基于顾客化大量生产模式的计划平准化模型的？…

根据无库存生产方式的思想，运用循环排序的方法，综合考虑产品加工时间和产品需求这两个参量，对基于顾客化大量生产模式下的计划平准化模型的最优算法进行了研究，提出了确定产品循环期ＣＴ（或产品出产节拍）下界的公式，并在理论上进行了证明。     

MC模式下的计划平准化模型的最优算法

对基于顾客化大量生产模式下的产品投产计划模型的算法进行了研究,提出了最优算法,优化了产品循环期,实现了计划平准化,满足了市场多样化需求,并在理论上推导和证明了混流生产线上加工机器的空闲时间的计算公式。     

MC模式下的计划平准化模型的最优算法

对基于顾客化大量生产模式下的产品投产计划模型的算法进行了研究,提出了最优算法,优化了产品循环期,实现了计划平准化,满足了市场多样化需求.并在理论上推导和证明了混流生产线上加工机器的空闲时间的计算公式.     

顾客化大量生产问题的探讨

文章对传统的生产模式中大量生产和单件生产以及现代的生产模式中顾客化大量生产进行了比较分析，特别指出顾客化大量生产兼具传统生产模式大量生产和单件生产的优点，既具有规模效益，又具有个性化的特点，具有很大的优越性和发展潜力。     

顾客化大量生产模式的企业信息系统研究

顾客化大量生产与传统生产方式相比,具有较低成本和较高生产效率,是目前较优的企业生产模式.该文首先介绍了顾客化大量生产的产生原因、类型和生产管理特征.在此基础上,着重研究了顾客定制定单驱动的顾客化大量生产的企业信息系统及其顾客定购信息系统、定制生产信息系统、定单配送服务信息系统等3个子系统必需的功能及其关键作用.     

AB公司生产计划系统研究

为了改变AB公司现有的不符合市场需求和竞争环境要求的生产计划系统,实现最好的客户服务、最小的库存投资和高效率的运作等3个目标,对企业的生产计划系统进行了重新设计,并综合应用平准化方法和订货点法等生产计划方法,建立了新的生产计划系统.通过对新生产计划系统研究及其模拟运行结果的分析,得出以下主要结论:(1)根据需求拉动生产,产品库存可以得到明显的降低,而且订单满足率可以得到提高;(2)生产供应可以更快速地满足市场需求;(3)各生产工序的生产可以均衡地进行;(4)新生产计划系统是一个较好的可视化管理系统.     

基于遗传算法的单件准时化生产计划

设计了一种遗传算法,用来解决以准时生产为目标的单件制造业生产计划问题,提出了基于投产日期的生产计划编码方法,这种编码方法直接把生产计划映射为一个有序的字符串,并针对这种编码设计了专门的交叉算子和变异算子,相似度检验增加了初始种群的多样性;小生境进化技术的运用有效地保持了群体的分布性;种群并行进化策略、变异率自适应调整、与启发式算法相结合等措施提高了遗传算法收敛到最优解的成功率。     

CIMS中生产计划的优化模型和求解算法

探讨了CIMS环境下的大型企业生产计划问题，首先抽象定义了其生产过程和生产系统，并构造了生产组矩阵、产出量矩阵和成本向量，然后在此基础上建立了一个效益最大的生产计划和优化调度模型，最后给出了模型的求解算法。     

单机排序问题1|r_j|L_(max)的分枝定界算法

给出了单机排序问题 1 |rj|Lmax的分枝定界算法     

大规模定制模式下定制程度分析

针对大规模定制的定制程度进行分析,讨论定制程度与市场需求、厂商利润之间的关系.首先从市场需求与定制程度的变化方向入手,进而讨论市场需求对定制程度的弹性.其次研究了定制程度与厂商利润的变化方向和厂商利润对定制程度的弹性.通过分析可知,最优定制程度的确定受顾客对定制产品的额外需求以及个性化成本两方面因素的影响.最后给出一个简单的示例说明.     

