考虑库存信息的钢管批量计划优化算法

在考虑库存信息的基础上对钢管批量计划优化问题进行研究,建立了批量计划轧制位置与垛位钢坯多对多关系的批量计划模型,实现对倒垛次数的优化。结合问题特征,设计了一种基于钢坯连续倒垛的两阶段批量计划优化算法：第1阶段,确定当前最优钢坯,进而搜索同垛位上的下层钢坯,匹配最佳的连续轧制钢坯;第2阶段,针对每个轧制位置搜索垛位上的连续轧制钢坯,改进第1阶段的解。通过基于实际生产数据的实验验证,相对经典启发式算法,倒垛次数显著降低,算法和模型是可行且有效的。     

成组单元生产批量计划问题的知识进化算法

有资源约束的成组单元生产批量计划问题是一个NP难题,为有效求解该问题,提出了一种知识进化算法求解方案,并阐明了知识进化算法的具体实现过程。通过对仿真实例的计算和结果比较,表明了该算法在寻优能力等方面都明显优于遗传算法。     

Q235B碳素结构钢热轧圆钢的开发

介绍莱钢棒材厂中小型车间通过对现有轧机孔型系统及导卫的重新设计,对工艺的不断改进和摸索,利用Q235B为原料轧制碳素结构钢热轧圆钢的过程。     

求解集装箱堆场堆垛问题的约束满足算法

集装箱堆垛问题普遍存在于港口码头堆场作业管理中,是在集装箱数目已知的前提下,要求满足交货期限制、重量限制以及垛位高度限制等约束条件,目标是实现占用垛位数最少。通过问题分析,将其归结为一类带顺序约束的装箱问题,并建立了约束满足优化模型,设计了嵌入经典装箱启发式原则的约束满足求解算法。为了验证模型和算法的可行性和有效性,根据某集装箱码头堆场的实际生产情况构造测试算例,实验结果表明,该算法对于实现垛位数最小化、求解复杂约束下的大规模堆场问题较现有的装箱启发式有一定程度的改善。     

基于改进粒子群算法求解单级多资源约束生产批量计划问题

本文提出了用于求解单级多资源约束的生产批量计划问题的改进二进制粒子群算法,阐明了算法的具体实现过程。通过对其它文献中的例子进行计算和结果比较,表明了该算法在寻优能力、求解速度和稳定性方面都明显优于文献中的传统遗传算法和退火惩罚混合遗传算法。     

圆钢热轧批量调度的多目标优化方法

针对圆钢热轧批量调度问题,考虑热轧工艺约束、综合生产需求优化等因素,建立了以最小化最大完工时间、机器调整成本以及提前\拖期时间为目标的优化模型,并构造了基于种群修复的改进强度Pareto进化算法。算法以改进强度Pareto进化算法为框架实现批量序列调整,并结合问题变量的离散性特征设计编码规则,以及选择、交叉和变异等遗传进化方式;考虑问题约束的特殊性,设计种群修复策略,以修正违反热轧工艺约束的批量序列。通过基于实际生产数据的仿真实验验证了模型和算法的可行性和有效性。     

生产批量计划问题的干扰管理研究

以成组单元生产批量计划问题为原型,研究了在生产计划执行过程中受到机器故障干扰的调整方案.运用干扰管理方法,在扰动判定和度量的基础上,建立了考虑计划偏离度和总成本最小化的成组单元生产批量计划干扰管理模型,并设计了求解该模型的知识进化算法.当干扰发生时,系统能快速响应因机器故障造成的生产能力不足问题,重新调整生产计划.通过仿真实验,与全局重调度方案结果进行对比,验证了本干扰事件处理方法的可行性和有效性.     

采购与多层生产计划问题的协同优化

针对生产与采购这两项企业的重要活动,建立了一种采购计划和多层生产计划的集成优化模型,将采购计划、批量计划以及作业排序这三层计划问题进行综合决策。为求解该问题,设计了一种遗传算法和网络优化方法相结合的协同优化策略,遗传算法中每一个个体同时包含了批量计划和作业排序,并调用网络优化模型得出订购策略。数值仿真实验显示了提出的方法求解该类集成优化问题的良好性能。通过与独立优化方法进行比较,显示了协同优化策略的优越性。     

库存依赖性需求条件下具有库容约束的订货批量模型

构建了瞬时库存依赖性需求条件下具有库容约束的单一零售商品订货批量模型,提出了模型的求解方法和算法步骤,给出算例并进行了灵敏度分析.利用该模型不仅可以求解在给定库容条件下,零售商品的最优订货周期和最优订货批量,而且还可以利用灵敏度分析的结果对库容进行决策.     

