独立需求生产批量优化问题的遗传算法实现

生产批量问题是企业生产和管理中一个常见的约束批量问题,在假定问题中各产品的需求独立,同时满足能力约束和生产平衡的条件下,建立基于独立需求的遗传算法模型,实现使生产费用、生产准备费用和库存费用综合指标最小的生产批量算法。并通过对实际问题的计算验证该模型和算法的有效性和可行性。     

有限经济批量和库存的模拟退火算法

研究在一个简单供应链中的生产批量和配送计划问题。解决在供应链中减少单位时间库存、设备和运输的平均成本生产批量及运送计划。假设所有影响因素如产品需求率都已限定在有限的计划范围内,利用模拟退火算法具有的较强局部搜索能力特性弥补传统算法的不足,计算结果表明SA算法能够找到问题的最优解或近似最优解,是解决该问题的有效方法。     

生产调度问题的新算法

生产调度问题是一个典型的整数规划问题,但随着求解规模的增大,用传统方法求解存在着严重的不足。提出运用遗传算法实现生产调度的优化求解,并在选择算子中引进蚂蚁算法的信息素思想,对问题求解具有普遍的指导意义。     

基于多代理机制的车间作业调度算法动态混合生成策略

针对根据具体问题设计调度算法很难适应变化的生产作业调度问题,本文提出了基于多代理机制的车间作业调度算法动态混合生成策略,该策略根据具体的生产任务,判断生产类型,继而根据问题动态生成算法,对问题进行计算,形成调度序列,使得生产调度算法能够更好地适应动态变化的车间生产环境.通过仿真实验,验证了本系统的有效性.     

基于多代理机制的车间作业调度算法动态混合生成策略

针对根据具体问题设计调度算法很难适应变化的生产作业调度问题,本文提出了基于多代理机制的车间作业调度算法动态混合生成策略,该策略根据具体的生产任务,判断生产类型,继而根据问题动态生成算法,对问题进行计算,形成调度序列,使得生产调度算法能够更好地适应动态变化的车间生产环境.通过仿真实验,验证了本系统的有效性.     

有限经济批量和排序问题的模拟退火搜索算法

采用模拟退火算法,解决一个简单供应链中经济批量和排序问题。在这个供应链中,单一的一个生产系统要生产多种产品来满足装配系统的需求,假定参数、产品的需求率、生产率、整备时间和费用都是给定的常数。目标是求解最优的生产批量和排序,使得整个供应链中单位时间的库存、运输的总费用最小。     

基于模拟退火算法的经济批量和运送问题

研究简单的供应链模型生产批量和运输调度问题,主要目标是找到经济批量调度合理排序,使单位时间的平均库存费用、建立费用、运输费用最小。建立该问题的多目标非线性混合整数规划模型和最佳枚举方法来解决这个问题。由于在大中型的问题中很难获得最优解,所以运用模拟退火算法,它结合邻域搜索技术,以一定的概率选择邻域中最好的状态,从理论上来说是一个全局最优算法。     

一种集装箱船配载问题改进算法探讨

集装箱船配载问题是整个集装箱海上运输工程中重要的一个环节。在装箱问题的降序最先适应算法和降序最优适应算法的基础上,提出了一个改进的降序最优适应的集装箱船配载算法,模拟配载的结果表明该算法能够较好解决集装箱船配载问题的求解。     

线性规划问题的初始解与线性不等式组的相容性

本给出了一个求解线性规划问题初始解的算法，该算法是将作原算法稍中修改而成，与原算法配套组合，即构成一个完整的求解一般线性规划问题的强多项式算法。本给出的算法同时是判别线性不等式相容性的一个方法。     

多工序成组生产系统生产量和生产顺序综合优化的研究

本文借助分枝定界原理对包含生产准备时间的多工序成组生产进行了生产量和生产顺序综合优化的研究,建立了数学模型。对算法的加速,时间约束式的比较等进行了多方面的分析研究,最后提出了一个能得到精确解的有效算法。     

考虑随机需求和时间约束LIRP联合协同优化

针对多节点多层次多功能的供应链管理中整体效益亟待提高的问题，结合某连锁超市的单一供应商、多分销中心、多零售店所构成二级分销网络，建立以系统总成本和供货时间为目标的多目标选址-库存-路径问题（location-inventory-routing?problem，LIRP）集成规划模型. 利用线性加权法将其转化为单目标规划模型，提出遗传算法和节约里程法相结合的两阶段启发式算法并求解模型，第1阶段用遗传算法求解选址-库存问题，第2阶段用节约里程算法求解车辆路径规划问题. 并结合某连锁超市实例，对不同总成本权重下的不同决策方案的分销网络进行LIRP集成优化，优化后的系统方案比原文献的总里程减少了3 606.9 km，系统总成本减小了6 526.2 元，缺货成本降低了124.6 元，只有19.7元，验证了模型和算法的有效性.      

