抽象的：在本文中，提出了一种新的基于时段的方法，用于建模电容库存系统，在具有积压的（s，t）策略下运行。该系统体验随机离散需求和交换时间。通过使用所提出的方法，开发了数学模型。该模型可以准确估计库存系统的性能措施：手上预期的库存和储存量。通过仿真实验，将新模型与另外两种型号进行比较，这是通过使用广泛使用的基于均线的方法开发的。基于案例研究数据集进行比较。结果表明，基于时段的模型优于捕获库存系统的行为的平均模型。因此，可以通过使用新模型来获得更好的库存策略参数。

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抽象的：本文介绍了单个仓库，时间依赖的车辆路由问题的数学模型，考虑到首次出版（FIFO）假设。由于问题的性质是NP-Hard，可变邻域搜索（VNS）元启发式和垫 - 启发式算法已经设计。对于具有大尺度的测试问题，获得的结果突出了与其他算法相比的垫子启发式算法的卓越性能。最后考虑了伊朗克梅里尼山镇邮局的案例研究。研究结果表明，在车辆的旅行时间内减少了大约19％（近45分钟）。

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抽象的：尽管是研究人员和从业者的统计过程控制（SPC）应用，所以代表过程或产品的质量作为一个或多个依赖变量与一个或多个解释变量之间的功能关系的质量简档。另一方面，在许多真实的案例中，使用模糊性或使用语言值进行的过程或产品特性进行评估。由于语言变量中的人类主观评估或模糊性的模糊，模糊套装理论提供了适当的方法来处理不确定性。本研究的目的是引入基于模糊回归建模的两种新方法，用于监测SPC第二阶段模糊线性曲线的模糊回归建模。完成这一点，模糊的酒店T.²使用统计和模糊假设检测。此外，基于平均运行长度（ARL）标准，使用仿真研究将所提出的方法的性能与先前的方法进行比较，以便评估轮廓参数中的步骤偏移的图表的可检测性图表。最后，提出了瓷砖和陶瓷工业中真实界限的结果。

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抽象的：Jaya算法是最近开发的基于人群的算法。该拟议的工作通过集成混沌序列来提高性能来优化许多客观基准优化问题，提出了现有的许多客观Jaya（Maojaya）算法的修改。由于其在本地Optima中，Maojaya算法具有更高的主导地位。拟议的工作旨在通过修改Maojaya算法的解决方案更新方程来减少这些限制。修改的目的是平衡勘探和剥削，提高分歧，避免过早收敛。众所周知的混沌序列 - 集成到解决方案更新方程中的逻辑图。此修改使Maojaya算法简单，保留其无与伦比的功能。保留了现有MAOJaya算法的其他组件，例如NSGA-II的非主导排序，参考矢量和锦标赛选择方案。所提出的方法中使用的分解方法简化了复杂的许多客观优化问题。所提出的混沌基于多目标Jaya（C-MAOJaya）算法的性能在DTLZ基准函数上测试了三到十个目标。 The IGD and Hypervolume performance metrics evaluate the performance of the proposed C-MaOJaya algorithm. The statistical tests are used to compare the performance of the proposed C-MaOJaya algorithm with the MaOJaya algorithm and other algorithms from the literature. The C-MaOJaya algorithm improved the balance between exploration and exploitation and avoids premature convergence significantly. The comparison shows that the proposed C-MaOJaya algorithm is a promising approach to solve many-objective optimization problems.

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抽象的：品种，质量和快速反应正在成为当代竞争市场的客户需求的趋势。因此，越来越多的制造商频繁地寻求替代方案，例如重新设计制造方案和外包策略，以满足客户的期望，以最低的运营成本和内部容量有限。考虑到上述特征，通过延迟分化，外包和质量保证政策的延迟分化，外包和质量保证政策的潜在利益启发，考虑到上述特征，探讨了单机两级多项批量制造问题。阶段是制造所有所需的共同部位，第二阶段制造最终产品。通过外部承包商提供预定部分的公共部分，以减少阶段的正常运行时间。两个阶段都有不完美的内部生产过程。识别出产生的缺陷物品，它们可以重新加工或删除，以确保成品批处理的质量。我们开发一个模型，明确地描绘了这个问题。建模，配方，衍生和优化方法有助于我们推导出现成本最小化的循环时间解决方案。此外，所提出的模型可以分析和公开问题的各种特征，以帮助管理决策。 An example of this is the individual/ collective influence of postponement, outsourcing, and quality reassurance policies on the optimal cycle time solution, utilization, uptime of each stage, total system cost, and individual cost contributors.

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抽象的：在本研究中，考虑了具有实际限制的最大覆盖位置问题（MCLP），例如多种类型的设施和具有不同设置成本的车辆。构建了原始混合整数线性编程（MILP）模型以找到最佳解决方案。由于手头的问题被示出为NP - 硬，开发了一种基于遗传算法（GA）的建设性启发式方法和元启发式方法来解决问题。为了找到最有效的解决方案技术，通过所提出的解决方案方法随机生成和解决了一系列不同尺寸的问题。计算结果表明，启发式方法能够在合理的执行时间中产生最佳或接近最佳解决方案。

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抽象的：本文开发了一种具有多个库存的库存控制系统，以优化库存和空间要求的总成本。考虑独立的物品需求和没有批量折扣，设计了对原材料存储和工艺工作（WIP）的工作（WIP）的库存建模。为了使模型环境意识到，等同的碳排放成本也被用作制剂中的成本函数。本研究的目的是最大限度地减少库存的成本并最大限度地减少所需的存储空间。这里的库存模型被示出为具有少数非线性约束的多目标编程问题，这些问题已经通过提出称为多目标粒子群优化（MOPSO）的元启发式算法来解决。一种称为多目标BAT算法（MOBA）的另一元启发式算法用于确定从MOPSO获得的结果的功效。遵循Taguchi方法遵循必要的响应变量并比较这两个算法的输出。最后，生成几个测试问题以评估六种性能指标的两种算法的性能，并统计和图形分析它们。

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抽象的：建议用私人舰队和普通载波解决绿色汽车路由问题的多目标方法，考虑工作量公平。提出了一种适应三个目标问题的迭代本地搜索成果培养学作为解决方法。解决方案算法分为三个阶段。首先，基于储蓄启发式识别初始解决方案。第二和第三动作使用随机可变邻域搜索算法，其允许执行强化过程和验收过程，以探索搜索空间中的新区域，这在优化三个目标的框架内提出。根据对现有技术的审查，有很少的相关文献;通过与生产部门的讨论，由于某些季节的需求增加或维护车队的一部分偏离服务，这一问题频繁频繁。使用来自文献的案例研究验证了所提出的方法，该方法适应了三个目标的问题，获得了一致的解决方案。如果在文献中没有报道病例，这些可能被用作未来研究中的参考。

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抽象的：在本文中，我们考虑了一个双梯级供应链，其中一个仓库使用整数策略为N零售商提供单个产品。问题的确定性版本已被广泛研究。然而，这种假设可能导致不准确和无效的决定。在这项研究中，我们通过设计众所周知的启发式的延伸来解决双梯度库存系统的随机版本。本研究认为，客户要求遵循正常密度函数。生成了一组240个随机实例，并用于评估确定性和随机解决方案方法。由于目标函数的性质，通过Monte Carlo仿真进行了评估。对于可变需求设置，计算实验表明：i）使用平均需求来定义库存策略意味着低估了总成本和II）新提出的方法提供成本节约。

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