供应链排序中的外包问题 (运筹学与控制论)

为了更好地将供应链排序和现实生活结合以体现其应用价值,文章研究了一类可以外包的供应链排序模型。外包即指为了提升效率,节省总费用,而采取将工件由其它制造商代替加工的现象。所有的工件均可以在制造商内部加工也可以进行外包加工,外包工件加工完成后必须分批运回制造商才算完工。所研究的模型中有一个制造商和一个外包商,制造商的加工环境为m台平行机,外包商为单台机器。因此在模型中要考虑外包费用、运输延迟以及运输费用,所要做的就是确定外包工件以及工件的加工顺序和外包工件的配送顺序。对于该问题,本文主要研究了目标函数分别为总完工时间、最大延迟以及误工总数的情形;分析了问题的复杂性,运用动态规划的技巧给出了最优算法且分析了算法的时间复杂性。     

工件可外包的单机准时排序问题

【目的】研究一类单机准时排序问题,其中工件有公共的交货期和交货截止期,允许工件外包加工,外包加工将产生外包费用,目标是极小化总提前时间,总延迟时间与总外包费用之和。【方法】首先给出该问题的若干最优性性质,然后对于交货期和交货截止期都待定,以及给定交货截止期两种情形分别讨论。【结果】对于第一种情形,设计了多项式时间算法,对于第二种情形,证明了它是NP-困难的并设计了伪多项式时间的动态规划算法。【结论】所讨论的单机准时排序问题所得到的结果为冷鲜食品生产管理者提供了有效决策支持。     

供应链排序问题

所考虑的供应链排序系统为：若干个不同的元件供应商向一产品加工商供应产品元件,产品加工商等所有的元件都加工完成后再开始最后阶段的加工即成品加工;假定成品完工时间是所有元件中最后完工的元件的完工时间（即成品加工是无瓶颈的且将工时设为零）;目标函数是极小化工件所有元件的带权的完工时间之和。对于问题As ｜｜s∑i=1 n∑j=1WijCij.设计出了它的一个计算时间为（n^2logn）的多项式时间算法．     

基于多属性决策的供应链排序问题研究

文章以生产排序费用和分批发送费用总和最小为排序目标,考虑包含单个供应商向多制造商供应工件的供应链排序问题,并建立了问题的数学模型;提出了一种融合多属性决策方法的动态规划算法,给出了相应算例,并分析了算法的复杂度。     

带有安装时间以及可分批加工的供应链排序问题

研究了单制造商多客户的供应链排序问题;同一客户的工件可以分批进行加工,不同客户的工件不可以在一批中加工;当相邻的两批工件属于不同客户时则需要相应的安装时间.以生产和运输总费用最小为目标函数,建立了集成排序模型;分别用工件的加权总完工时间和最大延迟作为排序目标,采用动态规划的技巧给出了最优算法,并分析算法复杂性.     

工件的排序生产和运输问题

该文研究平行机环境下的供应链排序,使生产排序费用和发送费用总和最少．生产排序费用用工件的完工函数表示,发送费用只考虑固定费用．在研究最优解性质的的前提下,给出相应的动态规划算法,并分析算法的复杂性,给出算例．     

三台平行机上四个约束链的排序问题

考虑四条优先约束链的n个工件在三台平行机上的排序问题,目标是极小化最大机器完工时间.文中说明此问题至少为NP-hard的,并通过一个伪多项式时间算法和一个完全多项式时间近似规划来描述此问题的复杂性.     

基于患者门诊就医的双任务排序问题

【目的】为解决门诊患者在同一位医生处初次就诊、检查(检验)后确诊两个阶段的优化安排,使门诊患者尽早完成就医诊疗。【方法】将患者门诊就医的问题转化为一个双任务排序问题,建立问题的数学模型,提出一个动态规划算法。【结果】对于这个双任务排序问题,当第一个任务的加工时间与两任务的时间间隔为常数时,此动态规划算法为多项式时间的最优算法。【结论】对于改善医院门诊的叫号系统,提高就医效率提供了重要的研究方法。     

带有准备时间的可拒绝供应链排序

考虑可拒绝排序中生产与配送的集成问题.有一个制造商和多个客户,不同的客户订购不同种类的工件.机器在加工不同种类的工件前要有一个准备时间.对于客户的工件制造商可以选择接受或拒绝加工,但当工件被拒绝时制造商需要支付相应的拒绝费用.每个工件有自己的工期并且生产完成后需要配送到相应的客户处,每一批配送需要花费一定的时间和费用.该文研究了排序理论中几个主要的目标函数,给出了相应的动态规划算法并分析了算法的复杂性.     