基于同类单因素影响的施工进度预测模型研究

在工程项目管理实践中,施工进度管理直接关系到项目投资效益的及时发挥,是项目管理关键指标之一.由于施工过程的复杂性、动态性、不确定性等原因,使得工程实施中进度的预测与控制难度极大.研究基于可靠性理论、概率论方法,量化施工进度计划执行中复杂影响因素的不确定性和随机性,建立施工进度同类单因素影响可靠性预测模型,并应用于工程实例,对施工进度实施中短期复杂变化进行科学、定量的预测分析,从而更加准确评估工期风险,有效地控制施工进度.     

基于最优质量水平模糊优化模型的建筑施工质量管理

成功的工程管理模式对建筑施工企业的经济效益和社会效益起到至关重要的作用。研究了最优质量水平模糊优化模型在建筑施工质量管理中的应用,为各因素的定量化提供数学模型和定量分析方法,从而控制施工过程中的质量。     

求Ramsey数最优下界值的递归算法

要确定每个具体的Ramsey数的数值是相当困难的,至今人们只求出了为数很少的几个Ramsey数的数值.人们在研究Ramsey数性质的同时,也在估计Ramsey数的数值,得出了某些Ramsey数的下界值,但工作进展缓慢.本文提出了一种计算Ramsey数最优下界值的递归算法,该算法利用当今关于Ramsey数的最新结果,能得出Ramsey数的目前最优下界值.1 算法描述不妨将本算法定名为G,参数个数为1个以上(可变化),算法允许递归调用,其输出值为Ramsey数的目前最优下界值.C(k_1,k_2…,k_n)表示以k_1,k_2…,k_n作为输入,通过算法G所得到的输出结果,即C(k_1,k_2…,k_n)表示的是G算出的Ramsey数N(k_1,k_2,…,k_n;2)的目前最优下界值,其中N(k_1,k_2…,k_n;2)的含意与文献[2]中有关含意相同.算法G:     

一种基于有向无环图的实时任务调度算法

给出了任务之间有优先关系并且存在通信开销的实时任务系统模型 ,其拓扑结构为一有向无环图 ,并针对该系统模型提出了一种实时任务调度算法 (RTSD—Real timeTasksSchedulebasedonDAG) .该算法保证所有实时任务在它的截止期之前完成 ,取得了较好的效果 .     

最优联盟结构生成算法中的分支限界技术

讨论多Agent系统中的最优联盟结构生成问题.对于联盟值以特征函数表示的情况下,提出了一种分支限界技术.该技术用联盟大小所代表的整数多个二部拆分作为当前搜索空间的多个分支,以已经求得的局部联盟值的下界和当前所得到的最优值所构造出的剪枝函数来限界.这样,若当前要搜索的一个分支--二部拆分的上界小于所构造的剪枝函数时,该二部拆分分支所对应的大量二部划分就不需进行分解,从而减少了搜索时间.该分支限界技术可整合到当前所出现的各种联盟结构生成算法中.为了测试该技术的有效性,本文将该技术应用到了Rothkopf所提出的DP算法和Rahwan等人所提出的IDP算法中.在具有21个Agent系统中,带有分支限界的BBDP(Branch Bound Dynamitic Programming)算法比不带有分支限界的DP算法可节省时间58.2%;带有分支限界的比不带有分支限界的IDP算法可节省时间17.8%.     

独立于模型的生产调度算法及其.NET组件

依据实际离散事件仿真项目,就半导体生产线建模中遇到的问题,提出了将生产模型和调度算法分离开的新方法.每一种调度算法都需要特定的离散事件模型输入信息,各自的计算过程也都不相同,但按照这种新方法,可以对调度算法和模型进行分离解耦处理,运用新提出的方法为项目编写的.NET组件,已经实现了15种常用的调度算法,最后对此组件在半导体生产线仿真项目上的应用作了简要说明.     

工程项目费用/进度绩效灰色整体预测模型

扼要介绍工程项目费用／ 进度控制系统的指标体系,并给出一般灰色整体预测模型．针对合同项目绩效,重点探讨了工程项目费用／进度绩效灰色整体预测数学模型的建模及求解步骤、过程．建立了合同项目费用／ 进度绩效的灰色整体预测数学模型,并给出相应的解．