集装箱码头泊位调度问题的启发式算法研究

为优化集装箱码头泊位的分配,提高泊位的利用率,把码头泊位的调度问题转化为带有约束条件的特殊二维装箱问题。通过建立连续泊位调度的非线性规划模型,提出了一种求解集装箱码头连续泊位分配问题启发式算法。仿真算例结果表明该算法能在实际的集装箱码头泊位调度中有效的提高泊位的利用率。     

基于遗传算法的双区型仓库人工拣货路径优化

为获取捡货作业的最优路径,本文以某配送中心双区型仓库中人工拣货作业为研究对象,探讨了订单批量处理和拣货路径优化问题,建立了拣货车容量受限的TSP模型,并基于遗传算法,设计一种启发式算法对拣货路径进行优化处理,同时,应用Visual 6.0C++程序进行仿真实验,以快速获得任意订单中所有待拣货物的拣取顺序,计算出最短路程。仿真结果表明,将考虑拣货车容量限制的情况下求得的最优路径与未考虑拣货车容量限制的情况下求得的最优路径进行对比,结果拣货的先后次序完全不同,说明考虑运载量是有效的,且更符合实际情况。该研究不但提高拣货效率,而且节约各项成本,对现实仓库的拣货作业具有实际应用价值。     

基于QFD方法的敏捷供应链设计

针对目前供应链设计尚无完整的理论和方法问题,本文将供应链设计和产品设计类比,采用质量功能展开方法,提出了一种敏捷供应链设计方法,给出了供应链设计的基本框架,并应用QFD方法将顾客需求转化为设计需求,同时结合AHP和0-1目标规划模型,确定敏捷供应链设计中重要的应优先配置的设计需求,并结合算例进行分析。分析结果表明,主导企业发现机遇的时间、机遇产品上市时间、供应商准时供货率等是实现敏捷供应链时需优先选择的设计需求。该设计系统化,易操作,为供应链设计的后续工作奠定了理论基础。     

零售商价格竞争下的最优决策与收益共享契约

研究由一个制造商与两个竞争零售商组成的两级供应链系统的最优决策及契约协调问题,其中每个零售商面临的需求是价格敏感和随机的.当随机需求分布具有递增失败率(IFR)时,竞争的零售商存在唯一最优的定价和订购决策,并给出了最优决策的解析表达式,证明了收益共享契约能使两个竞争零售商加盟的供应链达到协调及契约成立的条件.最后通过理论推导和数值分析给出了需求价格弹性系数对最优决策及协调的影响.     

动态评价免疫微粒群算法在Job-shop调度中的应用

传统粒子群优化算法在解决组合优化问题上具有一定的局限性,通过分析其优化机理,对迭代公式加以改进,提出了改进微粒群算法。算法中,利用遗传算法的交叉思想来完成粒子间的信息交换,以期达到粒子更新。粒子进化过程中,为保留群体中的优秀粒子,使用了加速度这一优化算子。为避免粒子陷入局部搜索,迭代过程中使用免疫算法来动态评价微粒群体。通过大量实验仿真,算法可以有效求解作业车间调度问题,验证了算法的合理性。     

不确定环境下多周期VMI自适应库存控制方法

随着供应链中不确定性因素的增加,供应商管理库存（vendor managed inventory,VMI）作为一种新型的库存管理方式,正被越来越多的企业和学者所关注。针对单供应商单零售商的VMI模型,在顾客需求未知的情况下,提出了一种利用二次指数平滑法预测需求,用强化学习算法评估安全因子的效果,进而调整顾客服务水平的自适应库存控制方法。仿真结果表明,在非平稳需求情况下,采用该自适应库存控制策略,能够得到比较满意的顾客服务水平。     

流程企业产品质量设计和质量改进研究

以橡胶产品质量设计与质量改进为对象，探讨了在流程企业开展质量工程技术与方法应用的途径，内容包括：(1)质量设计与质量改进流程；(2)试验设计与响应曲面建模；(3)质量设计与质量改进模型中的柔性处理等。     

实时专家系统可靠性分析的随机Petri网模型

可靠性是限制实时专家系统广泛应用的主要原因之一．然而目前国内尚未见有关的理论及论文出现．本文讨论了影响实时专家系统可靠性的主要因素．给出了基于规则专家系统推理过程的随机Ｐｅｔｒｉ网模型及其参数的数字化方法．在假定硬件系统可靠性一定且没有软件错误的条件下，通过对该模型的仿真对实时专家系统的可靠性进行了分析，给出系统可靠性与实时限制及启发误差之间的关系曲线．     

一类受控Petri网的反馈控制综合方法

讨论受控Ｐｅｔｒｉ网的一类禁止状态避免问题，该类禁止状态用广义互 约束的形式给出。     

基于模拟退火机制的自适应粘性粒子群算法

为了进一步提升粒子群算法在离散优化问题中的性能,针对粘性二进制粒子群算法缺乏全局搜索能力、容易陷入局部最优和收敛速度慢的缺点,提出一种新的自适应参数策略和粒子散度指标,并结合模拟退火机制改善该算法的寻优能力.为了检验算法性能,通过选取不同维数的背包问题算例库以及不同规模的UCI特征选择问题算例库进行仿真实验,并对实验数据进行统计分析.实验以及分析结果表明,所提算法在寻优精度、算法稳定性和收敛速度上均优于对比算法.