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求解多客户类别双渠道供应链定价和提前期报价的粒子群优化算法
传统零售渠道与直接渠道的结合，为制造商的分销体系增加了一个新的竞争维度。本文考虑一个具有两种销售渠道的按订单生产的制造商，即零售商销售和在线直销。根据客户对价格和到期日的敏感程度，将他们分为不同的类别。传统零售渠道客户的订单是在同一订货期内完成的。但是，价格和到期日是根据可用容量以及正在处理的其他订单向在线客户报价的。我们发展了两种不同的供应链结构：集中式和分散式双通道供应链，这两种供应链结构被描述为两层二元非线性模型。并将粒子群优化算法与遗传算法进行了比较，得到了满意的近似最优解。通过各种数值分析，研究了直接渠道顾客偏好对模型变量的影响。
两机流水作业车间作业的绿色调度与设备的灵活维修周期最小化最大完工时间(最大完工时间)，最大完工时间是衡量服务水平和总能耗的指标
一个行业今天的成功取决于它的创新能力。在能源绩效方面，这一创新体现在制造商能够实施新的解决方案或技术，从而实现更好的能源管理。在这方面，本文旨在通过将能耗作为流水车间作业调度和灵活预防性维护的明确标准来解决这一差距。利用不同能耗水平的加工速度，探索制造业的节能潜力。本文建立了一个混合整数线性多目标优化模型，以最小化总能耗和总工期。在文献中，没有一篇论文同时考虑生产调度和柔性维修周期，以最小化flowshop和makespan的总能耗为目标。基于分枝定界算法的精确方法，对所提出的混合二进制整数规划模型的性能进行了评价。研究结果证明了该模型的有效性。
多辅助工具网络问题的逆求解
许多网络问题涉及由多个并行辅助工具组成的主工具的路由。这些问题可以在数控机床、喷水机、等离子喷涂机和切割机的多刀头布线中找到。其他应用包括物流、配送和物料处理，需要一个带有辅助工具的主要工具。目前，还没有研究能够优化由多个工具组成和装配的主工具的路径，也没有研究评估向工具集添加额外功能的影响。在此，我们定义了由多个辅助工具组成的主工具的网络路由问题。我们引入第一个原则，用适当数量的支持工具来正确配置主工具，这样系统就不会过度饱和。我们反转网络几何以提取工具集配置的“最佳情况”配置，包括速度、范围和数量，从而使系统更精简。我们的计算研究表明，本文提出的定理在不使系统过度饱和的情况下，大大提高了系统的整体性能。为了验证实验，我们定义了一个混合整数程序，并将其与我们为实验而开发的元启发式方法进行了比较。本文中的MIP和metaheuristics都使用多个辅助工具优化主工具的路由，以及由许多无人机组成的包裹递送卡车的路由。
利用拉格朗日分解和体积算法求解设备容量定位问题
在本研究中，我们将重点研究问题的一个变体:获能设施选址问题(CFLP)。在CFLP的许多公式中，假设每个需求点只能由一个开放设施提供，这是问题的最简单情况。我们考虑的情况下，每个需求点可以由一个以上的开放设施供应。我们首先研究拉格朗日松弛法。然后，我们在问题分解中说明了如何引入更严格的约束，从而更快地解决CFLP，同时也获得了更好的质量解决方案。同时，我们利用体积算法对原问题的最优解的下界和上界进行了改进。
反转卡车-无人机网络问题，以找到最佳的情况配置
许多行业都在寻找经济地使用卡车/铁路/船舶配备无人机技术，以增加“最后一英里”的交付努力的方法。虽然无人机技术有很多，但很少有研究基于无人机的重要特征来研究无人机的正确配置:送货密度、操作区域、无人机射程和速度。在这里，我们首先提出卡车-无人机问题，然后反过来的网络路由问题，这样的最佳情况下，无人机的速度和范围适合卡车给定的场景，基于网络交付密度。通过反问题，企业可以快速确定优化交付系统所需的无人机配置(适当的无人机范围和速度)。此外，我们提供了一个更有用的版本的卡车-无人机路由问题作为一个混合整数程序，可以很容易地采用标准化软件用于解决线性规划。此外，还可以下载我们为支持这项工作而进行的计算元启发和实验。这里使用的元启发法超过了目前在文献中发现的同类中最好的算法。
一种确定多面体近似中心的新技术
本文给出了求线性规划多边形的近似中心的一种方法。这种方法提供了一个点附近的多面体的中心在几个简单和容易的步骤。给出了几何解释和一些数值算例，说明了该方法与现有的求精确中心和近似中心的方法的比较。最后，我们也给出了随机生成的多边形的计算结果，以比较使用新方法得到的中心的质量。
