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施成·洪;林世兴

装配到订单系统最优库存策略的基于有序优化的元启发式算法。 （英语） Zbl 1443.90034号

申请。数学。建模 42, 43-57 (2017).
概要：组装到订单（ATO）系统是指一种制造过程，在该过程中，客户必须在生产订购的产品之前先下订单。一个在连续浏览基本库存策略下运行的ATO系统可以被描述为一个具有巨大搜索空间的随机模拟优化问题（SSOP），即NP-hard。本工作开发了一种基于顺序优化（OO）的元启发式算法，简称OOMH，用于确定ATO系统中的近最优设计（目标库存水平）。该方法包括三个主要模块，即元建模、探索和开发。在元模型模块中，使用极限学习机（ELM）作为元模型来估计设计的近似目标值。在探索模块中，使用基于精英教学的优化（TLBO）方法从整个搜索空间中选择N个候选设计，其中使用ELM评估设计的适合性。在开发模块中，顺序排序和选择（R&S）方案用于优化分配计算资源和预算，以便从\（N\）个候选设计中有效地选择关键设计。最后，将该算法应用于两个通用的ATO系统。大型ATO系统由8种产品上的12项组成，中型ATO系统则由5种产品上8项组成。使用OOMH方法获得的测试结果与使用三种启发式方法和离散优化via-simulation（DOvS）算法获得的结果进行了比较。分析结果表明，与三种启发式方法和DOvS算法相比，该方法得到的解质量更高，计算效率更高。

MSC公司：

90-10 运筹学和数学规划相关问题的数学建模或模拟
90磅05 库存、储存、水库

关键词：

按订单装配系统;连续重新查看基本库存策略;序优化;极限学习机;基于教学的优化;排名和选择

软件：

COMPASS（指南针）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.-C.Horng}和\textit{S.-S.Lin}，应用。数学。建模42，43-57（2017；Zbl 1443.90034）
全文： DOI程序

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