跨境供应链网络海外仓的鲁棒性选址模型及算法

新经济形态下，全球政治、经济形势瞬息万变，多种人为和自然因素导致商业供应链的生存环境日益严峻. 跨境供应链网络作为典型的时效性和运营环境等都具有极大不确定性的复杂网络，研究其鲁棒性问题具有一定的理论意义和实际应用场景. 首先阐明了跨境供应链网络的内涵，认为海外仓的选址优化是控制网络鲁棒性的重要手段；随后基于最小最大后悔值构建了海外仓的鲁棒性选址模型，利用情景松弛算法对模型进行求解. 算例分析结果证明，所构建的海外仓鲁棒性选址模型及算法适用于跨境供应链网络情景.     

跨境供应链网络海外仓的鲁棒性选址模型及算法

新经济形态下，全球政治、经济形势瞬息万变，多种人为和自然因素导致商业供应链的生存环境日益严峻. 跨境供应链网络作为典型的时效性和运营环境等都具有极大不确定性的复杂网络，研究其鲁棒性问题具有一定的理论意义和实际应用场景. 首先阐明了跨境供应链网络的内涵，认为海外仓的选址优化是控制网络鲁棒性的重要手段；随后基于最小最大后悔值构建了海外仓的鲁棒性选址模型，利用情景松弛算法对模型进行求解. 算例分析结果证明，所构建的海外仓鲁棒性选址模型及算法适用于跨境供应链网络情景.     

混合算法在港口吞吐量预测中的应用

设计供应链网络主要考虑满足外部客户需求最大化和网络总体效用的最大化,其目的是寻求合适的合作伙伴,从而制定符合实际的生产分销策略。为了解决复杂供应链网络设计的问题,提出了一种新的多阶段数学算法模型,该方法是基于遗传算法、层次分析法、多属性效用理论、以同时满足供应商和客户在网络各个层级上的需求。最后,应用该方法很好地解决了所列举的案例,并证明该方法的有效性和实用性。     

基于遗传算法的供应链分层协调机制

分析一个拥有本地个人信息供应链中的生产商和供货商之间的业务运作与协调机制。对于一种产品的订货要求,通过设置任务导向型和控制导向型的混合协调机制来处理。任务导向型方式描述生产商的采购政策,然而控制导向型方式描述非准时交货的惩罚方式。计算结果表明遗传算法能够找到问题的最优解或近似最优解,是解决该问题比较有效的方法。     

基于遗传算法的供应链联盟伙伴选择

在建立供应链联盟伙伴选择多目标决策模型的基础上，提出了一种求解供应链联盟伙伴选择优化问题的自适应遗传算法，并给出了算例．该算法设计了自适应交叉概率和变异概率，使每个个体在遗传过程中对环境变化具有自适应调节能力．算例结果表明，用该方法能以较快的速度收敛于全局最优解．     

基于AHP与TOPSIS算法的供应商选择决策方法

供应链管理环境下,供应商的选择评价是整个供应链竞争力的关键。在分析供应链环境下供应商选择评价指标的基础上,提出一种基于AHP和TOPSIS的供应商选择模型,同时把AHP和TOPSIS综合用于供应商的选择评价,经实例分析表明该方法具有一定的可行性。     

论物流管理、供应链管理、电子商务三者的关系 发展独国物流产业

供应链管理是20世纪90年代应运而生的一种先进的运营管理模式，物流问题是供应链管理中的关键问题，而电子商务则是供应链管理中各经济实体紧密协调的重要手段。分析物流管理、供应链管理与电子商务三者之间相辅相成的关系，从而提出我国物流产业发展的途径和措施，有利于我国物流真正走向现代物流、精益物流。     

基于提前期的码头与供应链多Agent策略协同及优化

针对国际供应与分销网络中流程提前期的较大不确定性,提出了码头系统与供应链相结合的多Agent策略协调框架,建立了基于策略提前期的循环优化决策模型.在对供应链响应性有不同要求的情况下,对国际供应链节点码头前方作业系统平均流程时间选择合适的控制策略,调节国际供应链补货提前期的波动范围,以驱动供应链时间和成本两方面绩效目标的权衡优化.采用多目标优化遗传算法与神经网络相结合,以一个集装箱码头采取面向供应链策略的计划决策过程为例进行仿真,结果表明:提出的决策模式可增强码头策略计划与时间敏感型供应链整体目标的协同效应;虽然调节提前期波动区间码头需要付出较大的作业均衡成本,但获得的时间目标确定性会明显改善供应网络总体的绩效水平.