满足多断点折扣费用函数的经济批量问题的多项式时间算法

在进货费用为全单位数量折扣函数的基础上,建立了一类有限时期内的经济批量问题.通过分析最优解的性质,设计了一个计算复杂性为O(T3+mT2)的动态规划算法,其中m为全单位数量折扣费用中的断点数,T为时期数.最后的算例进一步说明了该算法的有效性.     

多供应商多零售商下经济批量问题的多项式时间算法研究

基于多供应商和多零售商构成的经济批量问题,通过构建优化模型,分析了订购费用为全部单位数量折扣和增加数量折扣两种情形模型最优解的相关性质。将这些性质应用到动态规划算法设计中,对订购费用为全部单位数量折扣时的一种特殊情形及增加数量折扣的一般情形分别设计了求解问题最优解的多项式时间算法,并用算例说明了算法的执行过程和有效性。     

二供应商经济批量问题的多项式时间算法

为了从采购费用结构不同的供应商中找到最佳补货策略,考虑一个零售商从两个供应商补货的二供应商经济批量问题.零售商在两个供应商处的采购费用结构分别为复合安装费用和全单位数量折扣费用结构.通过对问题结构性质的分析论证,将问题的可行解转化为一个有向网络,降低问题求解的计算复杂性.综合动态规划和Dijkstra最短路算法证明了该问题是多项式时间可解的.     

基于多个供应商和多个零售商组成的经济批量问题研究

本文考虑了由两个供应商和两个零售商组成的经济批量问题,当在每个供应商处的进货费用函数为数量折扣费用函数时,我们分析了该问题最优解的性质,并设计了一个计算复杂性为的动态规划算法,进而说明该问题是多项式可解的.     

经济批量问题的数学模型与算法新进展

经济批量问题一般是讨论稳定的外部需求和有限的生产能力条件下实际生产过程的优化计划排产，具有重要应用价值。本文在综合大量国内外有关文献的基础上，对经济批量问题的数学模型和算法新进展作了比较系统，全面的介绍。     

非对称信息下供应商-零售商供应链的批量折扣决策

在供应链管理的文献中,许多工作研究供应商如何使用激励手段,如数量折扣,去影响零售商的订货行为以增加供应商的利润(与整个供应链的利润).多种形式的激励策略模型已有许多,但通常有一个关键的假设,即,供应商关于零售商的成本结构具有完全信息.本文研究了在非对称信息下供应商的最优数量折扣决策问题,得到了最优策略,并与完全信息的情形进行了比较.     

考虑货架存放期的经济批量排产问题的改良算法

经济批量排产问题是关于在单一设备上协调地、周期性地生产多种产品的问题.其解要求在生产准备与库存总成本最小的条件下,决定 I 种产品的生产序列.本文研究的经济批量排产问题考虑了产品货架存放期因素.指出了Dobson算法的不足,并提出了求解该问题的新算法(改进的装箱算法),新算法不仅以生产次数最大的产品为基础进行装箱,而且进一步以生产次数略低的产品为基础进行装箱.排产时,先按生产次数降序进行装箱,再按单次生产时间与生产准备时间之和降序装箱.计算结果显示,本算法结果更优.     

经济批量排产问题的改进算法:设定最高允许高度

经济批量排产问题是指在生产准备费用与库存费用最低的情况下,协调地、周期性地生产多种产品的问题.由于此问题是NP-hard的,人们一种致力于寻找快速地求解高质量的近似最优解的方法.在将生产次数舍入为2的幂次后,误差小,获得可行解的速度快.研究的经济批量排产问题考虑了产品货架存放期因素.指出了Dobson算法的不足,并提出了基于2的幂次条件的改进算法.改进算法设定了最高允许高度,首先给部分箱进行装箱.由于能获得高质量的生产排产,因此,算法能获得2的幂次条件下的高质量解.给出一个算例,计算结果显示,算法结果更优.     

多种变质性物品的经济批量问题

本文考虑了多种变质性物品在同一台设备上生产的最优基本生产周期问题。本文采用了基本周期法,给出了问题的数学模型,分析了模型最优解的存在性,并给出了求解该模型的算法和算例,从算例的结果说明基本周期法比公共周期法解决经济批量问题更优。     

能力受限的批量问题的数学模型与算法新进展

古典库存问题和能力无限的单层批量问题的研究已经有几十年的历史了，但由于实际生产中产品结构往往比较复杂、生产能力总有限的，因此能力受限的批量问题（尤其是多层批量问题）成为了近年来运筹学、管理科学和工业工程等领域的研究热点之一。本文在综合大量国内外有关文献的基础上，对一般批量问题的数学模型作了比较系统，全面的介绍，重点讨论能力受限的单层批量问题和多层批量问题的一些新算法，并指出一些值得深入研究和努力实     

A Polynomial Time Algorithm for the Resource Allocation Problem with a Convex Objective Function

Consider the resource allocation problem:minimize ∑ⁿ_i=1 f_i(x_i) subject to ∑ⁿ_i=1 x_i = N and x_i's being nonnegative integers, where each f_i is a convex function. The well-known algorithm based on the incremental method requires O(N log n + n) time to solve this problem. We propose here a new algorithm based on the Lagrange multiplier method, requiring O[n²(log N)²] time. The latter is faster if N is much larger than n. Such a situation occurs, for example, when the optimal sample size problem related to monitoring the urban air pollution is treated.     

受时间限制的运输问题的新算法

针对现实的物品配送过程中存在着各种各样的外界因素会导致销售时间上的不可预测性的问题,本文在常用的解决受时间限制运输问题的模型的基础上,提出了一种新的解决模型。新模型更适用于较为苛刻的调运时间,相比已有的模型更精确、更适用于现实的市场环境。文中举例说明了该模型的有效性。     

运输问题求解的一种网络算法

本着重探讨了在网络图上求运输问题的初始解的方法，并指出在求解受时间约束的运输问题时得到的初始解，在很大程度就是该问题的最优解，通过实例说明了该算法。     

多时间窗车辆路径问题的智能水滴算法

研究了多时间窗车辆路径问题,考虑了车容量、多个硬时间窗限制等约束条件,以动用车辆的固定成本和车辆运行成本之和最小为目标,建立了整数线性规划模型。根据智能水滴算法的基本原理,设计了求解多时间窗车辆路径问题的快速算法,利用具体实例进行了模拟计算,并与遗传算法的计算结果进行了对比分析,结果显示,利用智能水滴算法求解多时间窗车辆路径问题,能够以很高的概率得到全局最优解,是求解多时间窗车辆路径问题的有效算法。     

求解运输问题的一种新算法

本文将求解分派问题的标号算法成功地用于运输问题,并证明其中的非负处理可以省略,从而把Dijk-stra算法扩展到可能出现负边权的运输问题。与通常方法比较,这种方法具有直观、简单、计算量少、及易于推广等优点;最后证明该算法是多项式的,计算复杂性仅为o(n3)(当m≤n时)。     

带时间限制的最小费用运输问题的求解方法

本文研究了带时间限制的最小费用运输问题。首先分析了运输量与运输时间的关系,并把运输时间划分成两部分,一部分与运输量无关,一部分与运输量有关;进一步根据运输时间与运输量的关系,把带时间限制的最小费用运输问题转化为变量有上界的运输问题,给出了求解该问题的有效算法,并通过实例进行了计算。