陈淑玲
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 供职机构：北京科技大学更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 考虑加班因素的订单接受问题优化模型与算法被引量：2
- 2015年
- 加班是制造商在面对客户需求增多时经常会采取的一种临时扩大产能的方法。本文将加班因素引入订单接受问题,考虑到加班容易导致生产线的工位间同时存在产能不足与产能过剩的情况,建立了以总利润最大化和生产线产能均衡为优化目标的数学模型。根据模型特征,本文采用两种分布式估计算法,即基于节点矩阵抽样算法和基于节点的偶合算法来实现问题求解。实验结果表明,基于节点的偶合算法具有良好的求解效果,并且产能均衡这一优化目标的设定可以在保证生产线产能平衡的同时有效地提高产品利润。
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- 关键词：加班
- 产能不平衡问题的优化模型与算法
- 在激烈的市场竞争环境中,增加产品种类虽然会让制造商拥有更强的生存能力,但却并不意味着利润的增加。制造商在市场上的成功都明显地受益于复杂的管理,否则可能会对整体收益造成负面的影响。这使得升级用户个性化定制服务成为一个新的商...
- 陈淑玲
- 关键词：分布估计算法
- 求解组合优化法问题的偶合算法综述被引量：1
- 2013年
- 偶合算法(Coincidence Algorithm,COIN)是演化算法中最先进的一种。它主要用来解决组合问题。偶合算法属演化算法的一个分支,其主要功能是运用概率模式代替传统突变和交叉算子来解决问题。偶合算法模式是一个相邻事件(最初称符合)的联合概率表,它来源于许多备选的解决办法。偶合算法的独特之处是在学习和优化过程中它运用负相关学习(Neg-ative Correlation Learning,NCL)和传统的正相关学习(Positive Correlation Learning,PCL)相结合的方法。偶合算法在解决组合优化方法中非常有效。它的解释力和与现代其他算法的比较也显而易见。据此,本文旨在介绍偶合算法在解决一些工程问题如货郎担问题、生产线平衡问题、配线排序问题和工人配置问题的实际应用。
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- 关键词：组合优化
