企业生产经营过程优化研究（下）

（续上期）二：、模型求解与结果分析2．1模型求解管理实践中．线性规划问题的求解要借助软件完成,如LINDO、LINGO与WinQSB等。其中最简便、功能最强的是LINDO,它要求变量的线性组合形式全在不等式约束的左边,而常数在右边,每一行只能输入一种命令或一个函数说明。     

关于指数平滑预测法精度的探讨

证明了在最佳精度要求下平滑指数α的存在性,并给出了选择这种α的一般方法.     

线性规划问题的无界最优解

本文指出了有些LP问题的最优解集是无界的,这就称为LP问题存在无界最优解。还讨论了LP问题存在无界最优解的若干充要条件。并证明了有些最优解不能表示成基本最优解的凸组合。最后证明了一个解是最优解的充要条件。     

卖报童问题的再探讨

指出卖报童问题的损失期望值函数具有分段单调性,并给出了该问题算法的理论依据及其严格证明。     

改进的最低水平线搜索算法求解矩形排样问题

矩形优化排样问题是一个在制造业领域生产实践中普遍遇到的问题,采用了一种改进的最低水平线搜索算法求解此类问题.首先分析了原始的最低水平线搜索算法在排样中存在的缺陷,并针对该缺陷为其设计了一个评价函数,排样时对所有未排零件进行评价,选择评价值最高的零件排入当前位置,从而克服了算法在搜索过程中的随机性,优化了算法的搜索方向.实验仿真的结果表明,提出的算法可以得到较好的排样效果,并且其解决问题的规模越大,优化性能越好,适合于求解大规模排样问题.     

多目标和声搜索算法求解序依赖单机调度问题

针对一种具有序依赖设置时间的单机调度问题,建立了目标为总机器设置时间最小、总交货延误时间最短和交货延误率最小的多目标优化模型,提出了一种自适应多目标和声搜索算法,算法中引入了信息熵的概念来评价种群中个体的多样性和拥挤度。实例计算结果表明该算法可行、有效。     

求解车间作业调度问题的一种改进遗传算法

针对标准遗传算法收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,在总结已有经验的基础上对标准遗传算法提出改进:采用基于工序的编码、解码方式,每一次遗传操作后对种群采用循环选择并保留最优个体,对交叉操作和变异概率的计算提出了一系列改进方法,避免遗传算法产生无用解或陷入局部优化,以提高效率。通过实验验证,改进后的算法具有可行性,并且可以得到十分满意的结果。     

基于混合顺序启发式算法的一维下料问题

针对一维下料问题,提出一种改进的混合顺序启发式算法。该算法修正了传统顺序启发式算法的待切子集选择策略,采用广度搜索算法在有限时间内解决终止条件问题,根据用户最大时间容忍度动态地改变参数。最后采用C#进行编程,实现了该算法,通过对比证明算法的有效性。该算法在马鞍山钢铁公司车轮分公司正式使用了两年多,使切割率提高4%。     

多目标一维下料决策方法研究

研究目标为最小化原料浪费、最小化下料方式数和最小化可用余料返回的多目标优化下料问题。运用多目标优化和多属性决策相结合的方法设计下料决策方法,即先用改进的非支配排序启发式进化算法求出问题的Pareto最优解集,再采用综合主客观赋权法计算各优化目标的权重,最后运用多属性决策方法选出一个满意解作为下料方案。实验结果证实所提方法对多目标下料决策是有效的。     

企业生产经营过程优化研究（上）

随着市场竞争的激烈，制皂企业产品价格不断降低，成本越来越敏感。本文对企业的生产经营系统、广告计划进行了混合优化分析，应用线性规划建立数学模型，解决安庆一枝梅公司生产经营过程中优化的问题，同时实施了企业最优决策。注重研究实用可操作的管理方法，在日化制皂行业具有显著的前瞻性、适用性和新颖性。