多级串行供应链的同步模式及库存优化研究

在Ciancimino和Cannella[1]提出的同步供应链概念模式上进行了数学建模,补充了库存更新的规则,提出同步供应链的单时段系统成本的核算方法,对同步模式与库存优化进行了结合研究。以系统成本为优化目标,获得供应链各级的最优安全库存因子,进行系统最优库存设置。通过算例模拟传统供应链和同步供应链的实际运作,利用通用的供应链评价指标对两种供应链模式进行比较分析,证实了结合库存优化的同步供应链模式的优越性。     

全球供应链设计与管理的集成模型

开发了一个适用于对全球供应链进行设计和管理的,具有战略和作业两层次的,集成化的供应链模型。并且利用UNGO8．0对模型进行了求解,得到了满意的结果。本模型涵盖了供应商、制造商和分销商三个环节,并且引入了转让价格作为清晰的决策变量,通过以税后利润为目标的战略设计和环节总成本最低的作业计算完成,完成供应链的成本优化和管理。     

基于遗传算法的火灾环境下建筑内人员安全疏散可靠度计算

将遗传算法(GAs)引入火灾环境下建筑内人员安全疏散的可靠度分析领域,并初步探讨了这一算法的具体实现过程,遗传算法可以方便地对式子复杂和难以求导的功能函数进行优化计算.算例分析的结果表明,遗传算法不仅可以实现人员安全疏散可靠度计算,而且获得了很高的计算精度,为人员安全疏散可靠度研究提供了新的有效方法和途径.     

基于供应链管理的企业库存优化效果模拟与分析

利用供应链管理的思想,通过对供应链上的企业库存进行优化模拟与分析,揭示了供应链内部信息共享、加快信息流动、缩短订货周期、供应商管理库存(VMI)等是影响供应链管理优化效果的核心因素;通过比较应用供应链管理前后企业库存的变化,说明了供应链管理可以有效平抑库存,缩短供货周期,降低企业成本,提高企业核心竞争力。     

基于第三方物流循环取货模式的供应商管理库存系统研究

做好库存控制,降低库存成本和运输费用进而降低物流成本是企业竞争制胜的重要因素,具有相当大的现实意义。通过对已实现的基于第三方物流循环取货的供应商管理库存模式的研究,通过现代信息技术实现该现代物流管理模式在企业中的应用,有效实现供应链的优化管理。     

浅谈计算机网络可靠优化计算过程中有效应用遗传算法

在计算机网络可靠度优化计算过程中,遗传算法以其自身简单的算法结构,高超的搜索效率,迅捷的求解速度和强大的实用性在全局计算中获得最优解的近似值,相对于传统算法,遗传算法在网络可靠度优化计算问题上有着明显的优势,计算速度得到前所未有的加快,计算效果因而得到有效优化,操作性能也大大提高。另外,遗传算法可以有效地完成降低网络成本的重要目标,并且在原有基础上将网络可靠度进一步提高,同时兼顾链路的介质成本问题、数学模型求解等问题。对计算机可靠度优化计算中遗传算法的有效应用问题进行分析与论证。     

延期付款对供应链经济订货批量及碳排放的影响

针对单制造商与单零售商构成的二级供应链,构建了碳限额与交易机制下嵌入延期付款策略的供应链订货经济批量模型。界定了制造商允许零售商延期付款并提供免息账期的三种延期付款策略。探讨了不同延期付款策略对经济订货批量、供应链碳排放及成本的影响。研究发现,零售商经济订货批量随延期付款时间的增加而增加;通过优化运输计划,延期付款策略可降低供应链碳排放,有助于改善供应链环境绩效;延期付款策略可降低供应链总成本,但造成了零售商和制造商成本负担不平衡;制造商可以通过增加二部收费契约下的固定费用进一步降低供应链总成本,且可以协调供应链成本负担不平衡;在二部收费契约下,延期付款可作为一种有效的碳减排策略,既实现对供应链经济绩效的提高又实现对供应链环境绩效的改善。     

归一化小波熵与RVM的滚动轴承运行可靠度预测

针对传统可靠度评估和预测方法难以实现对正在服役中的单台机械设备进行可靠度评估和预测的问题。设计了一种基于归一化小波包信息熵与相关向量机的滚动轴承运行可靠度预测方法;该方法主要包括确立运行可靠度指标以及构建相关向量机预测模型,通过试验测取滚动轴承运行过程中的振动信号,利用小波包分解,提取反映滚动轴承运行状态的特征频带能量,基于信息熵理论建立运行可靠度指标;构建相关向量机预测模型,准确预测正在服役中的滚动轴承运行可靠度指标及其变化趋势。试验结果表明,采用归一化小波包信息熵与相关向量机的可靠度预测模型,能有效克服传统基于概率统计数据的平均可靠度计算问题,并且相关向量机的可靠度预测精度更高。     

基于遗传算法的供应链需求预测优化模型研究

整体优化是供应链管理的核心问题之一.为降低供应链的整体运作成本,减小"长鞭效应"的影响,建立了多级供应链的Multi-agent模型,并运用遗传算法(GA)对其需求预测进行优化研究.最后利用算例进行分析,表明提出的方法能有效减小"长鞭效应",有效降低供应链的整体运作成本.     

