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孕妇产检时间指派决策优化建模及求解 被引量:1
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作者 陆军燕 李艳娜 《智慧健康》 2020年第2期42-45,共4页
孕妇产检时间指派决策优化有利于提高孕妇产检的满意度,同时减少医护人员的加班成本。针对孕妇产检多重入、周期长的特点,设计了一种以周为单位对孕妇产检时间指派进行优化的求解策略。通过综合考虑医院的产检资源以及孕妇对产检时间的... 孕妇产检时间指派决策优化有利于提高孕妇产检的满意度,同时减少医护人员的加班成本。针对孕妇产检多重入、周期长的特点,设计了一种以周为单位对孕妇产检时间指派进行优化的求解策略。通过综合考虑医院的产检资源以及孕妇对产检时间的偏好信息,建立了用于每周孕妇产检时间指派的优化模型,然后利用混合整数规划模型求解器CPLEX完成模型的求解。利用实际孕妇产检数据进行模型的应用测试,结果表明模型可以快速的获得孕妇产检时间的最优指派方案。 展开更多
关键词 孕妇产检 时间指派 混合整数规划 优化
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基于随机规划的孕妇产检时间指派优化研究 被引量:4
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作者 易佳琪 周利平 耿娜 《工业工程与管理》 CSSCI 北大核心 2017年第5期107-113,共7页
针对妇产科孕妇产检多重入、周期长的特点,建立以最小化违背孕妇偏好的惩罚成本和医生的加班成本为目标的孕妇产检时间指派优化随机规划模型。利用蒙特卡洛仿真的方法模拟了多个场景下未来孕妇到达的不确定性及其偏好的不确定性,将随机... 针对妇产科孕妇产检多重入、周期长的特点,建立以最小化违背孕妇偏好的惩罚成本和医生的加班成本为目标的孕妇产检时间指派优化随机规划模型。利用蒙特卡洛仿真的方法模拟了多个场景下未来孕妇到达的不确定性及其偏好的不确定性,将随机规划模型转化成了线性规划模型。为了减少计算时间,基于短视策略提出了只考虑当周到达孕妇的线性规划模型和贪婪算法。数值实验表明,基于多场景的随机规模模型得到的结果最好(总成本最低),但计算时间长;而只考虑当周到达的线性规划模型方法和贪婪算法计算时间较短,但求解精度稍差。参数的敏感度分析发现,到达率越高、孕妇偏好分布越集中,总成本就会越高。 展开更多
关键词 孕妇产检 产检时间指派 随机规划 蒙特卡洛 线性规划 贪婪算法
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弹用发动机结构件工序作业时间指派算法研究
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作者 张扬 王艳君 《设备管理与维修》 2018年第20期106-109,共4页
为解决研制与批产产品混合生产模式下制定车间作业计划的难题,基于非连续工作表及单件小批量生产约束,提出一个适用于多种工作制下的启发式时间指派算法,并以VC#.NET为前台编译环境,Access 2017为后台数据库开发了简化版的车间调度系统... 为解决研制与批产产品混合生产模式下制定车间作业计划的难题,基于非连续工作表及单件小批量生产约束,提出一个适用于多种工作制下的启发式时间指派算法,并以VC#.NET为前台编译环境,Access 2017为后台数据库开发了简化版的车间调度系统,通过具体算例验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 结构件生产 时间指派算法 调度系统 编程
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考虑客户偏好的双目标时间窗指派车辆路径问题 被引量:9
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作者 李嫚嫚 陆建 安颖 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期568-575,共8页
基于现实中客户对服务时间窗有特定偏好,将最大化客户满意度作为优化目标,对双目标时间窗指派车辆路径问题展开研究.在该问题中,供应商需为每一客户许诺一个服务时间窗.在许诺服务时间窗时,服务期间客户每天需求量尚未确定.在构建了混... 基于现实中客户对服务时间窗有特定偏好,将最大化客户满意度作为优化目标,对双目标时间窗指派车辆路径问题展开研究.在该问题中,供应商需为每一客户许诺一个服务时间窗.在许诺服务时间窗时,服务期间客户每天需求量尚未确定.在构建了混合整数线性规划模型的基础上,采用不同约束处理依据帕累托方法设计了2个多目标遗传算法:抛弃法约束处理多目标遗传算法和无参约束处理多目标遗传算法.经数值试验测试表明,2个多目标遗传算法都能获得有效的非支配解集,抛弃法约束处理多目标遗传算法的求解质量显著地优于无参约束处理多目标遗传算法.另外,客户满意度与期望配送成本之间存在着制约关系,客户满意度从最小到最大的提升率高于期望配送成本的提升率. 展开更多
关键词 交通工程 车辆路径问题 时间指派 多目标遗传算法 不确定需求
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基于时间窗指派的污染路径问题 被引量:5
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作者 葛显龙 冉小芬 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期1178-1187,共10页
考虑物流企业与客户对配送到达时间一致性的诉求,同时结合国家节能减排要求对车辆路径问题进行研究。物流企业需要在配送开始前为客户指派一个时间窗,由于客户具有配送前不确定需求的特点,通过引入需求场景概念,建立了以最小成本(碳排... 考虑物流企业与客户对配送到达时间一致性的诉求,同时结合国家节能减排要求对车辆路径问题进行研究。物流企业需要在配送开始前为客户指派一个时间窗,由于客户具有配送前不确定需求的特点,通过引入需求场景概念,建立了以最小成本(碳排放成本和旅行成本)与最小配送时间为目标的基于时间窗指派污染路径问题的双目标优化模型。考虑到模型的复杂性,设计混合遗传—禁忌搜索算法。通过算例对设计的混合算法与构建的双目标模型进行分析,验证模型与算法的有效性,并与传统目标行驶距离最小和配送时间最小的指标进行数据对比分析。实验结果表明,基于时间窗指派污染路径问题的模型能够有效减少碳排放成本和旅行成本,但会引起配送时间的增加。 展开更多
关键词 污染路径问题 时间指派 需求场景 碳排放成本 混合遗传—禁忌搜索算法
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