基于智能优化算法的航材库存控制优化模型研究

发布时间：2017-08-04 12:35

  本文关键词：基于智能优化算法的航材库存控制优化模型研究

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【摘要】：目前,我国大部分的航空公司采购航材备件的主要依据依然是飞机制造厂家提供的首期备件清单,这种采购模式存在航材备件积压严重的问题,库存的利用率和周转率很低,航材备件积压占用了航空公司大量资金,在很大程度上阻碍着航空公司的经营运转。因此科学有效地航材需求预测和航材备件库存优化是航空公司减少资金占用、增加经济效益的关键问题。本文主要的研究工作如下:首先,针对航材需求预测,本文主要从两个角度建立预测模型:一个是基于备件寿命函数的预测模型,一个是基于时间序列的预测模型。通过仿真试验分析对比,总结各个模型的优点和不足。其次,在航材备件优化方法上,常见的方法大都采用线性规划模型建模,且缺乏对航材整体保障率的综合考虑,针对上述问题,本文以高价周转件为对象,从航材保障率的基本定义出发,建立了两个既考虑航材总体保障率、又考虑航材总体占用资金较少的模型,并采用遗传算法对优化模型求解。结果表明,在不降低航材整体保障率的前提下,和波音公司首期备件清单推荐的备件数相比,本文的提出的优化模型无论是在备件数量还是在备件占用资金总量上,都有大幅度降低。
【关键词】：航材备件 库存优化 预测模型 遗传算法 保障率
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F562.6;TP18
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 研究背景和意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 本文的主要内容和结构安排12-14
• 第二章 相关智能优化算法概述14-19
• 2.1 遗传算法的基本定义14
• 2.2 遗传算法的特点14-15
• 2.3 基本遗传操作15-16
• 2.3.1 问题编码15
• 2.3.2 初始种群的选取15
• 2.3.3 适应度函数及参数确定15-16
• 2.3.4 选择16
• 2.3.5 交叉16
• 2.3.6 变异16
• 2.4 遗传算法的基本步骤16-18
• 2.5 本章小结18-19
• 第三章 航材备件需求的预测模型19-30
• 3.1 基于备件寿命函数的预测模型19-21
• 3.1.1 泊松预测模型19-20
• 3.1.2 渐近正态分布预测模型20-21
• 3.2 基于时间序列的预测模型21-25
• 3.2.1 移动平均预测法22-23
• 3.2.2 指数平滑预测法23-24
• 3.2.3 灰色预测法24-25
• 3.3 实验分析25-29
• 3.3.1 基于备件寿命函数预测模型的算例分析25-27
• 3.3.2 基于时间序列的预测模型的算例分析27-29
• 3.4 本章小结29-30
• 第四章 航材库存控制优化30-46
• 4.1 航材备件优化问题描述30
• 4.2 优化模型的建立30-35
• 4.2.1 基于航材保障率的总费用最小优化模型32
• 4.2.2 考虑航材部件故障率的优化模型32-35
• 4.3 基于遗传算法的库存优化问题算法设计35-37
• 4.3.1 编码35
• 4.3.2 初始群体35
• 4.3.3 适应度函数的评估35
• 4.3.4 遗传算子35-37
• 4.4 实验分析37-44
• 4.4.1 费用最小优化实例37-39
• 4.4.2 考虑航材部件故障率的优化实例39-44
• 4.5 本章小结44-46
• 第五章 总结及展望46-47
• 致谢47-48
• 参考文献48-52
• 在校期间研究成果52

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本文编号：619636