呼叫中心人力资源配置鲁棒规划模型

针对现实呼叫中心中顾客到达不确定的问题,建立了基于排队论的离散流体模型,解决了考虑鲁棒性呼叫中心的人力资源配置问题.通过区间数据来表示顾客到达的不确定集,利用可调整鲁棒优化方法的思想,分析了鲁棒优化模型与确定性优化模型的关系.数值试验表明,使用可调整鲁棒参数的鲁棒优化方法减小了呼叫中心到达率不确定性给呼叫中心系统带来的影响;到达率越大,对应的最优的鲁棒参数越大,模型越保守.     

带排队信息提示的呼叫中心人力资源分配方法

针对一类带有排队等待时间提示的呼叫中心人力资源分配问题，提出了基于考虑顾客放弃行为的M/M/N+M排队模型的优化方法.首先，给出了系统提示等待时间的估算方法和排队等待时间提示对顾客放弃行为(直接退出和中途放弃)影响的概率函数.其次，通过生灭过程的评估方法给出了稳态系统的性能计算公式，并且设计了基于固定点算法的人力资源水平求解算法.最后，通过数值分析给出了排队信息对顾客放弃行为和对人力资源水平的影响效果.研究结果表明，所提出的方法对具有排队信息提示的呼叫中心人力资源管理具有一定的指导作用.     

双线性离散广义系统的可解性和镇定性

文章讨论了一类双线性离散广义系统的全局渐近镇定性.基于LaSalle不变原理和隐函数定理同时给出了使闭环系统存在唯一解和全局渐近稳定的充分条件.此外,文章通过一个数值例子来证明了所给方法的有效性.     

一类存在阻塞无等待串联排队的医院病床配置方法

分析了病人在不同病房住院治疗过程的特征,在此基础上,以病床为研究对象,对存在阻塞无等待的串联排队问题进行了数学分析;给出了病人等待时间、病床占用概率等系统性能的量化指标.利用近似计算方法得到了排队系统的阻塞指标,建立了成本约束下的病床配置数学规划模型.通过对模型特征的分析,设计了融合邻域搜索和模拟退火算法的求解方法,分析了病床分配方案、病床权重等参数对系统阻塞率的影响.比较多组数值实验结果与已有文献的计算结果,可以看出本文方法的优越性.     

冷轧辊生产中机加工环节的关键工序质量控制

冷轧辊的加工过程是典型的多工序、多指标的多元质量控制过程,其关键工序的质量尤需严格控制.以某钢铁公司某种冷轧辊产品为例,描述了其加工环节,在对其进行工序分析的基础上,介绍在其机械加工环节中引进关键工序质量控制的必要性,利用改进的田口质量损失函来确定关键工序,并进行多工序过程能力分析及其指数计算,最后通过案例验证了此方法的合理性和有效性.     

基于不完备信息系统的分配约简的启发式算法

研究了不完备信息系统下的属性约简,基于相容关系提出一种遗传算法的分配约简算法,算法编码采用了二进制一维编码形式,比较适合地表达了遗传算子.为了加快算法的收敛,在适应值函数中引入了惩罚函数,可以保证所求约简既含较少属性又有较强支持度.在交叉规则中,采用了单点交叉,最大迭代代数被作为停止准则,算法获得较佳的搜索效果.通过实例分析,可以证明该算法是求解知识约简问题的快速有效方法.     

基于关联规则的广义药对最适合病证的挖掘方法

为了发现以中医病证为对象的方药配伍规律,提出了一种基于古代方剂文献、利用关联规则的知识发现方法.首先借助《普济方》数据库管理系统,遍历数据库中每个单一病证的强关联药对,然后再根据强关联药对出现病证的个数,来获得广义药对;在此基础上,以置信度和支持度作为判断指标,找到广义药对的最佳适应病证.最后通过中医理论补充说明了该方法的有效性.改变了过去许多研究中出现的最小支持度普遍偏小的缺点,从而在一定程度上提高了方法的实用性.     

基于改进NSGA-Ⅱ的交叉培训规划多目标优化

针对柔性制造单元的员工交叉培训规划问题,从人性化和经济效益的角度考虑,提出了将多能工水平和任务覆盖水平等培训策略作为约束条件,以培训员工平均满意度最大化和任务平均支付工资最小化为目标的多目标优化方法.针对多目标优化模型,采用了非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解,并采用了Pareto解集过滤器技术.实验结果表明,改进的算法在一定程度上提高了运算效率和改善了Pareto解的多样性.     

新产品开发的资源二维指派问题

研究了大型企业在新产品开发过程中研究中心和研究人员的二维指派问题,建立了以最小开发成本为目标的决策优化模型·在分析问题的基础上,提出了基于遗传算法的优化方法,并给出了具体的计算步骤·最后,给出了一个计算例子,计算结果证明了算法的有效性和模型的实用性·该问题的研究具有很强的实用性,对于具有分布在不同地域的多个研究中心的企业,在进行多产品开发计划制定过程中,具有很好的辅助决策作用     

考虑随机行驶时间的单线路公交时刻表设计优化模型

研究了车辆随机行驶时间情况下的单线路公交时刻表设计问题.考虑了公交运营者主观偏好对最优时刻表设计的影响,建立了以车辆到站时刻偏差和车辆超时行驶时间的权重之和最小为优化目标的随机期望值模型.采用Monte Carlo仿真和不等式约束的方法将该期望值模型转化为线性规划模型,然后使用优化求解器CPLEX求解模型.最后通过一个算例,分别对模型中可用的线路行驶时间参数、晚于时刻表到站时刻偏差的惩罚系数、车辆超时行驶时间的惩罚系数及随机行驶时间的方差进行了灵敏度分析.