摘要：针对可修备件多级库存的metric模型边际优化算法效果不高问题,提出了一种改进粒子群算法来求解模型。在分析可修备件供应保障过程的基础上,建立了metric模型,以保障费用最低为优化目标,以系统可用度为约束条件,用改进的粒子群算法寻找备件在各级仓库间的最优分配方案。改进的粒子群算法对惯性权重和学习因子进行了动态调整,并加入罚函数提高了算法收敛速度和寻优结果,最后通过算例分析对比了边际优化算法。结果表明,改进的粒子群算法对比边际优化算法,在同样的可用度约束下,保障费用降低了5.8%,在解决装备可修备件多级库存优化中具有一定的优越性。

摘要：实施串件拼修对策是提高装备保障效能的有效途径,能够在现有保障条件下使装备可用度达到上限。针对该问题,在备件多级维修供应模式下,根据串件拼修的特点,并结合可修复备件库存分配建模理论(metric),建立了非串件系统、串件系统以及不完全串件系统可用度评估模型。研究了串件对策下装备保障效能的分析流程和方法。通过实验设计,确定初始备件库存方案,在给定的方案下,对不同串件对策下装备的可用度进行评估。采用Vmetric平台对模型进行验证,结果表明,本文模型结果与Vmetric仿真结果具有相当高的吻合度,证明了模型的正确性。

摘要：目的:研究医疗器械行业中可修复的医疗服务备件的库存优化问题,为医疗服务备件库存策略提供指导。方法:在metric(multi-echelon technique for recoverable item control)可修服务备件的单个中心仓库二级库存模型基础上,采用数学建模方法建立可修医疗服务备件库存模型,采用自适应多种群遗传算法求解该模型。以医院医疗服务备件为背景,考虑多服务备件供应商、多区域维修中心及多维修站,以年预算为约束条件,建立以年缺货期望最小为目标的二级库存优化模型,设计了该模型求解的自适应多种群遗传算法,采用Matlab工具通过数值算例说明优化模型的正确性和算法的有效性。结果:自适应多种群遗传算法结合了自适应遗传算法和多种群遗传算法的双重优点,其结果优于这2种算法,有效解决了医疗服务备件库存成本问题。结论:采用数学建模和自适应多种群遗传算法能很好地解决可修复的医疗服务备件库存优化问题,研究结果对降低医疗可修服务备件库存成本、提高物流效益具有重要指导作用。