基于遗传算法的订单分批分拣的应用研究

构造了拣货作业中订单分批问题的数学模型,在一些模型假设的基础上,提出了解决该问题的遗传算法.算例分析表明,该算法的订单分批结果优于传统的先到先服务的分批结果,为实现订单优化分批拣货作业提供了新方法.     

基于遗传算法的人工订单拣选路径优化研究

以人工订单系统为对象,考虑ABC存储策略下,在客户随机到达的订单中,当物品的类别和数目随机时,运用基本遗传算法来解决双区型仓库布局的拣选路径优化问题,建立了人工订单拣选系统的路径优化模型,采用遗传算法对建立的模型进行求解,得出了优化的拣选距离和拣选路径,缩短了拣选的时间和作业时间。     

基于遗传算法的人工订单拣选路径优化研究

以人工订单系统为对象,考虑ABC存储策略下,在客户随机到达的订单中,当物品的类别和数目随机时,运用基本遗传算法来解决双区型仓库布局的拣选路径优化问题,建立了人工订单拣选系统的路径优化模型,采用遗传算法对建立的模型进行求解,得出了优化的拣选距离和拣选路径,缩短了拣选的时间和作业时间.     

基于遗传算法的大规模定制供应链调度优化研究

大规模定制(MC)模式下的供应链调度优化过程,是典型的随机需求与资源约束的动态问题。为合理解决这一问题,在前期研究成果基础上,提出了包括供应商选择及企业合作时序安排的优化调度模型,并提出了针对这种模型的求解思路,设计了基于遗传算法的求解过程;通过多组数据实验及结果比较分析,对模型算法的有效性、稳定性进行了验证。     

基于订单生产的汽车企业订单交付时间优化研究

汽车市场竞争的核心在于能否为客户提供个性化的产品。按订单生产成为解决这一问题的最可行的方法。文章在介绍订单交付的全过程并分析订单交付过程各阶段存在的延迟的基础上,指出了按订单生产及订单交付中所存在的问题,并给出了相应的对策。     

基于蚁群算法的紧急定制型供应链订单调度研究

在工作实践的基础上,从供应链调度的角度,对紧急定制订单的形成机理、基本特征进行分析。在此基础上总结了对紧急定制订单的优化起主要制约作用的三大瓶颈问题,提出了有针对性的缓解方法,以紧急订单的及时满足和供应链生产成本最低为目标函数,寻求最优调度策略。最后,采用一个实际案例验证了本文优化思路和模型构建的合理性和可行性。     

基于客户订单的制造业企业BOSC模式

从生产、管理的不确定性等多方面比较了传统供应链管理模式与BOSC模式的优劣势，指出较长的OTD时间是订单牵引式模式的一个缺点和需要改进的方面。最后以海尔集团为例给出了国内较为成功实施BOSC的实证支持。     

基于改进遗传算法的成品油配送车辆调度问题研究

为有效解决成品油配送中的油罐车车辆调度问题,构造了多车型-多油品-多加油站的成品油配送车辆调度优化的数学模型,设计了改进遗传算法对所提出模型进行求解,并用具体算例验证了模型和算法的有效性.     

汽车企业订单生产交付存在问题分析

现代汽车市场竞争激烈,能否在激烈的竞争中占有一席之地,提供顾客自己想要的产品已成为汽车企业急需解决的问题,按订单生产已逐渐成为解决这一问题的最有效的方法,文章介绍订单交付的全过程,并分析订单交付过程各阶段所存在问题及给出相应的对策。     

基于外包的流程型生产订单选择问题研究

文章研究了流程型制造企业在生产能力有限、订单过剩情况下的订单选择问题。由于对订单的拒绝会影响自身的声誉,企业可以考虑将订单进行外包。首先将外包、声誉损失、订单选择等结合起来,构建了一个二次0-1整数规划模型,在企业利润最大化下对订单进行选择性的接受。然后,利用LINGO对模型进行检验,结果表明,该模型优于经典的订单选择模型。最后在不同订单排序方法下对模型再次进行验证,分析得出订单最大化利润排序是适用于本模型的最优排序方法。     

基于遗传算法的多品种小型电机装配排产优化

小型电机是多种电气传动的基础部件,品种多,生产工艺和装配过程复杂,随着市场需求量的逐年增长,提高小型电机的装配效率变得尤为重要。在深入分析W公司小型电机装配流程的基础上,采用遗传算法构建了以缩短生产周期为目标,以每个工作站最多加工一个工件且工件在装配线上采用平行移动方式为约束的多品种排产优化模型,编制了程序进行仿真优化,结果显示生产周期较原先缩短了8.3%,产能较原先提高了8.2%。     

基于遗传算法的物流运输与调度优化研究

物流优化是物流企业降低物流成本的主要方式之一,通过物流优化进一步提高物流公司的服务能力,已经是许多物流企业提升竞争力的一项有效举措。本文依据现实中的物流运输问题,建立了基于运输成本和时间的一般函数模型,利用遗传算法进行求解,寻求最优运输路线。算例结果表明使用遗传算法优化运输方式,可以改善现有的调度模式,在满足时间约束的条件下,实现物流运输成本最小。     

遗传算法(GA)在实时配送计划系统中的应用

将细胞遗传算法（GA）理论运用在配送车辆的行程系统中。首先初步确立配送系统，然后在实际中利用200辆车和875个目的地进行考察，所有的评价和结果都显示出运用CA的系统在物流实践中的高效率程度。     

混合遗传算法求解一类多资源生产调度问题

研究了机器设备、工人人数和机器人三种资源受限制的多资源生产调度的问题,建立了数学模拟。采用遗传算法和模拟退火算法相结合的混合遗传算法对问题进行求解。通过仿真试验验证了该混合遗传算法求解此类多资源生产调度问题是可行的、有效的。     

基于遗传算法的高校排课系统的研究与实现

遗传算法借鉴生物界自然选择和遗传机制,使用群体搜索技术,处理传统搜索方法难以解决的复杂的非线性问题。排课问题是一个NP完全问题,除了穷举法没有绝对的求解方法。高校排课涉及到课程、教室、班级、教师和时间五方面相互关联的因素。按照遗传算法思想,对初始课表进行优化,并用Delphi进行编程,试验结果表明,遗传算法对课表的优化有着比较显著的作用。     

基于遗传禁忌搜索算法的AGV物料输送调度问题研究

研究AGV物料输送工作过程,建立多复杂、多约束条件的AGV物料输送多参数调度问题数学模型。将禁忌搜索算法引入遗传算法组成混合遗传禁忌搜索算法。通过所建立的数学模型进行算法设计和仿真,结果表明该算法比较单纯的遗传算法的计算结果有一定的改进,使AGV完成物料输运任务时耗用时间最短。     

基于多Agent粒子群改进算法的车间调度

针对制造系统中车间调度过程存在的动态性与复杂性问题,本文基于粒子群算法,结合多Agent协同优化性,构建了粒子群算法的是适应度函数,以及多Agent车间调度的行动策略,提出了基于多Agent粒子群改进算法(particle swarm improved algorithmbased on multi-agent,PSIMA),建立了基于多Agent粒子群改进算法流程。最后,通过具体实例,该方法比传统粒子群算法在计算时间以及计算复杂度上有明显改进,为解决制造系统中车间调度问题提供了一种新的方法指导。     

遗传算法在拖轮调度中的应用

根据某港口的实际情况,分析拖轮工作的工作过程和特点,以拖轮编号作为编码形式,将遗传算法应用到拖轮调度系统中,实现优化调度,提高拖轮作业的效率。