基于不确定需求订单式生产的产能决策

考虑订单式生产不存在初始库存和产品需求不确定,建立起以产能最大收益(包括销售利润,产能折现值和购买产能费用或出售产能收入)为目标函数,当期产能为决策变量的产能决策模型.接着,结合产品经历一个逐渐增长至最高水平后逐步下降的生命周期,通过利用费马定理(稳定点)和极值第二充分条件对产能决策模型的分析,证明了该模型为凸函数,并给出了产品需求随机单调递增后递减的最优产能决策数学表达式.最后通过数值实例验证了该模型的有效性.     

多阶段生产系统最优生产批量和原材料订购决策模型

Sarker和Parija(1996)建立了生产系统最优生产批量和原材料订购决策模型。然而他们的模型仅局限于单阶段生产系统,本文将他们的模型扩展到多阶段生产系统,我们首先建立了使整个多阶段生产系统总成本最小的各阶段最优生产批量、原材料订购批量及阶段之间的运输批量模型,然后分析了原材料订购费、半成品运费及设备安装费的敏感性。最后,我们结合实例综合分析了原材料订购费、半成品运输费和设备安装费的变化及最小值点取整后对原材料订购决策、最优生产批量和总成本的影响。     

基于损耗率和需求不确定情况下的订购批量

库存管理模型在现实生活中有着广泛的运用。然而,在实际生活中,由于种种不确定性原因的影响,使得经典的确定型的EOQ模型的运用越来越不符合现实的需要;本文将需求和损耗率看成模糊数的同时,将物品的销售价格分成两部分来进行处理,即:没有损耗的产品以一种较高价格出售,对于有部分损耗的产品则按较低的价格出售;采用概率论置信区间估计的方法构建模糊变量的波动区间,构建使得总的利润达到最大的模糊库存模型,并利用三角模糊数、符号距离的方法以及最优化理论进行处理,得出满足条件的最优订购批量。最后,给出了模型分析和算例分析;通过分析,我们发现模糊库存模型的优点在于它自生所具有的不确定性;从数据上看,模糊库存模型比经典的库存模型更能反映出实际情况。     

不确定需求与产出供应链回购契约决策

针对市场需求的不确定性和供应商产出产品合格率的不确定性,提出供应商产出量小于销售商订购量时需再生产满足销售商的订购,以及供应商生产过量和回购的产品通过折扣市场出售,建立以供应链期望利润为目标函数,以回购单价为决策变量的供应链回购契约决策模型.通过模型的分析,证明了模型存在最优的期望利润,给出了最优回购单价满足的方程;同时,也证明了最优订购量,最优生产量和销售商最优期望利润是回购单价的增函数.最后,通过算例验证了模型的有效性.     

不确定语言多属性决策的组合方法

研究了属性权重完全未知、属性值以不确定语言变量形式给出的不确定语言多属性决策问题.首先引入了不确定语言变量的运算法则,以及不确定语言变量之间比较的可能度公式,给出了不确定语言变量间的距离的概念.针对属性权重完全未知的情形,给出了一个求解权重的组合公式.然后利用不确定语言加权平均(ULWA)算子,对不确定语言决策信息进行加权集成,并利用可能度公式构造可能度矩阵(互补判断矩阵),继而利用互补判断矩阵排序公式对决策方案进行排序和择优.最后进行了实例分析.     

直觉不确定语言PROMETHEEP多属性决策方法

针对直觉不确定语言群决策问题,提出一种基于级别高于关系思想的决策方法.首先对个体决策矩阵利用直觉不确定语言算子集结,得到群体决策矩阵;然后,基于群体决策矩阵离差最大化思想构建属性权重目标模型,从而获得属性权重;进一步,将群体决策矩阵转化为区间决策矩阵,通过区间可能度函数计算备选方案的综合优序值,进而确定方案排序.最后利...     

基于信息量的不确定型多属性决策方法

针对属性值为区间数的不确定型多属性决策问题进行了研究,给出了属性值满意度的概念和考虑风险系数的满意度评价函数计算方法;重定义了公理设计理论的信息量概念,提出了基于信息量的不确定多属性决策方案排序方法,为解决不确定型多属性决策问题提供了一种简单实用的方法。最后利用实例计算了验证了方法的有效性和可行性。     

一个基于不确定动态几何加权平均算子的多属性决策方法

针对决策过程中,方案属性信息的不确定性且信息是分多个阶段给出的,给出了一个不确定多阶段信息集结算子,不确定动态几何加权平均(UDWGA)算子.该算子可以将决策者在多个阶段给出的区间型信息进行集结.给出了基于此算子的不确定多属性决策方法,最后的实例说明方法的有效性和合理性.     

构建不确定语言型多属性决策的投影模型

研究不确定语言型多属性决策评价结果与决策者对方案的偏好信息之间存在偏差的问题.通过建立与区间型语言标度对应的术语指标矩阵,及方案综合属性值与决策者主观偏好值之间的投影模型,确定属性的权重,然后运用加权法得到方案的综合属性值,利用已有的可能度矩阵排序公式得到决策方案的排序.构建了一种基于方案综合属性质与决策者主观偏好值之间的投影模型,通过算例对该方法的实用性和有效性进行了证明.     

