可以取得很好的计算结果,算法的计算效率较高,计算结果也较稳定,而且在聚类属性方面具有很好的扩展性。     

面向应急成像观测任务的多星协同调度方法

针对应急条件下的成像观测任务,设计了多星协同调度框架,将多星协同调度问题分解为任务排序主问题和资源匹配子问题。分析了多星协同调度中的主要约束条件,以任务收益为优化目标构建问题的约束满足模型,并应用改进粒子群优化算法进行求解。详细介绍了算法中的编码、解码、移动、变异等操作,给出算法时间复杂度的计算公式。通过仿真实验,对算法的有效性进行了验证。     

基于改进狼群算法与仿真的单元调度优化

单元制造是现代生产系统的重要组织形式。对制造单元的调度过程中,机器故障与中断是很常见的问题,机器空转造成的能源浪费也不可忽视,相关研究具有重要现实意义。考虑单元调度中的机器中断和能耗,建立了一个最小化所有工件完工时间及机器闲置能源消耗和中断成本的整数规划模型,并提出了一种基于改进狼群算法和离散事件仿真的混合优化方法加以求解,有效提高了算法的寻优能力。数值实验表明,提出的算法具有良好的收敛性,可以在合理的迭代次数内找到问题的满意解。     

考虑价格折扣的三级供应链协同计划问题研究

研究了考虑价格折扣的三级供应链协同计划问题,以产品的生产成本、库存成本、调整准备成本、运输成本和原材料采购成本、订货成本、库存成本之和最小为目标,构建了考虑价格折扣的三级供应链协同计划模型,设计了该问题的知识进化算法用以求解方案.对仿真实例进行了计算,结果表明本文建立的考虑价格折扣的三级供应链协同计划模型及算法的有效性.