基于时间约束的生产过程优化问题研究

本文提出一个实际的生产过程优化问题:基于时间约束的生产过程优化问题。客户要求企业在规定时间内完成指定批量工件的生产任务,该问题便是从中引出的。该问题的目标是在满足生产时间的条件下最小化总生产成本。本文为该问题建立了整数规划模型。然后以某厂工作缸生产过程为例,采用数学规划软件Cplex 9.0求解模型。     

炼油生产调度优化模型研究

本文针对炼油厂一次加工采用原油混烧方式的特点,研究了以满足二次加工质量卡边要求为目标的生产调度优化模型,为保证产品质量的稳定和降低原油成本,研究了原油需求预测模型,并介绍了两个模型求解算法的特点。     

马尔可夫过程在生产运营项目实施中的应用研究

运用马氏决策规划方法,对企业产品的销售和利润状况进行分析和研究,建立了实施企业生产运营项目的预决策模型,为降低企业项目实施的风险,实现决策的长期效益趋于最优提供了有价值的理论与方法.     

客户关系动态优化模型与实证研究

提出了客户关系与营销活动的动态交互模型,以长期收益最大化为目标,优化企业的营销活动。模型假设客户关系可离散为几个层级状态,并设客户关系所处状态受营销活动的影响而动态的变化,服从马尔可夫决策过程。客户关系状态所处层级不可直接观测,但其与客户购买水平有概率相关关系。提出模型参数估计的最大似然估计方法。以国内某企业的客户关系管理数据为例,说明了模型变量的定义方法,通过客户交互历史数据估计模型参数,并对客户管理策略进行优化。结果表明,最优策略管理下期望提升客户价值61％～82％。     

基于马尔可夫决策过程的医疗检查预约优化模型

医技部门的医疗检查如电子计算机断层扫描（CT）、核磁共振成像设备（MRI）、X射线（X－rays）常常有如下三种病人类型：门诊病人、住院病人和急诊病人。针对不同病人类型的需求特点,运用马尔可夫决策过程原理和动态规划方法,建立了医疗检查设备的预约优化模型,并证明了模型的最优性质,得出了不同病人类型的最优预约策略。数值算例的结果表明：本文的预约策略不仅易于实施,而且,通过该模型获得的最大收益比按传统先来先预约的模式所获得的收益要大。     

对湖北省太湖农场农业生产结构优化模型的研究

首先探讨了湖北省太湖农场的农业生产各单元之间的结构关系和农业生产结构优化的需要过程,然后建立了包括种植业、养殖业和加工业在内的农业生产结构优化的线性规划模型     

基于随机动态规划的有限库存ATO系统优化控制

本文研究n维组件单一产品,有限库存的ATO系统。通过建立马尔可夫决策过程模型(MDP),构造优化算法,研究组件生产与库存的最优控制策略。最优策路可以表示为状态依赖型库存阈值,系统内任一组件的控制策略受其它组件库存状态的影响。利用最优控制理论动态规划方法和数值计算方法对最优控制策略的存在性、最优值的数值计算进行研究,建立更符合实际生产的ATO系统决策模型,进行相应的理论和实验验证,研究系统参数对最优策略的影响。     

考虑交货期的生产运输联合优化问题研究

结合企业实际场景研究了考虑交货期的多个工厂、多条生产线、单一产品的生产与运输联合优化问题.已知客户订单需求量和交货时间窗,考虑了各条生产线在不同时段的生产能力约束,在满足交货时间窗约束的前提下,以生产、存储、运输费用之和极小化为目标建立了生产与运输联合优化问题的混合整数规划模型,通过分析模型结构证明了在不考虑固定生产成...     

基于遗传算法的生产批量优化问题

本文针对生产费用、生产准备费用和库存费用综合指标最小的最优的能力约束生产批量问题,建立基于遗传算法的数学模型,通过模拟试验及实际问题的计算验证了算法的可行性。     

贴牌生产供应链混合渠道构建基础及优化机理研究

研究由制造商和品牌商组成的混合渠道贴牌生产供应链渠道结构优化问题,制造商通过直销和贴牌两条渠道销售产品.通过与单一渠道比较,分别推导出制造商和品牌商选择混合渠道的依据和优越性,进而归纳出双方共同接受混合渠道的制造商生产成本和品牌商品牌溢价优化条件,分析了渠道转移系数对双方构建混合渠道结构条件的影响,得出了制造商生产成本和品牌商品牌溢价作为竞争要素的互动决策改进贴牌供应链整体绩效的优化机理.     

