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。     

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。     

有限经济批量排产和运送问题的禁忌搜索算法

探讨使用禁忌搜索算法解决一个简单的供应链经济批量排产和运送问题。其中供应商通过一个灵活的生产流水线生产多个组件并进行装配。假定所有参数,如组件的需求率等具有确定性,找到本研究的目标就是求解最优的生产批量和排序,使供应链的平均投入和运输费用最小。     

基于禁忌搜索算法求解车间作业调度问题

考虑了一个有限经济批量和交货时间计划的车间作业调度问题.在这条供应链上包含两个大的部门(生产加工部门和组装部门);多种工件首先需要经过加工部门多个车间的加工,然后送到组装部门组装成为成品;目标是如何组织安排各种工件在各个车间的各个机器上的加工顺序和加工开始时间使得此供应链上单位时间内的运输费,组装费和存储费用最小.此问题是一个NP难问题,为了找到满意解,本文利用禁忌搜索算法来解决此问题,并用MATLAB软件编写求解此问题的算法程序.从算法的数值试验过程来看,禁忌搜索的效率和效果均令人满意.     

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研究因突发事件造成供应商生产成本和市场规模同时扰动时,供应链的最优应对策略和协调问题.针对突发事件对供应链造成的不同扰动幅度,在集中化决策下给出了相应情况时供应链的最优生产计划和最优零售价格.研究结果表明,供应链的原生产计划对突发事件具有一定的鲁棒性,只有当突发事件造成的扰动超过一定幅度时,供应链才必须改变生产计划以使其利润最大化.当分散化决策时,供应链的原数量折扣契约不能使扰动后的供应链达到协调,由此设计了新的数量折扣契约来使扰动后的供应链达到协调.最后给出一个例子验证了相关结果.     

改进蚁群算法在系统可靠度最优冗余分配的应用

针对蚁群算法在解决NP困难时所存在的极易陷入局部最优值和搜索时间过长的问题,在蚁群算法基础上重新设计状态转移规则和信息素更新规则。实验研究表明:改进后的算法可以有效解决最优冗余分配问题,同时可以在相对短的时间内找到问题的最优解。     

改进的免疫模拟退火算法求解混合流水车间调度问题

针对混合流水车间调度问题的特点,设计了一种双层编码和解码的方法,在一定程度上扩大了可行解的搜索范围,为了克服传统免疫算法在初期收敛速度慢的问题,在算法的早期应用特定的变异算子,以期提高收敛速度,为避免算法陷入局部最优解,在算法后期,利用模拟退火算法的随机扰动性,引导算法跳出局部最优解,同时还引入了免疫记忆,运用精英保留策略预防最优解的丢失,最终提出了一种改进的混合免疫算法.通过仿真结果表明了该算法在解决混合流水车间问题上的可行性和有效性.     

供应链中供需协调及数量折扣定价模型

在非合作博弈条件下，供应链中的供需双方独立确定各自的最优批量，虽然其中一方处于最优决策之中，但整个供应链系统未达到最优，为使供应链得到优化、供需双方达到双赢的目的，提出了供需双方合作博弈条件下的最优批量及数量折扣定价模型，据此，可计算折扣的取值范围，再根据供需双方博弈力量以及对供应链业绩的贡献，即可确定合理的价格折扣。     

随机产出和随机需求下的供应链生产与订购策略

为了使随机供给侧和随机需求侧更好地匹配,针对由单一供应商和单一零售商组成的单周期两阶段供应链,分别构建基于传统契约以及期权契约的供应链生产与订购策略模型,得出两种模型下买方最优订购决策以及卖方最优生产决策的显性解。分析表明:与传统契约相比,期权契约能够有效应对产出和需求双边随机性给供应链带来的风险,提高供应链买卖双方的期望利润。     

基于可控交货期的供应链Stackelberg决策研究

时间已成为供应链敏捷运作的瓶颈要素。在供应商和分销商供应链上下游的Stackelberg模型中,本文构建了基于可变交货期的供应链决策模型。通过对供应链决策模型的计算,分析了考虑压缩交货期费用分担和延迟交货惩罚对交货期、订货量、供应链成本的影响,认为在供应商和分销商中存在最优的交货期和订货批量,可得到供应链最优的决策。算例的计算结果表明,该模型可以优化供应链上下游企业的决策,从而为规划决策者提供科学依据。     

