遗传优化算法在多级联合库存优化求解中的应用

对多级联合库存系统建立了数学模型，并采用一种变适应度函数的遗传算法进行求解，通过算法寻优，最终获得模型的满意解。算法对库存级数有很好的伸缩性，库存级数的增加不会导致算法的复杂度增加。试验结果证明了该方法求解多级库存优化问题的可行性。     

贝叶斯在地铁备件库存预测中的应用研究

地铁备件管理是地铁安经济运行的重要环节,研究了在综合国内外多种经济预测方法的基础上,提出了贝叶斯地铁备件需求预测模型,并以南京地铁备件为研究对象,利用mathematica工具,分别对部分季度和年度预测周期的关键备件需求进行了预测.     

内燃机车自动驾驶优化算法与控制策略的研究

基于列车动力学方程为基础,以能耗、准时性、精确停车以及舒适度为优化指标建立了列车自动驾驶的多目标优化模型,其优化算法采用遗传算法,控制策略基于一种实时速度校正的计算方法。为验证算法有效性,选用了一种具体的采用内燃机的列车自动驾驶实际算例,利用遗传算法对采用列车自动驾驶的多目标优化模型进行优化以得到列车运行目标曲线,并实施自动驾驶控制。基于MATLAB平台的仿真结果表明,在相同条件下,本文设计的遗传算法和控制策略具有较佳的性能。     

基于两种改进差分进化的可修备件多级库存优化算法研究

针对传统边际分析法求解多级可修备件库存模型解质量不高的问题,提出两种改进差分进化算法对模型进行求解,一种是带局部搜索的改进差分进化算法,另一种是基于边际分析法的改进差分进化算法。两种算法分别运行了20次,每次迭代上限设置为5 000次,得到相同的最优解,该解与已发表文献采用边际分析法求出的最优解相比库存总经费降低了4.44%,说明了两种算法具有一定的优越性。另外,基于边际分析法的改进差分进化算法较带局部搜索的改进差分进化算法具有明显的优越性,其中库存总经费均值低2.4%、库存总经费标准差低63.8%、迭代次数均值少38.7%,说明基于边际分析法的改进差分进化算法在优化水平、算法稳定性以及算法计算效率三个方面优于带局部搜索的改进差分进化算法。     

GA-BP算法在电信供应链库存控制中的应用

库存控制是电信供应链管理过程中重要技术之一,针对BP神经网络库存预测方法中存在的局部极小问题,引入GA-BP网络算法,将影响库存控制的因素抽象出来,并且把电信某物资的库存历史数据作为训练样本,对库存进行有效预测。经实验证明,GA-BP算法不仅避开BP网络的弊端,继承神经网络很强的学习、训练能力,同时也提高了库存的预测精度。     

GA-BP算法在电信供应链库存控制中的应用

库存控制是电信供应链管理过程中重要技术之一,针对BP神经网络库存预测方法中存在的局部极小问题,引入GA-BP网络算法,将影响库存控制的因素抽象出来,并且把电信某物资的库存历史数据作为训练样本,对库存进行有效预测.经实验证明,GA-BP算法不仅避开BP网络的弊端,继承神经网络很强的学习、训练能力,同时也提高了库存的预测精度.     

基于延迟生产的库存控制策略研究

制造过程的连续性要求和制造成本对库存量的期望是矛盾的。分析了低库存量制造模式存在的风险，将延迟生产理论引入库存控制中，提出基于延迟策略的库存控制方法，并建立了Petri网模型仿真研究结果表明，库存延迟策略有利于降低库存风险和备用库存量，对生产过程中出现的库存需求波动也有良好的平滑作用。     

动态规划模型在生产库存优化中的应用研究

企业运行过程中生产库存策略是一个典型的多阶段优化问题，为了应用动态规划模型调整生产库存进而分析其经济效益，给出了应用动态规划的计算模型，并且应用于生产，用实例建立数学模型进行具体的优化计算。     

特钢行业备件库存管理的研究与应用

在保障生产运行的情况下,为达到合理占有库存资金的目的,提出了一种基于备件库存相关特性分类的备件库存管理方法.该方法将备件的库存方式进行分类,根据分类结果定义备件的分类树,将缺货成本、库存成本、采购成本、零件使用频率、备件供应情况和备件需求预测作为分类节点问题,使用模糊神经网络,确定其中需要多属性判断节点的值,最终依据备件分类树和库存策略表,实现对备件的分类库存管理.最后,给出了某特钢集团企业资源计划系统中该模块的软件实现.     

