机器具有学习效应的供应链排序问题

发布时间：2019-02-19 10:17

【摘要】：研究了机器具有学习效应的供应链排序问题.有多个客户分布在不同位置,每个客户都有一定数量的工件需要在一台机器上进行加工.每个客户的工件在机器上加工时具有学习效应,即后面加工的工件实际加工时间是逐渐缩短的.工件生产完后需要运输到相应的客户处,每一批配送需要花费一定的时间和费用.这里研究了供应链排序理论中主要的四个目标函数,分析了这些问题的复杂性,对于一些情况给出了它们的最优算法.
[Abstract]:The scheduling problem of supply chain with learning effect is studied. There are multiple customers in different locations, each customer has a certain number of jobs to be processed on a machine. Each customer's workpiece has a learning effect when it is processed on the machine, that is, the actual processing time of the latter workpiece is gradually shortened. The workpiece needs to be transported to the appropriate customer after production, each batch of delivery takes a certain amount of time and cost. In this paper, the four main objective functions in the supply chain ordering theory are studied, the complexity of these problems is analyzed, and their optimal algorithms are given for some cases.
【作者单位】： 曲阜师范大学管理学院;
【基金】：国家自然科学基金(11071142) 曲阜师范大学博士科研启动基金资助
【分类号】：O223

【共引文献】

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本文编号：2426411