一类离散型多资源排序算法

讨论了形如Pm｜res sh,p=1｜Cmax离散型多资源排序问题,这一问题等价于一类整数规划问题,给出了一个求解基本向量的分枝定界算法。     

基于无等待约束的供应链在线调度问题

研究了供应链在线调度问题.给出了在不改变已有工件调度的情况下,最早完成临时订单的算法,该算法在寻优过程中结合了微粒群算法的局部搜索能力,计算机仿真结果表明,在大规模订单的情况下,该算法同样能很快找到最优加工方案.     

出厂物流调度问题及其启发式算法

针对出厂物流调度问题,建立了一类出厂物流问题的调度理论模型,证明了该问题的强NP-hard特性.基于对问题的特征分析,提出求解问题的近似算法,证明了算法的最坏性能比为3且为紧界,并通过数值仿真验证了该算法的有效性.结果表明,所提出算法对两台流水作业机器的完工时间有一定的优化.     

一种特殊的单机双目标分批排序问题

考虑目标函数为Cmax和∑ωjCj的单机上批容量无限制的两类双目标分批排序模型:约束模型和线性加权模型.这里通过动态规划的递推算法分别给出了相应问题的多项式时间算法,并分析了算法的时间复杂性.最后指出在本文约束模型解决前提之下.问题相应的主次指标模型也可相应解决.     

平行机上一种带拒绝费用的排序问题研究

主要研究了一种平行机上的排序问题。目标函数是使总完工时间最小但不能超过总拒绝费用的阀值。提出了该问题是NP一难的证明。针对该排序问题给出了伪多项式时间的动态规划算法且设计出了FPTAS。     

关于共同宽容的单机交错排序问题

研究关于共同宽容交货期的单机排序问题.当共同的宽容区间大小给定,位置不固定问题时,该问题证明是NP-hard的,并给出了求解上述问题的动态规划算法.     

带外包的服饰运输调度问题的优化

由于服饰产品是一种时效性很强的商品,而且服饰产品在配送过程中可以外包给快递公司进行配送,对带外包和硬时间窗的服饰运输调度问题（Apparel products Vehicle Routing Problem with Hard Time Windows and Outsourcing,AVRPHTWO）进行分析,并构建了AVRPHTWO、一般性VRP（Vehicle Routing Problem）和VRPSTW（Vehicle Routing Problem with Soft Time Windows）的数学模型,通过对基本的人工鱼群算法（artificial fish swarm algorithm,AFSA）进行改进,混沌搜索被引入人工鱼群算法来提高算法的全局收敛性,反馈策略用来指导人工鱼的移动,以此来提高收敛精度。应用混沌人工鱼群算法（chaotic artificial fish swarm algorithm,CAFSA）及遗传算法（genetic algorithm,GA）对所建立的三种模型求解,通过对实验数据进行处理,证明了AVRPHTWO模型和混沌人工鱼群算法求解此类模型的有效性,进一步证明了问题模型的复杂程度影响算法寻优能力,问题模型简单时,遗传算法更优;问题模型复杂时,混沌人工鱼群算法更优。     

带有释放时间的半连续型批处理机调度问题(运筹学与控制论)

半连续批处理机调度问题,是从钢铁工业加热炉对管坯的加热过程中提炼出来的。工件按批加工,同一批中工件的加工时间等于此批中工件的最大加工时间,且工件必须按周期一个紧挨着一个进入、离开处理机。批处理机的容量为C,即最多可同时加工C个工件,批的容量为批中工件的个数,批的处理时间与批中工件的加工时间、批处理的容量和批的容量有关。本文研究释放时间与加工时间一致时,对于目标函数为最大完工时间问题,即时间表长问题,分析其最优解的性质,从而将问题转化为工件按释放时间非减顺序排列后,对工件进行分批,使得最大完工时间最小。在此基础上给出了一个复杂性为O(n2)的动态规划算法,证明了这个算法的最优性,并用数值例子进一步说明了算法的计算过程。     

移动供应链实时调度模型及协同进化遗传算法

运用精确控制库存检查和车辆调度,实现了动态的供应链配送系统。整合供应链库存控制策略与车辆调度规划,建立移动供应链实时调度模型。该模型针对随机需求下的零售商最优订货,实现在途库存动态配送。在决策模型的基础上,设计协同进化遗传算法,解决模型组合优化过程中的约束满足问题。计算机仿真结果表明,实时调度模型可以有效降低整体供应链运行费用。     

多目标供应链的Pareto最优数量弹性合同

研究了具有多个销售商的供应链中一类数量弹性合同问题,对市场供应链进行了较为深入的分析.证明了在至少有一个销售商的商品需求量是弹性的前提下,总可以通过调节销售商商品需求量的弹性区间,使具有多个销售商的供应链数量弹性合同在期望效益目标和期望效益水平概率目标下是Pareto最优的,从而进一步加强了合同对供应链的优化.最后,应用多目标规划棱锥有效解这一工具,构造了Pareto最优数量弹性合同的销售商商品需求量决策方法,解决了多个销售商和供应商的商品供应量和订货量问题.