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[期刊] 工业工程
[作者]
郭希旺 刘士新
批量拆卸是再制造过程中非常重要的一个环节,通过批量拆卸对于实现材料回收和可用零部件的再造有重要意义。针对多资源约束批量拆卸中选择性拆卸问题进行建模,建立以最大拆卸收益为目标的选择性拆卸优化模型,并采用CPLEX软件优化,以求得多资源约束条件下满足外部需求的选择性拆卸优化问题的优化解,并通过多种实例验证了模型的正确性和有效性。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
肖钦心 郭秀萍 谷新军
为提高混流产品拆卸效率,针对固定工作站数量约束、位置约束、优先关系约束,考虑任务操作完成时间的不确定性,建立了以最小化循环时间(Cycle Time,CT)和最小化工作站平均空闲时间为目标的混流U型拆卸线平衡排序问题的数学模型。结合混流拆卸线的具体特点,提出了一种改进的并行邻域搜索算法(Improved Parallel Neighborhood Search,IPNS),该算法定义两类不同的邻域结构,采用动态搜索策略,通过独立搜索以及直接交换邻域的方式以最大限度寻找最优解。最后,通过多个算例验证了算法的有效性。
[期刊] 物流技术
[作者]
张如云 刘清
研究碳税政策对不同类型企业的影响是制定政府和企业双赢的碳约束政策的基础。建立了碳税约束的生产库存模型,讨论碳税政策对不同类型企业库存计划和碳排放的影响,对比分析不同类型企业对碳税税率变动的敏感性。数值实验结果表明:碳税政策下,企业可以主动调整生产和库存安排以减少运营中的碳排放,从而降低碳税成本;单位生产成本越高的企业对碳税的敏感性反而较弱,即碳税政策对该类企业减排的约束效果不好。最后依据研究结论,针对生产企业和碳约束政策的制定者分别提出了建议。
关键词：
碳税 敏感性 EPQ 动态优化
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
王书伟 郭秀萍 刘佳
分析大型产品在双边布局拆卸线上的作业情形,构建双边拆卸线平衡问题优化模型,并提出一种变邻域搜索遗传算法进行求解。所提算法针对任务可在左右两边工位并行分配的特点,设计了基于一维正负整数排列的染色体编码方式,以节省存储空间;在个体进化时采用变邻域搜索策略,以拓展搜索范围提高搜索质量;通过设置扰动阈值对个体实施干扰,以加快跳出局部最优。最后,采用不同规模算例验证所提算法的高效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
刘佳 王书伟
拆卸是产品回收过程最关键环节之一,拆卸效率直接影响再制造成本。本文在分析现有模型不足基础上,考虑最小化总拆卸时间,建立多目标顺序相依拆卸线平衡问题优化模型,并提出了一种自适应进化变邻域搜索算法。所提算法引入种群进化机制,并采用一种组合策略构建初始种群,通过锦标赛法选择个体进化;在局部搜索时,设计了邻域结构自适应选择策略,并采用基于交叉的全局学习机制加速跳出局部最优,以提高算法寻优能力。对比实验结果,证实了所提模型的合理性以及算法的高效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
王书伟 徐国勋 刘佳
报废汽车体积大，废弃物污染大，拆卸过程复杂，将作业任务均衡分配难。为此，本文对工作站数量确定的双边拆卸线平衡问题进行研究，建立问题数学模型，设计一种变邻域蛙跳算法。所提算法在寻优过程中采用变邻域搜索提高族群局部搜索效率；引入个体学习机制加快精英个体进化速度；提出基于二分法的节拍时间调整策略加快对最优节拍的搜索。最后，通过算例对算法性能进行验证并通过实例说明任务在拆卸线上平衡分配的重要性。
关键词：
双边拆卸线 节拍时间 蛙跳算法
[期刊] 工业工程
[作者]
李英俊 陈志祥
针对生产与运输两个过程的联合决策,通过分析一类生产-运输批量优化问题,建立的混合0-1整数规划模型整合了多产品多阶段能力约束批量生产和产品运输。其中运输成本由运输工具使用数量决定,当企业内部运输能力不能满足运输需求时可将运输外包,但需支付更高的运输成本。根据此问题的特点,构造改进蚁群算法求解,令其信息素和启发信息都存在0和1两种状态下的不同取值,通过转移概率确定0-1生产准备矩阵,进一步得到生产矩阵和运输计划。仿真实验结果表明在生产批量决策的同时考虑运输,可以减少运输成本,令总费用最小,通过将实验结果与其他优化算法比较,所构造的蚁群算法寻优概率是100%,平均进化10代,平均耗时小于1 s,稳...
