简介：逻辑生长函数相对于龚珀兹生长函数具有拐点高和对称性的特点，采用逻辑生长函数形式的功效函数法求解混合多目标规划问题具有形式简单、计算量小、符合实际的优点。证明了用这种方法求出的最优解是有效解。讨论了满意值对有效解的影响。逻辑生长函数还可以应用于多维变量评价的功效系数法中。

简介：随机需求库存-路径问题（StochasticDemandInventoryRoutingProblem,SDIRP）是典型的NP难题,也是实施供应商管理库存策略过程中的关键所在。文章通过引入固定分区策略（FixedPartitionPolicy,FPP）,将SDIRP分解为若干个独立的子问题,并采用拉格朗日对偶理论以及次梯度算法确定最优的客户分区。在此基础上证明了各子问题的最优周期性策略由分区内各客户的（T,S）库存策略以及相应的最优旅行商路径构成,进而给出了客户需求服从泊松分布时求解最优（T,S）策略各参数的方程组,并设计了求解算法。最后,通过数值算例讨论了上述策略以及算法对于解决SDIRP的有效性。

简介：经济批量排产问题是关于在单一设备上协调地、周期性地生产多种产品的问题。其解要求在生产准备与库存总成本最小的条件下，决定1种产品的生产序列。本文研究的经济批量排产问题考虑了产品货架存放期因素。指出了Dobson算法的不足，并提出了求解该问题的新算法（改进的装箱算法），新算法不仅以生产次数最大的产品为基础进行装箱，而且进一步以生产次数略低的产品为基础进行装箱。排产时，先按生产次数降序进行装箱，再按单次生产时间与生产准备时间之和降序装箱。计算结果显示，本算法结果更优。

简介：针对具有提示信息的秘书问题,首先分析了提示信息特征变化对决策结果的可能影响。然后在此基础上,提出了在最大值标杆策略下研究提示信息的变化特征对决策结果的影响,接着阐述了仿真试验的理论假设和设计,通过仿真试验考察了提示信息的不同变化对仿真结果的影响;最后给出了对仿真结果的分析和探讨,仿真结果验证了理论假设的判断。

简介：本文给出了一种离散的人工蜂群算法（HDABC）用于求解混合流水车间调度（HFS）问题。采用工件排序的编码方式，并设计了四种邻域结构。雇佣蜂依次分派到解集中每个解，采用结合问题特征的局部搜索策略完成挖掘搜索工作。跟随蜂随机选择两个解并挑选较优者作为当前解，完成进一步的探优过程。侦察蜂采用三种策略跳出局部极小。通过34个同构并行机HFS问题和2个异构并行机HFS实际调度问题的实验，并与当前文献中的典型算法对比，验证了本文提出的算法无论在算法时间还是在求解质量上，都具备良好的性能。

简介：作为机车油罐修理中的一个重要资源，天车的排序直接影响系统的生产率。本文研究了产品在系统的一边装载、而在另一边卸载的油罐单修理线的天车周期性排序问题。工件在每个工作台需要加工一定的时间，工作台之间没有缓冲工作台，一台天车用于工作站之间工件的运送，目标是对运送进行排序以极小化生产周期。为了求解这个问题，本文提出了一个混合整数线性规划模型，量化示例表明所提出的方法是有效的。

简介：本文研究了一类不相关平行机的排序问题，在该问题中工件的加工时间既具有学习效应，又资源可控，也就是说在该问题模型中，工件的实际加工时间为其正常的加工时间、加工过程中工件所处位置以及加工时间可控这些变量的函数。该研究的目的是为使得总机器负载和总的控制费用的加权和最小以及总的完工时间和总的控制费用的加权和最小。文章通过对问题的相关性质的分析和证明找到了一个解决问题的最优化算法，并且也证明了在处理机的数量给定的条件下，该问题的时间复杂性为0（nm·2），最后也给出了相应的数值例子来阐述该问题。

简介：装配线平衡对于提高装配效率和降低装配成本都有重要意义。为了满足顾客需求的多样化和减少成本，通常采用混合模式的装配线。本文针对混合模式下U型装配线平衡问题，提出一个目标规划法以求解该问题，量化示例表明所提方法是有效的。

简介：本文主要讨论了工件加工时间具有学习效应和安装时间的单机排序问题。工件的加工时间不仅与之前已加工完的工件加工时间有关,还与工件的加工位置有关。安装时间是依赖于已加工完的工件的实际加工时间的简单函数,即p-s-d形式。本文证明了极小化最大完工时间,极小化总完工时间,极小化完工时间的平方和问题具有多项式算法,也证明了极小化加权总完工时间,极小化最大延误和极小化总误工问题在某些条件下具有多项式算法。

