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毕业论文——运筹学在生产计划中的应用

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单位代码 10642 密 级 公 开
本科毕业论文
题目: 运筹学在生产计划中的应用
学 院: 数学与大数据学院
专 业:数学与应用数学(中外合作办学)
学 生 姓 名: 文艺
学 号: 202002474001
指 导 教 师: 薛小维(副)教授
完 成 时 间: 2024年03月
本科毕业论文原创性声明
本人郑重声明:所提交的毕业论文,是本人在导师指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对论文研究做出过重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名(亲笔): 年 月 日
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本科毕业论文版权使用授权书
本毕业论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,本科生在校攻读期间毕业论文工作的知识产权单位属重庆文理学院,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权重庆文理学院可以将毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编毕业论文。
作 者 签 名 (亲笔): 年 月 日
指导教师签名(亲笔): 年 月 日
摘 要
随着全球市场竞争的加剧及消费者需求的日益多样化,企业的生产计划管理面临巨大的挑战。运筹学作为一门研究决策问题的数学科学,其在生产计划中的应用越来越受到重视。本文系统研究了运筹学理论及其在生产计划中的应用,将线性规划、整数规划等运筹学方法与生产计划问题相结合,通过案例实证分析,探讨了运筹学模型在实际生产环境中的具体应用和效果评估。研究结果表明,在生产计划管理过程中,应用运筹学模型可以有效地解决资源配置优化、成本控制、生产效率提升等问题。特别地,线性规划在产品组合、生产调度、资源分配问题中展现出其强大的应用潜力。整数规划在设备选型、生产线布局、生产批次确定等方面发挥了显著效果。而队列论和库存控制策略在等待时间最小化、库存水平控制等方面证明了其不可或缺的作用。通过对制造业企业的案例分析,本研究证实了运筹学方法在提升生产计划的整体性能中具有关键作用,并指出其在实施过程中的难点和局限性。总之,运筹学理论与方法已成为现代生产管理不可或缺的工具,有助于企业在多变的市场环境中保持竞争力,本文的研究为如何有效利用运筹学工具优化生产计划提供了理论指导和实践案例。
关键词:运筹学;生产计划;线性规划;整数规划;队列论
Abstract
As global market competition intensifies and consumer demands become increasingly diverse, enterprises are facing significant challenges in production planning management. Operations research, a mathematical science that studies decision-making problems, has gained growing attention for its application in production planning. This paper systematically studies operations research theories and their applications in production planning, combining methods like linear programming, integer programming, and queuing theory with production planning issues. Through empirical case analysis, it explores the practical application and effect evaluation of operations research models in actual production environments. The research results show that the application of operations research models in the production planning management process can effectively solve problems related to resource allocation optimization, cost control, and production efficiency improvement. Specifically, linear programming demonstrates its strong application potential in product mix optimization, production scheduling, and resource allocation problems. Integer programming has proven significant effects on equipment selection, production line layout, and batch size determination. Additionally, queuing theory and inventory control strategies have proven indispensable for minimizing waiting times and controlling inventory levels. Through case analyses of manufacturing enterprises, this study confirms that operations research methods play a critical role in enhancing the overall performance of production planning and points out the challenges and limitations in their implementation. In summary, operations research theory and methods have become indispensable tools in modern production management, helping businesses maintain competitiveness in a volatile market environment. This research provides theoretical guidance and practical cases for effectively using operations research tools to optimize production planning.
Key Words:Operations Research; Production Planning; Linear Programming; Integer Programming; Queueing Theory
目 录
摘 要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究内容
2 生产计划基本理论
2.1 生产计划的定义与目标
2.2 生产计划的类型与模型
2.3 生产计划的制定过程
3 运筹学方法在生产计划中的应用
3.1 线性规划在生产计划中的应用
3.2 整数规划在生产计划的应用
3.3 队列论与库存控制在生产中的作用
4 案例分析
4.1 汽车生产计划问题
4.2汽车生产中资源优化的应用
4.3公司销售利润优化
5 总结与展望
5.1 研究成果总结
5.2 研究的不足与展望
致谢
参考文献
1 绪论1.1 研究背景
运筹学在生产计划中的应用一直是一个研究的热点。随着20世纪50年代后期电子计算机在工业中的广泛应用,生产计划与控制中开始使用计算机来处理各种信息和数据,从而大大提高了生产计划编制的效率和准确度,也为后来的生产计划控制系统起到了推动作用。
生产计划旨在使用运筹学方法从总体上确定适应需求的生产、贮存和劳动力安排等计划,以谋求最大的利润或最小的成本。运筹学主要运用线性规划、整数规划以及模拟方法来解决此类问题。线性规划问题的数学模型是指求一组满足一个线性方程组的非负变量,使得这组变量的一个线性函数达到最大值或最小值的数学表达式[1]。
运筹学在生产计划和控制领域中得到了有效的应用。在生产管理的信息处理系统中,许多决策过程和软件程序都是以运筹学中的分解模型为基础的。管理信息系统必须包括所有管理层次中的数据处理和决策活动。大多数的信息在一个较长期限内具有保存价值,因此必须具有足够大容量的存储设备来存放这些数据信息。
在国内,一些知名机构对运筹学在生产计划中的应用进行了深入的研究和探讨。例如,清华大学、北京大学、上海交通大学、中国科学院等机构和学者在运筹学及其在生产计划中的应用方面发表了一系列关于线性规划、动态规划、模拟仿真、人工智能技术等多个方面的研究论文和学术报告。
在国外,对于运筹学在生产计划中的应用也进行了广泛的研究。例如,Operations Research(运筹学)杂志、INFORMS(工业工程师协会)等机构出版了一系列关于运筹学在生产计划中的应用的学术论文和报告,研究主要探讨了运筹学在生产计划中的优化方法、算法设计和实际应用效果等方面的问题。另外,Metropolis等人最早提出模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)思想,随后S.Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域,找到更优的生产调度方案。


