具有凸资源约束的单机指数学习效应问题

研究在所有工件的正常加工时间均相同的情况下具有指数学习效应和凸资源约束的单机排序问题.给出了两种模型:在资源消耗总费用有限的情况下,以工件的最大完工时间为目标函数;在工件的最大完工时间有限的情况下,以资源消耗总费用为目标函数.求两种模型下的最优排序和最优资源分配,使得目标函数最小.证明这两个问题都是多项式时间可解的,并给出了相应的算法.     

多式联运分运人选择的模型和算法

在对多式联运分运人选择问题分析的基础上,运用图论技术构建了基于联运分运人选择的多式联运网络。综合考虑了运输的规模经济性、时效性、风险性和联运联盟的稳定性,建立了基于综合运输成本最小、运输风险最小和合作强度最大的多目标优化选择模型。通过主要目标法,将模型转化为单目标模型。借鉴生物免疫原理,设计了基于克隆增扩的人工免疫算法对问题进行求解。最后通过算例对方法进行了验证。     

线性可替代资源的多阶段分配模型与求解

可替代资源是指在产品生产过程中具有相同功能且能相互替代的资源。本文根据可替代资源之间通常具有的级性替代关系，建立了线性可替代资源的多阶段分配模型，并在产品生产水平与产品需求的加权相对偏最小的目标下，给出了求模型优解的方法．     

模糊环境下的柔性工作车间调度模型的研究

本首先引入了柔性生产系统下的调度过程中存在的不确定性问题，接着对存在模糊操作时间间隔的柔性工作车间调度问题及相关概念进行了描述，并且给出了以最小makespan为目标的基于模糊逻辑和遗传优化的调度模型，最后通过实例验证了模型的可行性。     

基于正弦余弦算法的柯布-道格拉斯生产函数模型参数估计

研究了柯布-道格拉斯生产函数模型,建立了以误差为目标的最小二乘优化模型,采用正弦余弦算法确定了相关参数.算法在种群更新过程中分别使用了正弦和余弦函数,算法先进行全局探索再进行局部开发.最后通过一个算例,验证了正弦余弦算法的有效性.     

乘用车物流运输装载模型研究

对乘用车物流运输计划问题进行了研究,首先,建立了以单辆轿运车实载率最大为目标的单车最佳装载方案模型,以该方案配送乘用车辆直到运输任务完成以获得初始轿运车数,其次以空载率最小为目标设计了数量调整模型对初始轿运车数进行优化,得到最优装载方案模型.基于上述优化模型计算最小的轿运车数,建立在轿运车数量限制下的最短行驶里程模型,选择总行驶里程最小的装载方案作为最优的配送方案.最后建立基于路径的物流运输装载模型,运用Floyd算法计算任意起讫点间的最短路径,设计了一种全局搜索算法得到一种合理的配送方案,并以空载率最小为目标对方案进行优化.     

汽车租赁调度多目标优化模型

本文考虑一个周期的汽车租赁调度问题,在直接调运的前提下,首先以汽车租赁公司的总收益最大和总短缺损失最小为目标,建立多目标优化模型;然后提出了基于启发式的双层排序综合择优算法;最后对汽车租赁案例进行了实证研究。     

灾区巡视路线的分析

本问题是一个典型的最短回路问题,我们借助于最小生成村法和动态规划的方法（用点权代替边权）,建立了三个模型,再运用重绕最小生成树求解三个模型,在整个过程中我们还运用了AUTOCAD制图,EXCEL制表,WORD和WORDRPO处理档,以及其他一些教育处机软件,本的模型具有较强的实用性和普遍性,建模过程中,用点权代替边权,是对动态规划的一个合理推广。     

轴辐式同城快递网络模式研究

随着快递网点密度的稠密化,网络结构设计优劣直接关系到快递公司的运营成本和服务水平。针对快递公司的同城快递市场,在不改变现有网点规模选址的基础上改变网点的从属,结合轴辐式网络结构模式设计来提升其时效并优化成本和资源投入。以运输成本最小为目标,建立了带分支流向约束的枢纽选址模型,设计了高效的禁忌搜索算法对问题求解并验证了算法的有效性。最后提供相应的集散点选址分配解决方案,有利于整合资源形成规模效应,同时提供了同城快递分区管理依据,避免因网络结构复杂引起管理和运营混乱;从长远来看,有利于节约运营成本,增加其快递网络的柔性,降低运作管理的难度。     

基于时间满意度的应急物资储备库选址问题

基于应急物资配送过程中时间因素的重要性,将时间满意度引人应急物资储备库选址问题中.针对时间满意度为线性分段函数,建立了以时间满意度最小的需求点的时间满意度尽量大以及系统总费用最小为目标的双目标混合整数规划模型,对目标函数的最小最大值问题进行转化,在此基础上构造新的优化模型,并设计了相应的启发式算法求解.最后通过算例说明算法的可行性和有效性.     