简介：由于存在着激烈的商业竞争,供需匹配成为供应链追求高绩效的关键。本文在制造商采取产能外包的策略下,引入二次采购契约研究制造商和销售商之间的契约订货问题。研究表明：1）供应链上存在一个核心企业来主导供应链契约的制定;2）本文设计的二次采购契约机制对分散式供应链的协调是有效的;3）制造商通过产能外包解决由于销售商的二次采购造成的缺货,可以使其更好地满足销售商的产品需求,进而提高供应链整体收益。最后,通过算例对研究结果作进一步说明。

简介：针对多目标0-1规划问题，首先基于元胞自动机原理和人工狼群智能算法，提出一种元胞狼群优化算法，该算法将元胞机的演化规则与嚎叫信息素更新规则、人工狼群更新规则进行组合，采用元胞及其邻居来增强搜索过程的多样性和分布性，使人工头狼在元胞空间搜索的过程中，增强了人工狼群算法的全局搜索能力，并获得更多的全局非劣解；其次结合多目标0-1规划模型对元胞狼群算法进行了详细的数学描述，定义了人工狼群搜索空间、移动算子、元胞演化规则和非劣解集更新规则，并给出了元胞狼群算法的具体实现步骤；最后通过MATLAB软件对3个典型的多目标0—1规划问题算例进行解算，并将解算结果与其它人工智能算法的结果进行比较，结果表明：元胞狼群算法在多目标0-1规划问题求解方面可获得更多的非劣解集和更优的非劣解，并具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力。

简介：本文研究了存在顾客流失情况下，基于可控提前期和服务水平约束的连续盘点（Q，r）库存管理同题。当市场需求分布未知时采用MiniMax方法建立年总成本函数表达式，修正以往研究中对安全系数取值范围错误判断，推导出合理的安全系数取值范围，并给出最优解的计算方法。

简介：文[2]通过两个反例的计算,认为文[1]所提出的求LP可行基的方法有不妥之处,并对[1]的方法中主要步骤作了修正.本文对[1]的算法中轴心项的选取作进一步说明,对[2]中所提出的反例以[1]中算法进行计算与[2]对比分析,说明[2]中的反例并不成立.

简介：考虑到顾客需求和市场价格具有高度的不确定性，供应商和零售商为了回避风险而达到最大的期望利润，双方通常可以采用签订合约的方式来进行决策。为此，我们建立了以供应商为领导层、零售商为从属层的具有合约决策的一个二层报童模型。供应商和零售商可以依据该模型的最优解通过谈判协商确定合约决策变量值以获取较高的期望利润。

简介：本文给出了用表上作业法求解产销平衡运输问题当出现退化时在相应空格填'0'的更为明确的规则,利用该规则可以避免可能存在的多余计算.本文还给出了用改进后的表上作业法求解指派问题的方法和步骤,该方法与求解指派问题的常用方法'匈牙利法'相比,具有手工计算更为简便的优点.

简介：针对需求依赖于初始存货量的供应链商业信用期问题展开研究，而在供应链内供应商的决策是商业信用期，零售商的决策是库存水平。通过分析与证明，分别给出了分散决策与集中决策两种情况下，最优商业信用期及库存水平的决策步骤。为了达到渠道协调的目标，提出了利润补偿机制以对渠道内增加的利润进行重新分配。同时模型的性质也通过数值算例进行了详细说明。

简介：本文对文献[1]在利润敏感性分析中关于利润线为直线，利润增量与产品的单价增量成正比的提法提出了异议。作者指出：产品单价的变动要影响到产品的销售量，提高产品的单价并不一定能够增加企业的利润，最后本文还结合实例说明了这一观点。

简介：针对无容量限制的多重分派枢纽中位问题（UMApHMP），提出了一种基于禁忌搜索和最短路算法的新的启发式算法。利用CAB基准数据对该算法进行了验证，计算结果表明所提算法具有较强寻优能力和较快的求解效率。

简介：服务外包是推进我国产业结构调整的重要方式。数据处理作为服务外包中基础业务之一,对人力依赖程度很高。企业只有合理有效安排员工生产才能及时处理并以低成本交付订单。文章以数据处理业务为研究背景,考虑订单加工整个流程和员工技能种类,建立两步多层复合技能人力调配分段模型。选取实地调研企业数据运用模型进行求解。结果表明了模型的有效性,对于有效提升企业接包能力,促进我国服务外包发展有重要意义。

简介：为了解决配送中心选址与带时间窗的多中心车辆路径优化组合决策问题，利用双层规划法建立了配送中心选址与车辆路径安排的多目标整数规划模型，针对该模型的特点，采用两阶段启发式算法进行了求解。首先，通过基于聚集度的启发式算法对客户进行分类，确定了备选配送中心的服务范围；然后，基于双层规划法，以配送中心选址成本最小作为上层规划目标，以车辆配送成本最小作为下层规划目标，建立了多目标整数规划模型；最后，利用改进的蚁群算法进行了求解。通过分析实例数据和BarretoBenchmark算例的实验结果，验证了该模型的有效性和可行性。