关键词：
生产批量计划 运输成本 蚁群算法
[期刊] 工业工程
[作者]
韩毅 周根贵 林华珍 蔡建湖 黄书汉
为求解多资源有资源约束的生产批量计划问题,提出了一种基于分散搜索算法(Scatter Search,SS)和能力调整方法(Capacity Adjusting Methods,CAM)相结合的方法,阐明了该方法的具体实现过程。在对不可行解进行资源能力调整的实施阶段,采用"先顺序-再逆序"的方式进行处理。通过对文献中的仿真算例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的优势。
关键词：
生产批量 分散搜索算法 遗传算法
[期刊] 运筹与管理
[作者]
谷新军 郭秀萍
针对混流U型拆卸线平衡排序问题,考虑拆卸时间不确定,建立了该问题最小拆卸线平均闲置率、尽早拆卸危害和高需求零部件、最小化平均方向改变次数的多目标优化模型,并提出一种基于分解和动态邻域搜索的混合多目标进化算法(Hybrid Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,HMOEA/D)。该算法通过采用弹性任务分配策略、动态邻域结构和动态调整权重以保证解的可行性并搜索得到分布较好的非劣解集。最后,仿真求解实验设计技术(DOE)生成的
[期刊] 运筹与管理
[作者]
谷新军 郭秀萍
针对混流U型拆卸线平衡排序问题,考虑拆卸时间不确定,建立了该问题最小拆卸线平均闲置率、尽早拆卸危害和高需求零部件、最小化平均方向改变次数的多目标优化模型,并提出一种基于分解和动态邻域搜索的混合多目标进化算法(Hybrid Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,HMOEA/D)。该算法通过采用弹性任务分配策略、动态邻域结构和动态调整权重以保证解的可行性并搜索得到分布较好的非劣解集。最后,仿真求解实验设计技术(DOE)生成的测试算例,结果表明HMOEA/D较其它算法能得到更接近Pareto最优、分布更好的近似解集。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
王书伟 郭秀萍 刘佳
产品拆卸过程中零部件之间会相互干扰影响任务作业时间,基于该情形构建了多目标U型SDDLBP优化模型,并提出一种自适应ABC算法。所提算法设计了自适应动态邻域搜索方法,以提高局部开发能力;采用了轮盘赌与锦标赛法结合的分段选择法,以有效评价并选择蜜源进行深度开发;建立了基于当前最优解的变异操作,以提高全局探索能力快速跳出局部最优。最后,通过算例测试和实例分析验证算法的高效性。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
许一敏 张毕西 吴菊华
过长的制造提前期和过高的在制品库存等问题造成Job shop的生产系统瓶颈,传统的批量策略没有考虑到这些因素。分析了产能、WIP、平均等待时间、系统制造提前期等参数对批量决策的影响,提出了两种不同批量优化策略,分别是减少平均等待时间的最优批量策略和缩短制造提前期的最优批量策略。参数敏感性分析表明,产能约束下,这两种批量策略的运作绩效不同,管理者必须区分上述四个变量在批量决策中不同重要程度。
[期刊] 工业工程
[作者]
张震 尤凤翔 赵欣桥
大多数调度问题均假设产品以单个或整批的方式进行生产,而实际生产过程中,会把产品分批后再进行生产。但当考虑模具约束时,对如何解决产品分批以及制定合理调度方案的问题,本文以最小化最大完工时间为优化目标,建立了考虑模具约束的并行机批量流调度模型,并提出了一种基于遗传算法和差分算法结合的混合差分遗传算法(DEGA),实现分批与调度两个问题并行优化。最后通过对算例测试,DEGA算法得到更优的解,证明了该算法的优越性和稳定性。结合实际案例,验证了模型和算法的可行性。
关键词：
并行机 批量流 模具约束 差分遗传算法
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
赖晓燕 颜桂梅 宁正元 陈平留
以中龄林为例,分别建立了基于多元线性回归和BP神经网络的批量评估模型,选取测试样本对这2种模型的有效性进行检验.结果表明,所建立的2种模型对于中龄林评估都适用,但BP神经网络模型较多元线性回归模型的适用范围更广,预测精度更高.
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