动态行驶时间取送一体化车辆路径问题

为优化真实路网下的车辆配送路径,采用优化 + 调整的两阶段求解方法. 在优化阶段,根据常发拥堵信息,采用遗传算法求解时变取送一体化车辆路径,安排车辆初始配送路径. 在调整阶段,以路段行驶时间为时间间隔,采用滚动更新策略调整车辆配送路线躲避偶发拥堵. 在针对车辆路径调整问题构建了一系列混合整数规划模型的基础上,设计了2-opt + insertion启发式算法求解模型,并结合Dijkstra算法求解到的客户点间最短行驶路线,将车辆配送路径转化成了真实路网中的车辆配送路线. 数值实验测试结果表明:滚动更新策略中,以路段行驶时间为时间间隔比以客户间行驶时间为时间间隔减少车辆行驶时间0.24～11.95 min;以路段行驶时间为时间间隔比以24 min为时间间隔减少车辆行驶时间0.08～8.06 min,比以6 min为时间间隔减少更新次数10.02～34.59次,因此,固定时间滚动更新策略中的最优时间间隔难以确定,其实用性较差. 2-opt + insertion启发式算法求解速度是遗传算法的4倍.      

一类输入时滞系统的鲁棒预测控制器的设计

针对一类不确定离散输入时滞系统,研究了使得闭环系统稳定,在预测时域内性能指标在线最小化的鲁棒预测控制器的设计问题.将预测时域后的性能指标函数用终端惩罚项近似,将无限时域性能指标函数转换成有限时域性能指标函数;基于滚动优化原理,将预测时域内的控制项用自由项代替,直接求取当前时刻的控制量,扩大可行解的范围,提高控制性能.通过求解线性矩阵不等式方法求解控制器.最后的仿真实例证明了该算法的有效性.     

有限阶段马尔可夫决策的可变限速控制模型

分析了高速公路主线可变限速控制的作用,研究了现有的限速方法,将高速公路主线可变限速控制过程看作是离散时间的马尔可夫决策过程,提出基于强化学习与有限阶段马尔可夫决策的可变限速控制模型,通过与交通环境的交互学习进行模型的动态调整。采用有限阶段向后递归迭代的算法对模型进行求解,运用Paramics仿真软件对长吉高速公路全程进...     

Bounded Real Lemma for Generalized Linear System with Finite Discrete Jumps

Introduction In the past decade, research interests on sam-pled-data systems are increasing with the wide ap-plication of digital control in the industry. Tradi-tional discretization technique is limited since failedto take into account intersample behavi…     

制造/再制造混合系统的最优生产批量模型

为了确定制造／再制造混合系统的最优生产批量，假定需求率和回收率是连续、确定的，以单位时间内新产品和再制造产品的订购费以及回收件和可用件的存储费之和最小为目标，建立了新产品制造和回收件再制造的最优批量模型．为保证批次是正整数，给出了批量计算结果的简单修正方法．该模型不仅适用于再制造生产率有限和无限的情形，而且适用于制造生产率有限和无限的情形．算例结果验证了该模型的有效性．     

模拟退火算法在供应链生产调度中的应用

研究一个简单供应链中的生产调度问题,目的是找到一个合理生产排序使得单位时间的成本最小,建立该问题的单目标非线性规划模型。运用模拟退火算法,结合邻域搜索进行求解,最后举例验证算法的有效性。     

连续时间的均值-方差组合选择及其有效前沿

对于有限时间区间的(d+1)种资产市场模型,在模型系数为随机过程的条件下,根据均值-方差准则讨论了风险资产市场中的投资组合问题.利用K.It公式和倒向随机微分方程理论,建立了投资组合过程与财富过程之间的随机控制的倒向随机微分方程模型,得到了初始财富及最终财富之间的关系式,证明了投资组合的存在惟一性,在均值-方差准则下给出了有效投资组合的解析表达式,并得到了有效投资组合下的双曲线型有效前沿.