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短期批量问题的数学模型新进展-清华大学

* 短期批量问题的数学模型新进展 谢金星 姜启源 (清华大学应用数学系 北京100084) 〖摘 要〗 近年来,批量问题的数学模型不断扩展,以适应不同的生产环境。本文在综 合大量国内外有关文献的基础上,重点讨论短期批量问题(离散批量问题、连续批量问题 和工件排序问题)的数学模型新进展,并指出一些值得深入研究的新方向. 〖关键词〗 数学模型,生产计划,批量,库存,排序 §1、批量问题的模型分类 批量问题(Lotsizing Problems)考虑的是成批生产中中期或短期生产计划的优化问 题。所谓某一产品的生产批量(Lotsize),就是每通过一次生产准备生产该产品时的生产 数量,它同时决定了库存水平,因此库存理论可以认为是批量理论的一部分。又由于批量 的确定还要决定每次生产开始和结束的时间,因此其研究又与排序论有着密切的联系。 现代的批量问题考虑的因素一般涉及生产计划过程中的如下一些方面[1]: 1。计划期(Planning Horizon):可能是无限的,也可能是有限的。 2。时间段(Time Scale):可能是连续的,也可能是离散的。 3。费用函数(Cost Functions):可能是线性的,也可能是非线性的;费用函数中 的费用参数可能是常数,也可能随时间段动态变化。 4。生产率(Production Rates):可能被认为是无限的(即生产能力无限,生产可 瞬时完成),也可能是常数,还可能随时间段动态变化。 5。生产准备(Setups):生产准备费用一般总是要考虑的,但可能不考虑生产准备 时间,也可考虑生产准备时间是常数或随时间段动态变化。 6。需求(Demand):可能是常数,也可能动态变化或服从于一定的规律随机变化。 7。缺货(Shortages):可能允许缺货,也可能不允许缺货。 考虑到上述因素,表1列出了目前为止的五类主要批量模型及其基本假设之间的主要差 异[2].能力受限的批量问题和经济批量问题的数学模型及算法非常多,另有专文讨论[3, 4].本文重点讨论短期批量问题(离散批量问题、连续批量问题和工件排序问题)的数学 模型新进展。由于目前的研究大多不考虑随机性, 所以本文只讨论确定性批量问题. 表1、五类批量模型及其基本假设之间的主要差异 模型 计划期 时间段 生产准备费 每时段生产 需求模式 每时段的可生产量 简称 项目的种数 CLSP 有限 离散 每 时 段 无 限 制 动态 不超过可供能力 ELSP 无限 连续 每 批 无 限 制 定常 不超过可供能力 DLSP 有限 离散 每 批 最多一种 动态 零或等于可供能力 CSLP 有限 离散 每 批 最多一种 动态 不超过可供能力 JSP 无限 连续 因模型而异 无 限 制 动态 不超过可供能力 * 国家高技术计划(863)CIMS主题资助项目。本文已发表于《1995中国控制与 决策学术会议论文集》758-761页。 注: CLSP Capacitated Lotsizing Scheduling Problem (能力受限的批量问题) ELSP Econoimic Lotsizing Scheduling Problem (经济批量问题) DLSP Discrete Lotsizing Scheduling Problem (离散批量问题) CSLP Continuous Setup Lotsizing P

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