钢铁企业产成品预报模型

基于某钢铁企业整体产销系统的合同跟踪策略和实现方法 ,利用SAS/EnterpriseMiner软件提供的SEMMA过程 ,对冷轧生产线上产成品的产出规律进行了探索 ,建立了产成品预报的神经网络模型·模型以合同在生产线上最后几道工序的通过日期和通过时间为输入 ,以合同的完成日期为输出·利用SAS/EnterpriseMiner软件提供的神经网络功能进行了大量的试验 ,结果表明神经网络模型是进行产成品预报的有效方法 ,预报精度可达到 91 %以上·试验中也发现 :隐层节点激活函数形式对预测效果有一定影响 ,而隐层节点数对预测效果影响程度较小 ;数据噪声对预测效果有一定的影响     

求解多技能人力资源约束的项目调度问题的两阶段算法

针对一类多技能人力资源约束的项目调度问题(PSPMSWC),提出了一种两阶段优化算法,并按算法步骤对模型进行了分解.算法针对分解后的子模型,应用遗传局域搜索及CPLEX优化软件对模型进行求解,并设计了整体迭代求解策略,从而确保所有问题案例都能够进行求解.通过引用基于标准问题库中的典型问题,生成了大量随机算例,并对算法进行了求解实验.实验结果显示,所有案例均能够迅速求解,部分案例可达到最优,从而证明该方法是一种求解PSPMSWC的有效方法,具有较强的实际意义.     

电子商务中订单配送优化模型及两阶段算法

针对电子商务环境下订单配送问题的特点,建立了以最小化车辆行驶费用及订单惩罚费用为目标的数学模型.设计了两阶段启发式求解算法.第一阶段用禁忌搜索算法求解在作计划日当天已到交货期的订单的基本配送问题;第二阶段考虑了订单的未来信息,用基于评价值的贪婪插入算法将未到交货期的订单与已有的配送方案进行整合配送,该方法能够提高车辆的使用率及配送企业的配送效率.实验结果验证了模型的合理性及算法的有效性.     

一种求解工程调度中资源水平问题的遗传算法

结合资源受限情况下工程调度中资源水平问题的特点 ,提出了一种有效的遗传算法 .文中对解的编码方式、遗传算子的定义及算法结构进行了描述 .通过对大量被普遍应用的标准问题的求解实验表明 ,遗传算法是求解 RLP的一种有效算法 .     

带车辆行程约束的VRPSPD问题的改进蚁群算法

研究一个仓库下,同质车队具有最大负载能力限制,客户同时具有送货与取货需求,产品以原有形态回收的逆向物流车辆路径问题,建立了带车辆最大行程约束的VRPSPD问题的混合整数规划模型;在蚁群系统算法的基础上,采用了基于排序的蚂蚁系统和最大最小蚂蚁系统算法的信息素更新策略,针对VRPSPD问题车辆负载量不断波动的复杂特性,设计了考虑车辆负载使用率的启发式因子;考虑车辆出仓载货量的初始化与剩余客户的送取货需求量相关,并在一定范围内随机取值.实例运算的结果表明,该算法对于求解带车辆最大行程约束的VRPSPD问题,可以有效提高车辆的负载率,避免因负载波动和最大负载能力约束而增加车辆总行程,在可接受的计算时间内收敛到满意解.     

MRO服务中心多技能员工优化调度模型

MRO服务企业如何科学合理地调配资源直接影响收益.从MRO服务提供商视角,综合考虑员工旅行费用和工作时间成本,研究为分布于不同地理位置的客户的设备提供维修服务的多技能员工的优化调度问题,建立了以维修成本最小化为目标的多技能员工优化调度的非线性整数规划模型.根据整数变量的特点将非线性模型进行线性化,形成线性整数规划模型,进而使用ILOG CPLEX优化软件进行编程求解.通过具有不同参数特征的大量仿真实验案例,验证了模型的合理性和有效性.     

动态车辆路径问题的优化方法

设计了在动态环境下进行车辆路径优化的导向局域搜索算法.算法在产生初始解以后的动态求解过程中,不再做车辆之间的顾客调整,而只应用2-opt局域搜索算子更新车辆服务顾客的顺序,即针对每辆车辆的旅行路线求解一个旅行商问题.建立了在动态环境下车辆执行运输任务过程的仿真模型.仿真过程中,应用算法根据交通路网实际情况实时优化车辆路径,并采用4种接受准则判别是否接受新的车辆路径.仿真结果表明:算法具有实时、高效的特点,满足动态车辆路径问题的求解要求.     

多目标拆卸序列优化问题的分散搜索算法

针对拆卸序列优化问题以最小拆卸时间和最大拆卸收益为优化目标建立了多目标优化数学模型.应用线性加权方法将多目标优化问题转换为单目标优化问题,并提出了一种改进的分散搜索优化算法.算法采用保持优先关系的交叉过程(PPX)作为子集解的组合算子,通过局域搜索算子改进组合算子产生的新解.引用数值算例对模型和算法进行了验证,结果表明该模型及算法求解多目标拆卸序列优化问题有效.     

基于PBIL与网络最大流的组炉算法

针对炼钢生产组炉计划编制问题,建立了相应的数学模型,并提出了基于PBIL与网络最大流的求解算法.该算法首先利用启发式规则获取炉次上界,并以此为基础,设计0-1染色体编码的PBIL算法,每个染色体代表一个炉次选择方案,并使用网络最大流理论求解染色体的具体组炉策略,给出染色体适应值,迭代后得到合同与炉次的最优匹配方案.经实际生产数据测试,利用该算法可以在较短的时间内给出较优的组炉方案,为计划员提供足够的决策支持.     

求解多技能人力资源约束的项目调度问题的两阶段算法

针对一类多技能人力资源约束的项目调度问题(PSPMSWC),提出了一种两阶段优化算法,并按算法步骤对模型进行了分解.算法针对分解后的子模型,应用遗传局域搜索及CPLEX优化软件对模型进行求解,并设计了整体迭代求解策略,从而确保所有问题案例都能够进行求解.通过引用基于标准问题库中的典型问题,生成了大量随机算例,并对算法进行了求解实验.实验结果显示,所有案例均能够迅速求解,部分案例可达到最优,从而证明该方法是一种求解PSPMSWC的有效方法,具有较强的实际意义.