机器人滚动路径规划的算法与仿真研究

借鉴预测控制滚动优化原理，研究了未知环境中移动机器人路径规划问题。文中提出的基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法充分利用机器人实时测得的局部环境信息，以滚动方式进行在线规划。大量仿真结果表明，滚动规划使机器人对动态环境具有很好的适应性，但由于缺乏全局环境信息，在有些复杂情况下不能保证规划的顾利实施，需要进一步增加环境约束和对已探知信息的记忆。     

面向批量订单包装的物流箱规格优化问题研究

目的 针对面向仓储物流环境下多型号多批量产品的订单包装问题,提出一种预制物流箱规格优化模型及算法。方法 对产品订单建立订单分包规则,确定分包方案,以订单包装材料总成本最小为优化目标建立物流箱规格优化模型。针对该模型提出一种改进模拟退火算法,通过贪婪策略求解最优分包方案,降低模型计算复杂度,设计一种新型解更新算子,以提高算法寻优能力,设计一种自适应步长策略,以平衡算法前期全局搜索与后期局部搜索的能力。结果 通过实例证明,文中提出的算法相较于其他算法,具有更强的求解能力,与实例企业仓储包装现状相比,同批订单降低了17%的包装材料成本。结论 该方法可用于解决产品种类多、尺寸差异大、动态更新等应用场景下的系列运输包装纸箱规格优化问题,为企业物流运输管理提供了一种有效的包装优化思路和解决方法。     

类模式组合装箱问题模型与精确算法研究

研究基于汽车出场物流实践而提出的类模式组合装箱问题。主要考虑组合装载及运力意向约束,并以最大化商品车装载数量、最大化商品车装载总紧急程度为主要目标。首先建立混合整数规划模型。其次设计基于分枝定界策略的精确算法。最后,通过基于ILOG CPLEX优化工具的数值实验以及案例分析,验证所提出模型和算法的有效性与高效性。     

一刀切约束下的二维装箱问题高效求解算法

目的 为实现大规模物料的快速剪裁切割,对考虑一刀切约束的二维装箱问题进行研究,并构建相应的改进优先度算法IPH(Improved Priority Algorithm,IPH).方法 IPH能够在不需要任何迭代搜索下,直接进行剩余空间分割与填充.为此,发展PH算法中的优先度放置规则,并以最大化生成大空间面积和最小化生成小空间面积为基础,设计改进砌砖式空间分割策略.结果 针对标准数据集的对比实验表明,IPH能够在较短时间内完成大规模算例的高效求解,并首次获得了多个算例的最优填装效果.结论 基于概率较优的启发式求解方法,能够实现无迭代优选下的一刀切二维装箱问题直接求解,且运算效果令人满意.     

基于序列模型的三维矩形布局算法

针对三维矩形布局问题进行了研究。在三元序列的基础上,结合布局物体的几何可行域,提出了三元序列结合几何可行域的布局算法。并且利用遗传算法对布局算法进行优化,得到了三元序列结合可行域布局遗传算法。分析和实例证明,三元序列结合几何可行域的改进算法有效地提高了布局效率。     

Optimization Models for Scheduling of Jobs

This work is motivated by a particular scheduling problem that is faced by logistics centers that perform aircraft maintenance and modification. Here we concentrate on a single facility (hangar) which is equipped with several work stations (bays). Specifically, a number of jobs have already been scheduled for processing at the facility; the starting times, durations, and work station assignments for these jobs are assumed to be known. We are interested in how best to schedule a number of new jobs that the facility will be processing in the near future. We first develop a mixed integer quadratic programming model (MIQP) for this problem. Since the exact solution of this MIQP formulation is time consuming, we develop a heuristic procedure, based on existing bin packing techniques. This heuristic is further enhanced by application of certain local optimality conditions.     

一种求解船舶配载问题的混合遗传算法

通过对生产实际中散装货船的多品种、大批量货物的配载问题的分析,总结了散装船舶配载问题的特点和钢铁产品的货物堆装规则;以船舶舱容限制、允许重量和货物堆装规则为约束条件,以提高仓容利用率和装载效率为优化目标,构造了一种混合遗传算法来解决此类多目标、多约束的组合优化问题,即①用启发式算法确定各舱货物的具体摆放方式,满足货物装载质量要求,②遗传算法调用启发式算法,计算配载指标,来确定货物在各舱的分布,以满足各舱的仓容限制,提高仓容利用率和装载效率.     

质量屋优化的混合整数规划模型

利用QFD(Quality Function Deployment)进行产品规划决策时,根据已建立的质量屋中的信息,帮助设计人员确定满足顾客需求的技术特征目标值,用于指导新产品开发,是质量屋决策的最终目标。已有的规划模型大多不能直接给出技术特征目标值,且在建立模型中没有分开考虑离散型技术特征,而是把离散型技术特征和连续型技术特征等同考虑,从而使得规划结果不能很好反映实际情况。笔者充分利用质量屋中的信息,同时考虑离散型技术特征,提出了一个质量屋优化的混合整数规划模型,并给出了实例。