油田产量构成的多阶段多目标优化

为了确保中后期原油稳产,如何将油田总产量合理细分到各采油厂成为油田开发规划面临的重要问题.建立了油田产量构成的多阶段多目标优化模型,将油田总产量按照产量构成的类型分配给各分项产量,进一步将各分项产量分配到各采油厂.结果表明,通过多阶段优化,在确保油田总产量稳定提高的同时,油田的总成本在两个阶段都有所下降,油田效益提高;此外,油田总产量目标被细分到了各采油厂的各分项产量,为油田决策者下达具体的产量指标提供了依据,以便油厂根据自身实际优化开发指标,完成油田下达的产量任务.     

云南黄金矿山系统评价及其产金量的优化配置

在全面系统地收集到云南省黄金矿山系统的第一手资料后，先是利用专家法从创建的35个单体指标中筛选出24个指标，建立了云南金矿山综合实力评价模型，并利用UV法对各矿山实力进行评价与排序，为投资决策提供参考依据；再是利用趋势分析法和线性规划法，建立了云南金矿山产量优化配置模型，以期在尊重现有资源配置的基础上通过计划产量控制实现云南省黄金矿山系统收益最大化，并对2000、2001年各矿山的产金量进行了优化配置。     

基于分阶段求优的IT项目进度计划方法

本文针对IT项目实施过程的不确定性和项目资源的动态性，提出了一种基于分阶段求优的IT项目进度计划方法。该方法根据关键路径法将项目划分为着干个阶段，每个阶段视为一个独立的任务，对每一个独立的任务建模并抽象化为一个马尔可夫决策过程，利用动态规划的方法对每一个任务求解最优调度策略，以最小化该阶段的期望费用，为制定IT项目进度计划提供依据。     

金属矿山企业生产计划优化方法

针对金属矿山企业的单位开采与运输成本大、优化求解结果偏差大问题, 首先, 依据金属矿山企业编制开采计划的基本原则, 以矿石开采与运输成本最小化为优化目标, 利用整数规划方法, 构建了金属矿山企业生产计划数学模型, 其次, 为了精准快速求解金属矿山企业生产计划模型, 提出了改进的量子粒子群优化算法, 采用进化速度和聚集度因子对算法中的惯性权重进行动态调整, 并设计了双层可行域搜索策略, 提高了算法的局部和全局搜索能力。最后, 以某大型金属矿山企业采运生产作业为案例, 通过与矿山实际生产指标、非线性规划结果以及粒子群优化结果进行比较分析。结果表明:在相同经济指标和参数环境下, 本文算法优于其它两种优化方法, 且每吨矿石的开采和运输成本减少了0.05元左右, 降低了金属矿山企业的开采运输成本, 提高了企业的整体经济效益。     

人力资本投资对经济发展的影响研究

从两个方面(依赖关系和制约关系)阐述了人力资本投资对经济的影响作用——拉动作用和推动作用.并通过实例计算了贵州省人力资本投资对当地经济发展的影响作用量等.     

The Cross-Entropy Method for Combinatorial and Continuous Optimization

We present a new and fast method, called the cross-entropy method, for finding the optimal solution of combinatorial and continuous nonconvex optimization problems with convex bounded domains. To find the optimal solution we solve a sequence of simple auxiliary smooth optimization problems based on Kullback-Leibler cross-entropy, importance sampling, Markov chain and Boltzmann distribution. We use importance sampling as an important ingredient for adaptive adjustment of the temperature in the Boltzmann distribution and use Kullback-Leibler cross-entropy to find the optimal solution. In fact, we use the mode of a unimodal importance sampling distribution, like the mode of beta distribution, as an estimate of the optimal solution for continuous optimization and Markov chains approach for combinatorial optimization. In the later case we show almost surely convergence of our algorithm to the optimal solution. Supporting numerical results for both continuous and combinatorial optimization problems are given as well. Our empirical studies suggest that the cross-entropy method has polynomial in the size of the problem running time complexity.