动态规划模型在生产库存优化中的应用研究

企业运行过程中生产库存策略是一个典型的多阶段优化问题,为了应用动态规划模型调整生产库存进而分析其经济效益,给出了应用动态规划的计算模型,并且应用于生产,用实例建立数学模型进行具体的优化计算。     

如何通过加强设备管理优化备件库存控制

从备品备件信息、维修模式、维修现场需求等方面入手,分析维修备件系统与一般零件库存系统的区别,从设备管理的角度出发,研究设备信息、PM工作、设备状态监测及仓库布局优化对备件库存的影响,得出通过加强设备管理达到优化备件库存控制的方法。     

基于年龄更换策略的多-单维修备件库存控制优化

针对多-单维修备件库存控制系统,建立了结合年龄更换策略的维修备件库存控制数学模型,提出了迭代求解算法.系统仿真验证了模型及算法的有效性,结果表明预防性更换周期影响着供应仓库选择和总成本,扩建库存控制参数受额定存储能力限制的仓库和降低单件储存费用可以有效降低系统成本.     

备件库存分类控制与策略匹配研究及应用

针对备件库存控制策略决策的复杂性,以提高备件分类的有效性,降低库存成本为目标,提出了一种基于DEA备件分类的库存控制策略模型。首先,根据备件使用和管理所关注的不同属性,建立备件分类指标体系,从部门决策的角度利用SE-DEA模型和AHP求得赋权效率值进而对备件重要性进行评价,结合备件的周转率构建备件库存策略二维决策网格对备件进行二维分类,并匹配具体的库存控制策略,之后使用Plant Simulation仿真软件通过实验设计获取不同类别备件的最优库存参数。最后,将该模型应用于L公司的备件库存控制策略改善项目中,验证了模型的准确性和有效性。     

设备备件的库存准备

从企业设备备件管理的实际出发,总结备件库存准备的方法,提出降低故障停机时间的有效途径。     

基于服务水平的工程机械零配件库存控制

分析工程机械零配件需求,并结合正态分布、t分布、泊松分布的理论,计算合理的零配件存货水平和安全库存值,以达到特定的服务水平的要求。     

备件库存控制方法研究

在分析了备件库存控制重要性的前提下，以ABC,库存控制法和备件“3A”库存控制方法为基础，提出了备件ABCD库存控制方法。该库存控制方法以备件对生产状况影响程度、故障损耗规律和供应渠道的敏捷程度等为分类标准，对各类备件分别采取适当的控制策略，最终达到在使备件供应及时充足的前提下，备件库存占用资金最低的库存控制目标。最后，给出了某车身厂企业资源计划系统中该模块的软件实现。     

模具制造企业备件库存分类方法研究

以模具制造企业中的备件管理系统为研究背景,重点分析模具制造企业备件的主要特征,结合传统ABC分类法和BP神经网络的基本原理,提出了基于BP神经网络算法的备件ABCD分类法,通过对样本数据进行多次网络训练,最终确定理想分类模型,同时对此分类模型进行精度检验,证实其精度达到预期目标.     

自制设备备件的网络化管理

设备备件是设备正常运行的关键，因此设备自制备件的管理手段也是相当重要的。随着电脑技术的不断发展，自制备件用电脑网络化管理不但能提高管理的工作效率，而且也使管理规范化。     

服务水平约束下的多-单维修备件协同库存控制模型及其仿真研究

针对泊松分布需求下的多-单维修备件协同库存控制系统,通过对维修备件库存控制方法的研究,提出了基于服务水平约束的维修备件协同库存控制数学模型及其求解算法,系统仿真验证了数学模型及其求解算法的有效性,通过灵敏度分析找出了影响数学模型的关键因素。