抽象的：在实践中大多数工作商店都受到机器和劳动力可用性的限制。这些所谓的双资源受限（DRC）作业商店的工人分配通常通过使用Meta-heuRistics，即“当”和“在”规则“或”启发式分配规则“中来解决文献中。虽然前者不一定导致最佳结果，但后者遭受了高的计算时间和复杂性，特别是当有大量工作站时。本文使用博弈论提出了DRC作业商店的新工人分配规则。大疱性福利模型（也称为稳定的婚姻问题）形成了一个在定期审查策略之后由工人和机器组成的“夫妇”。模拟用于评估和比较所提出的模型，“当”文献中先前提出的“和”在其中“规则中的规则。不同条件下的仿真实验表明，胶石福利模型为复杂的DRC系统中的工人分配提供了更好的结果，特别是当工人具有不同的效率水平时。概述了研究和实践的结果的影响。

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抽象的：本文介绍了涉及一个控制塔和多个托运人和运营商的批量运输（BT）网络下的利润分享协议（CB-VRPPA）下的协同双向多时期车辆路线问题的覆盖范围。目标是最大限度地提高载体，终端能力限制，传输能力限制和时间窗约束之间的利润分配限制的所有缔约方的总利润。所提出的方法包括三个阶段：（a）生成每个载波的所有可行的路由，（b）通过提出的筛选技术消除了不可能可行的路线以减少初始问题大小，并且（c）使用分支解决减少的问题-Bound算法。对现实生活，中型和大型实例进行计算实验。当应用于解决CB-VRPPA时，该方法提供了令人满意的结果。我们还对利润分享协议的关键参数进行了敏感性分析，以确认提出的方法的有效性。

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抽象的：交叉扩展是一种物流策略，可根据目的地整合不同入境卡车的产品，以减少库存，订单采摘和运输成本。它需要在入站卡车，内部操作和出站卡车之间进行高度的协作。本文解决了卡车到门测序问题。一些研究人员研究了不同标题的研究人员，例如跨码头中心的入境和出境卡车的调度和排序，研究了卡车到门测序。然而，以前的研究没有考虑重复卡车保持模式。因此，重要的是要确定应在跨码头中心分配的入站和出站卡车的门和序列。本文侧重于优化卡车到门测序，考虑到在入口卡车中的重复卡车保持模式，以便最大限度地减少Makespan。考虑两种方法可以解决这个问题，包括数学建模和启发式算法。在第一种方法中，开发了混合整数编程模型以最小化MakEspan。然后，Gams软件用于解决小规模问题。 In the second approach, a heuristic algorithm is developed to find near-optimal solutions within the shortest time possible and the algorithm is used to solve large-scale problems. The results of the mathematical model and the heuristic algorithm are slightly different and show the good quality of the presented heuristic algorithm.

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抽象的：如今，石油公司必须处理日益竞争的环境。从这个意义上讲，操作过程的优化以提高效率至关重要。本文根据阿根廷研究的情况，解决了石油行业内陆上游运输物流决策支持工具的设计。传统上难以解决管理者难以解决的是，由于必须提供的大型地理区域，并且考虑了几个操作要求，例如车辆的最大允许旅行时间，有限舰队的可用性具有少数司机的规模，以及通常的需求限制以及来自化学产品不相容的安全风险引起的那些。提出了一种新的数学制定和建设性启发式，以解决这个问题。结果允许减少公司花费获得可行的分配计划，以最大限度地减少给客户提供的分配时间表的时间范围，并提高客户满意度。

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抽象的：在工业，化学和生物化学过程或任何其他分析非工业过程中需要无分布（或非参数）监测方案，当时常态未能持有。Mann-Whitney（MW）测试是在这些类型的监控方案设计中使用的最强大的测试之一。该测试相当于Wilcoxon Rank-Sum（WRS）测试。在本文中，我们提出了一种基于WRS统计数据的新的无分发的大致加权移动平均（GWMA）监测方案。通过平均流量，流量长度的标准偏差，流量长度百分位的标准偏差以及通过广泛的模拟来研究所提出的方案的性能。该提出的方案与现有的参数和非参数GWMA监测方案和其他众所周知的控制方案进行比较。还研究了估计的设计参数的效果以及相位I样本大小对新监测方案的II期性能的影响。结果表明，该方案呈现出更好且有吸引力的平均移位检测特性，因此在许多情况下优于现有的监测方案。此外，它需要合理数量的I阶段观察，以保证II期性能的稳定性和准确性。

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抽象的：加载约束（VRPLC）的车辆路由问题与分配物流中的现实生活应用强烈相关。它解决了车辆的同时装载和路由，这是运输中的两个重要活动。由于分别处理这些行动可能导致不切实际的解决方案，因此近年来，VRPLC申请的发展已经提请研究人员的注意力。已经提出了几种启发式方法，但他们只考虑在现实世界情况下出现的有限的实际特征。本研究提出了一种基于贪婪的随机自适应搜索程序（掌握）成群质主义和克拉克和赖特储蓄算法的混合启发式方法，以解决vrplc，其中具有若干负载和路由约束之前未以前未被考虑。实验结果表明，该程序在短时间内生产竞争解决方案。最后，还分析了增加的操作系统的影响。

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抽象的：流水店调度的文献已广泛分析了两类问题：排列和非排放（PFS和NPF）。该领域的大多数论文一直刚刚致力于比较两种方法中获得的解决方案。我们的贡献包括分析为2个作业和M机器的情况确定两种时间表的Mapspan的关键路径的结构。我们介绍了PFS解决方案的关键路径的新表征以及分解过程，产生NPFS解决方案的表示作为部分PFS序列。在结构性比较中，我们发现NPFS解决方案由PFS解决方案主导的案例。数值比较表明，处理时间更广泛的分散改善了获得最佳非折叠时间表的机会，特别是当该分散物仅影响少数机器时。

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抽象的：本文对药品分销感兴趣，这是最重要的活动之一，并确保药品的可用性到一系列客户（药房）。该研究介绍了软时间窗口中断的车辆路线问题，因为药品分销商应对产品的需求增加，以确保及时，有效地交付动态需求。我们还提出了一种改进的多目标本地搜索（IMOL），其使用邻域搜索（例如大邻域搜索（LNS）和可变邻域搜索（VNS）的方法，基于车辆路线的优化中的混合方法。预计该算法将与先前公布的研究相比，实现竞争力。

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