基于多目标决策的动车组部件分阶段预防性维护优化模型

对动车组部件维修周期的确定直接影响到部件运用时的可靠性及动车组的行车安全。以我国动车组检修制度为背景,选用非完美维修和更换两种不同的维修方式,并考虑到非完美维修后部件可靠度的加速衰退,建立了以维修时间和维修成本为优化目标的分阶段预防性维修模型。应用遗传算法对不同阶段内的维修间隔、维修次数和维修方式进行决策,并与等周期维修模型进行比较。研究结果表明,在满足部件可靠度要求的前提下,分阶段预防性维修模型相比于等周期维修模型能够有效缩短维修时间、降低维修成本,更具经济性。与单目标优化相比,多目标优化的联合决策可以根据检修部门的实际需要提供多种维修方案,有效协调部件的运用需求和维修需求。     

基于AHPSO-SVM的农产品冷链物流质量安全预警模型

目的为了实时监测农产品始终处于低温、适宜湿度等条件下,实现农产品质量信息的及时反馈和预警。方法针对农产品在冷链物流中的质量安全问题,首先分析影响其质量安全的因素,整合供应链上的追溯信息和监测信息,构建农产品的质量安全预警指标体系。然后设计结合交叉变异算子的自适应混合粒子群算法(AHPSO)优化支持向量机(SVM)参数,以此建立基于AHPSO-SVM的农产品冷链物流质量安全预警模型。结果以苹果的预警指标体系为例,经过模型训练和预测后,预测输出曲线与期望输出曲线均能较好拟合,误差值小。结论该方法较传统的BP神经网络与支持向量机方法,在解决实际问题中预测结果精度更高,可以有效提高农产品冷链物流中质量安全预警的准确性。     

面向冷链智能立体仓库的数字孪生系统构建

目的 当前冷链物流行业立体仓库存在货品损耗率高、失温严重、信息化水平低等问题,确保冷链智能立体仓库的食品质量安全,并实现降本增效。方法 面向冷链智能立体仓库的运行场景,设计全映射与多维仿真的数字孪生五维模型,通过对多源异构数据的融合,实现立体仓库全要素的状态实时可视化与监测预警,并提出一种支持系统联动决策的模型优化策略,对立体库负载与温控区热力分布进行智能调节,最大限度提高运行效率和降低运营成本。结果 构建了一套冷链智能立体仓库数字孪生系统,通过对优化前后仓库运行数据进行对比,同等仓储环境条件下生鲜蔬菜的食品保鲜度损耗率同比下降了25%~30%,实现了冷链智能立体仓库实时数据与动态虚拟模型的精准映射与联动运转。结论 以广东某供应链管理有限公司佛山智能冷链仓储物流中心的冷链立体仓库为实践对象,形成了冷链智能立体仓库一体化管控新模式。为冷链智能立体仓库运营管理、调度联动决策与协同作业提供了数字孪生技术的应用参考,为建立更完善的保鲜产品包装与冷链食品质量安全提供了新路径。     

分割配送的生鲜产品库存-路径优化研究

目的 基于供应商管理库存策略,优化协调第三方物流（3rd Party Logistics,3PL）参与的二级供应链系统中库存补充与补货配送的关系,在满足配送需求的同时降低系统的库存和运输成本。方法 综合考虑3PL物流模式下的库存-路径系统中生鲜产品的运输距离、质量时间窗以及需求分割配送策略在时间上的调整等因素,以异质车队车辆行驶燃油成本、车辆调用固定成本、配送超时腐坏成本以及各零售商的库存成本为目标函数,建立多品种生鲜产品库存-路径优化模型。结果 通过改进的遗传算法计算并进行配送量调整优化,得到最终的生鲜配送方案,其系统总成本比配送量调整前减少了9.98%。结论 通过在时间上对配送量进行拆分调整可以有效地节约供应链系统总成本。     

基于仿真的三级供应链成本优化

针对供应链这种非线性和复杂系统,为了优化供应链的总成本,提高供应链的整体竞争力,提出了一种基于仿真的优化方法。首先建立了一个三级协作供应链的系统动力学模型,供应链上的企业需要求解多个决策变量来降低供应链总成本。然后详细展示了将系统动力学模型转换为Matlab程序模型的过程,并在两个模型中使用了多组随机参数进行对比验证。最后设计了适当的遗传算法进行求解。结果表明,这种基于仿真的优化方法不仅能反映出供应链系统的动态特征,而且求解速度快、精度高,能有效解决供应链系统中的单目标或多目标规划问题。系统动力学模型结构相对固定,也不适合异构的交互环境,该方法给系统动力学模型提供了良好的补充。转换为Matlab程序模型后,可以进行深入的仿真研究,灵活设置目标函数和约束条件,详细分析系统的动态变化过程,还能为其它应用提供交互接口。     