基于不确定需求与产出的计划生产量决策

在复杂多交的市场环境下和生产过程易受多种随机因素影响,产品的需求和产出往往具有不确定性.考虑不确定需求和产出的情况,建立起以最小期望成本(包括生产成本、缺货成本和超产成本)为目标函数,计划生产量为决策变量的决策模型.通过利用费马定理和极值第二充分条件对计划生产量决策模型分析,提出了最优计划生产量必须满足的方程和证明了模型是凹函数,存在着最小期望成本.最后通过数值实例验证了模型的有效性.     

库存能力有限的再制造批量决策

从能力有限的动态批量问题出现开始，国内外众多学者全心致力于这类问题的研究。随着环境问题在制造业企业生产过程中的日益突出，资源回收与再制造成为了许多企业关注的热点。为了充分考虑实际生产的需要，本文在Richter再制造模型的基础上，引入库存能力约束，利用动态规划方法给出一个多项式算法来求解终产品库存能力受限问题和退回产品库存能力受限问题，并分别用一个模拟算例验证了算法的可行性。     

不确定需求下的网络代销平台返利优化决策

在电商与信息化时代, 网络代销平台在产品促销方面的优势越来越明显。与折扣促销不同, 返利促销需要消费者先全款购买, 再事后兑现。本文构建了一个制造商和一个网络代销平台组成的销售系统, 考虑产品需求为可加式随机且同时受价格和返利促销影响, 在Stackelberg博弈框架下研究了制造商的定价与库存策略以及网络代销平台的返利优化决策。研究发现, 当消费者对返利的敏感程度逐渐增强时, 网络代销平台会更倾向于向消费者提供更多的返利, 此时代销平台与制造商实现共赢; 而当消费者的返利兑现率逐渐增大时, 返利平台会降低返利促销的强度, 此时会导致制造商的利益受损。     

订单生产方式下供应链1∶1买卖双方协调订货模型

供需关系贯穿供应链的整个过程。因此,供需双方订货批量研究是供应链管理的一个最重要也最基本的内容之一。本文以订单方式为背景,讨论了供应链环境下1∶1非合作订货模型,并在此基础上给出了1∶1供需双方通过适当的线性价格折扣政策的Stackelberg博弈模型。最后给出了两个算例加以说明。     

订单生产方式下供应链1:1买卖双方协调订货模型

供需关系贯穿供应链的整个过程。因此，供需双方订货批量研究是供应链管理的一个最重要也最基本的内容之一。本以订单方式为背景，讨论了供应链环境下1：1非合作订货模型，并在此基础上给出了1：1供需双方通过适当的线性价格折扣政策的Stackelberg博弈模型。最后给出了两个算例加以说明。     

模糊批量生产计划问题的机会约束规划

描述了模糊单位利润、模糊生产能力以及模糊需求下的批量生产计划,并应用模糊机会约束规划规划建立了模型.当模糊变量是梯形模糊数时,我们将模糊模型转化为确定意义下的模型.为了求解优化模型,我们设计了基于模糊模拟的遗传算法.最后,通过一个数值例子说明算法的有效性.     

考虑外包的单产品再制造批量决策

在已有动态批量决策问题的基础上,考虑了再制造与外包这两个因素建立了单产品的再制造批量决策模型。对考虑外包的单产品再制造批量决策问题最优解的性质进行了讨论,在此基础上利用动态规划的思想给出了时间复杂性为O(T4)的算法,并用C++实现了本算法,实验表明本算法是有效的。     

不确定性需求下易逝品零售商横向调货策略研究

本文通过建立易逝品零售商间横向调货模型,研究了不确定性需求与不确定性需求更新零售商之间协调调货行为下最优调货价格和调货量。研究结果表明,在不确定性需求条件下,零售商间横向调货模型中调货价格和调货量的存在纯策略纳什均衡解;在不确定性需求更新条件时,零售商间横向调货价格和调货量在任意时刻均存在纯策略纳什均衡解。数值实验也证实了理论部分的研究结论。     

模糊批量生产计划问题的可信性规划模型与算法

描述模糊单位利润、模糊生产能力以及模糊需求下的批量生产计划,并应用可信性规划建立了模型.当模糊变量是梯形模糊数时,我们将模糊模型转化为确定意义下的模型.为了求解优化模型,我们设计了基于模糊模拟的遗传算法.最后,通过一个数值例子说明算法的有效性.     

Capacitated Lot Sizing for Injection Moulding: A Case Study

This paper considers the medium-term production smoothing problem for the injection moulding department of a Belgian firm. The problem is formulated as a series of one machine capacitated dynamic lot sizing problems, which are then solved by heuristic procedures. Computational results for real-life data are presented. It follows that the capacitated lot sizing approach succeeds in smoothing production such that subcontracting, which was often necessary with the E.O.Q. approach used by the firm, could be avoided in the future. Moreover, total set-up and inventory costs are reduced by about 20%.