现代管理科学热点——浅析精益生产方式

本文介绍了新型的精益生产方式组织与管理的特点以及与传统的大指量生产方式的区别。并指出了精益生产方式在目前我国社会主义市场经济中对企业降低生产成本，提高产品质量，增强企业竞争能力和应变能力的重要作用和潜在优势。     

CD生产函数与CES生产函数的几点比较

本文对ＣＤ生产函数与ＣＥＳ生产函数进行了几个方面的比较分析，以便于实际运用中的选择。     

备货型商品在三种销售价格下的利润函数（I）

本文考虑的是备货型商品的生产与优化管理。商品的生产过程是随机可控的。需求过程是一个根据销售价格高低来控制的随机过程。本文主要研究是这样一个系统的利润函数。     

单件订货型生产中基于任务的生产能力研究

在单件订货型生产过程的计划、控制及管理中,生产能力的评估具有十分重要的意义和作用.生产能力包括两个方面:一是技术和设备性能相关的生产能力,一是生产时间相关的生产能力.前者主要是定性的,相对来说易于评估;后者是定量的,由于单件订货型生产的特点,使得这种生产能力成为任务相关的.通过对单件订货型生产中生产时间相关生产能力特点的分析,针对设备和工序任务,提出了基于任务的生产能力的概念及一些相关的定义;并进一步给出了生产能力的计算算法.     

一类存贮模型及其最优存贮策略

当工厂仓库容量有限时,常常需要租借仓库来进行存贮.但是,由于租借仓库的存贮单价通常比自己仓库的存贮单价高,所以不能用经典的经济批量公式来计算,有必要重新进行研究.本文研究了原料仓库和产品仓库容量均有限条件下的定料生产销售存贮问题,建立了相应的存贮模型,给出了最优定料生产存贮策略.     

Production variability in manufacturing systems: Bernoulli reliability case

The problem of production variability in serial manufacturing lines with unreliable machines is addressed. Bernoulli statistics of machine reliability are assumed. Three problems are considered: the problem of production variance, the problem of constant demand satisfaction, and the problem of random demand satisfaction generated by another (unreliable) production line. For all three problems, bounds on the respective variability measures are derived. These bounds show that long lines smooth out the production and reduce the variability. More precisely, these bounds state that the production variability of a line with many machines is smaller than that of a single machine system with production volume and reliability characteristics similar to those of the longer line. Since all the variability measures for a single machine line can be calculated relatively easily, these bounds provide analytical tools for analysis and design of serial production lines from the point of view of the customer demand satisfaction.     

An automated planning engine for biopharmaceutical production

We introduce an optimization-based production planning tool for the biotechnology industry. The industry’s planning problem is unusually challenging because the entire production process is regulated by multiple external agencies – such as the US Food and Drug Administration – representing countries where the biopharmaceutical is to be sold. The model is structured to precisely capture the constraints imposed by current and projected regulatory approvals of processes and facilities, as well as capturing the outcomes of quality testing and processing options, facility capacities and initial status of work-in-process. The result is a supply chain “Planning Engine” that generates capacity-feasible batch processing schedules for each production facility within the biomanufacturing supply chain and an availability schedule for finished product against a known set of demands and regulations. Developing the formulation based on distinct time grids tailored for each facility, planning problems with more than 27,000 boolean variables, more than 130,000 linear variables and more than 80,000 constraints are automatically formulated and solved within a few hours. The Planning Engine’s development and implementation at Bayer Healthcare’s Berkeley, CA manufacturing site is described.     

一个企业生产与经营决策系统研究

本以一个涤纶生产企业的生产与经营管理为背景,对计算机辅助的企业生产经营决策系统进行了研究,并提出了建立企业生产经营决策系统的关键技术。     

On the flexibility of demand and production rate

In the manufacturing practice, cycle time is usually optimized in order to plan the batch size, and production time among other parameters. In certain situations, the production rate is decreased in order to have lower inventory levels or to deal with a shelf life constraint. This technical note examines the increase/decrease in the demand level along with a discussion concerning flexibility of the production rate. A generalized problem is also formulated in the context of the costs that are incurred in order to maintain certain demand level.