上下冲击式速冻机流场和换热特性研究现状

目的 为了提高食品冻结的品质,需要对冲击式速冻机的结构尺寸和内部流场进行优化,改善冲击式速冻机的冻结效率.方法 综述影响该类速冻机换热特性的4个因素,即喷嘴的形状和尺寸,射流阵列的排布,喷嘴到输送带距离和喷嘴间距的改变,速冻机进出口压差等.结果 通过回顾计算流体力学技术和实验研究在这4个方面优化速冻机换热特性的案例,总结了上下冲击式速冻机流场变化的规律.结论 该研究为新型速冻机的优化设计提供了理论支撑.     

基于PIWOA的绿色闭环供应链网络多目标模糊优化设计

针对闭环供应链网络优化设计问题,建立了一种基于Me测度的闭环供应链网络多目标优化设计模型,以此降低供应链网络设计中不确定性因素在求解时的影响。首先,针对多层级闭环供应链网络,建立以成本最小、CO₂排放量最小以及社会效益最大为目标的优化函数,并采用Me测度和三角模糊数对模型及相关约束进行模糊处理,得到不确定性闭环供应链网络优化模型;其次,在原有鲸鱼算法的基础上,引入变异收敛因子,增强其搜索能力,并将Pareto引入改进后的鲸鱼算法求解所建模型;最后,通过数值实例和仿真分析验证算法在搜索能力、时间以及优化目标函数值等方面具有较强的优势和性能。     

基于序贯层次Kriging模型的微型飞行器机身结构设计优化

在基于仿真模型的工程设计优化中,采用高精度、高成本的分析模型会导致计算量大,采用低精度、低成本的分析模型会导致设计优化结果的可信度低,难以满足实际工程的要求。为了有效平衡高精度与低成本之间的矛盾关系,通过建立序贯层次Kriging模型融合高/低精度数据,采用大量低成本、低精度的样本点反映高精度分析模型的变化趋势,并采用少量高成本、高精度的样本点对低精度分析模型进行校正,以实现对优化目标的高精度预测。为了避免层次Kriging模型误差对优化结果的影响,将层次Kriging模型与遗传算法相结合,根据6σ设计准则计算每一代最优解的预测区间,具有较大预测区间的当前最优解即为新的高精度样本点。同时,在优化过程中序贯更新层次Kriging模型,提高最优解附近的层次Kriging模型的预测精度,从而保证设计结果的可靠性。将所提出的方法应用于微型飞行器机身结构的设计优化中,以验证该方法的有效性和优越性。采用具有不同单元数的网格模型分别作为低精度分析模型和高精度分析模型,利用最优拉丁超立方设计分别选取60个低精度样本点和20个高精度样本点建立初始层次Kriging模型,采用本文方法求解并与直接采用高精度仿真模型求解的结果进行比较。结果表明,所提出的方法能够有效利用高/低精度样本点处的信息,建立高精度的层次Kriging模型;本文方法仅需要少量的计算成本就能求得近似最优解,有效提高了设计效率,为类似的结构设计优化问题提供了参考。     

基于概率-凸集混合模型的汽车正面碰撞结构可靠性优化设计

本文基于概率和凸集模型研究汽车正面碰撞可靠性优化设计问题。根据汽车吸能结构厚度、材料参数等不确定参数类型,分别采用概率和多椭球凸模型进行描述,以汽车正面碰撞安全性可靠性指标为约束,考虑汽车吸能结构质量为优化目标,建立了一种基于混合模型的可靠性优化设计模型。采用拉丁方试验设计构造了目标函数和约束函数的Kriging近似模型,利用功能度量法求解可靠度指标值,通过基于移动因子序列优化与可靠性评定将嵌套优化解耦为单层次优化。实际算例表明算法具有较高的计算效率及精度,对实际设计工作有一定参考价值。     

基于绿色供应链的冷链物流配送路径优化

针对冷链物流配送路径优化问题，根据绿色物流理念及冷链物流配送过程特点，分析了配送过程中车辆固定成本、配送过程燃油成本、配送过程货损成本及碳税成本，并以上述各成本之和最小为优化目标构造数学模型，并将全局人工鱼群算法运用到该模型中。借助Matlab软件对具体案例进行求解，得出总成本为4 456元。结果表明，数学模型和全局人工鱼群算法对求解此类问题有着一定的理论指导和参考价值。