兩種裝備備件庫存模型研究
發(fā)布時間:2020-12-14 17:39
隨著我軍軍事變革的不斷深入和裝備建設的不斷發(fā)展,裝備備件管理作為裝備保障體系重要組成部分越來越受到各方的關注,裝備備件管理效益的高低將直接影響到部隊的日常戰(zhàn)備、訓練和遂行多樣化軍事任務。因此本文將從如何結合目前備件管理研究應用的先進理論,進一步提高部隊裝備備件管理認識,理清管理決策思路,如何在有限的保障費用下科學有效地提高裝備備件管理效益等幾個方面進行研究和討論。首先,分析了備件特征和分類原則,對裝備備件管理的特點進行了總結,討論了目前裝備備件管理中所存在的一些問題,針對裝備備件管理中的現(xiàn)狀提出了相應的優(yōu)化策略,并同時指出引入科學化定量化分析是提高裝備備件管理水平的有效途徑。其次,分析了某裝備保障單位在裝備可靠度約束條件下的裝備初始備件量問題,針對模型求解難題,給出了基于差分進化算法的求解方法。第三,對某裝備保障單位的備件庫存策略進行了分析,構建了以成本、缺貨率和缺貨量三個指標最小化為準則的多目標(Q, r)裝備備件庫存模型。設計了基于遺傳和差分進化算法的混合智能算法來產(chǎn)生非支配解,進而利用基于熵權的TOPSIS方法對最優(yōu)解進行排序,此結果可為管理者提供有益的決策參考。
【文章來源】:華中科技大學湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:47 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 研究內(nèi)容與方法
2 裝備備件管理概述
2.1 備件特征
2.2 備件的分類方法
2.3 備件庫存策略
2.4 裝備備件管理分析
3 裝備可靠度約束下的初始備件量優(yōu)化模型
3.1 引言
3.2 模型分析
3.3 模型算法設計
3.4 算例分析
4 多目標裝備備件 Q, r 庫存模型
4.1 引言
4.2 庫存模型構建
4.3 模型求解方法設計
4.4 算例分析
5 總結與展望
5.1 全文總結
5.2 研究展望
致謝
參考文獻
【參考文獻】:
期刊論文
[1]資源約束情況下隨機性聯(lián)合采購模型的差分進化算法[J]. 王林,陳璨,曾宇容. 計算機集成制造系統(tǒng). 2011(07)
[2]一種基于DE算法和NSGA-Ⅱ的多目標混合進化算法[J]. 王林,陳璨. 運籌與管理. 2010(06)
[3]基于遺傳和差分進化算法的備件庫存協(xié)同控制模型[J]. 王林,富慶亮,曾宇容. 計算機集成制造系統(tǒng). 2010(10)
[4]模糊隨機決策環(huán)境下的核電站不常用條件(Q,r)庫存模型[J]. 王林,江華蓮,王永剛. 控制與決策. 2009(10)
[5]用粒子群算法優(yōu)化裝備初始備件量[J]. 劉少偉,金榮,張琳. 空軍工程大學學報(自然科學版). 2008(01)
[6]基于強度Pareto進化的注塑機注射性能多目標優(yōu)化[J]. 李中凱,譚建榮,馮毅雄,裘樂淼. 計算機集成制造系統(tǒng). 2007(11)
[7]求解混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題的改進差分進化算法[J]. 吳亮紅,王耀南,陳正龍. 小型微型計算機系統(tǒng). 2007(04)
[8]改進的差分演化算法及其在函數(shù)優(yōu)化中的應用[J]. 胡中波,熊盛武,胡付高,蘇清華. 武漢理工大學學報. 2007(04)
[9]差分進化微粒群優(yōu)化算法—DEPSO[J]. 賀安坤,苗良. 微計算機信息. 2006(36)
[10]基于NSGA-II的改進多目標遺傳算法[J]. 陳小慶,侯中喜,郭良民,羅文彩. 計算機應用. 2006(10)
本文編號:2916749
【文章來源】:華中科技大學湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:47 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 研究內(nèi)容與方法
2 裝備備件管理概述
2.1 備件特征
2.2 備件的分類方法
2.3 備件庫存策略
2.4 裝備備件管理分析
3 裝備可靠度約束下的初始備件量優(yōu)化模型
3.1 引言
3.2 模型分析
3.3 模型算法設計
3.4 算例分析
4 多目標裝備備件 Q, r 庫存模型
4.1 引言
4.2 庫存模型構建
4.3 模型求解方法設計
4.4 算例分析
5 總結與展望
5.1 全文總結
5.2 研究展望
致謝
參考文獻
【參考文獻】:
期刊論文
[1]資源約束情況下隨機性聯(lián)合采購模型的差分進化算法[J]. 王林,陳璨,曾宇容. 計算機集成制造系統(tǒng). 2011(07)
[2]一種基于DE算法和NSGA-Ⅱ的多目標混合進化算法[J]. 王林,陳璨. 運籌與管理. 2010(06)
[3]基于遺傳和差分進化算法的備件庫存協(xié)同控制模型[J]. 王林,富慶亮,曾宇容. 計算機集成制造系統(tǒng). 2010(10)
[4]模糊隨機決策環(huán)境下的核電站不常用條件(Q,r)庫存模型[J]. 王林,江華蓮,王永剛. 控制與決策. 2009(10)
[5]用粒子群算法優(yōu)化裝備初始備件量[J]. 劉少偉,金榮,張琳. 空軍工程大學學報(自然科學版). 2008(01)
[6]基于強度Pareto進化的注塑機注射性能多目標優(yōu)化[J]. 李中凱,譚建榮,馮毅雄,裘樂淼. 計算機集成制造系統(tǒng). 2007(11)
[7]求解混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題的改進差分進化算法[J]. 吳亮紅,王耀南,陳正龍. 小型微型計算機系統(tǒng). 2007(04)
[8]改進的差分演化算法及其在函數(shù)優(yōu)化中的應用[J]. 胡中波,熊盛武,胡付高,蘇清華. 武漢理工大學學報. 2007(04)
[9]差分進化微粒群優(yōu)化算法—DEPSO[J]. 賀安坤,苗良. 微計算機信息. 2006(36)
[10]基于NSGA-II的改進多目標遺傳算法[J]. 陳小慶,侯中喜,郭良民,羅文彩. 計算機應用. 2006(10)
本文編號:2916749
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