IP属地:英国1楼2024-06-17 16:13回复
    此外,一些国际会议和专题讨论会专门关注运筹学在生产计划中的应用,如INFORMS年会、ORSA年会等。来自世界各地的学者和研究人员,共同探讨运筹学在生产计划中的应用和发展趋势。
    随着人工智能和大数据等技术的不断发展,运筹学在生产计划中的应用将更加广泛和深入。未来的研究将更加注重开发更先进的预测和调度方法,以提高预测的准确性和生产的效率。例如,Hwang和Desiderio提出了一种基于时间序列分析的需求预测方法,该方法考虑了时间序列中的趋势和季节性因素,提高了预测的准确性。
    通过研究运筹学在生产计划中的应用,可以进一步探索如何提高生产计划的效率和准确度,解决生产计划中的现有问题,为企业的生产管理提供更好的决策支持。因此,本研究的意义也在于为实际生产中的运筹学应用提供更多实践经验和指导[2]。
    1.2 研究内容
    本文研究的是运筹学在生产计划中的应用。生产计划是企业生产活动的重要组成部分,通过合理的生产计划可以提高生产效率,降低生产成本,提高企业竞争力。运筹学作为一门研究决策问题的数学科学,其方法和工具在生产计划中具有广泛的应用价值。本文的研究工作主要分为以下几部分:
    首先,本文将介绍生产计划的基本理论。生产计划涉及到生产资源的充分利用和合理组织,了解其基本理论是进行运筹学方法应用的基础。本章将探讨生产计划的概念、原则和目标,以及相关的决策制定过程[3]。
    其次,本文将详细介绍运筹学方法在生产计划中的应用。运筹学方法主要包括线性规划、整数规划、动态规划等,这些方法可以在生产计划问题中进行数学建模和求解,以实现最优的生产计划安排。本章将详细介绍这些方法的原理和应用,并结合实际案例进行分析和讨论。
    然后,本文将以实际案例进行分析。通过选取典型的生产计划问题,运用运筹学方法进行建模和求解,并通过实际数据进行验证。通过分析案例,可以验证运筹学方法在生产计划中的应用效果,并提出相应的改进建议。
    最后,本文将进行总结与展望。通过对研究工作的总结,总结出运筹学在生产计划中的应用的优点和问题,并对未来的研究方向提出展望。同时,根据研究结果对生产计划中的改进策略进行探讨,为企业实际操作提供参考和借鉴。
    综上所述,本文将通过系统的理论研究和实际案例分析,探讨运筹学在生产计划中的应用。通过本文的研究工作,可以为企业生产计划提供理论指导和实际操作的参考,提高生产效率和竞争力。


    IP属地:英国2楼2024-06-17 16:17
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      2 生产计划基本理论2.1 生产计划的定义与目标
      生产计划是指为了实现企业的生产目标,合理安排生产资源和制定生产计划,从而提高生产效率和降低生产成本的管理活动。生产计划的目标主要包括以下几点:
      生产计划的首要目标是提高生产效率,通过对生产过程的合理安排和优化,减少生产时间和资源浪费,提高生产能力和生产效益[4]。生产计划需要考虑企业的生产能力和生产线的工作效率,尽量减少生产中的停工和闲置时间,提高生产线的利用率,实现最大化的生产效益。通过合理安排生产资源和制定生产计划,可以减少生产过程中的浪费和不必要的成本支出。例如,合理安排原材料的采购和库存,避免过多的原材料积压和消耗过快;合理安排生产设备的使用,减少维修和更换的频率;合理安排人员的工作时间和任务分配,提高人力资源的利用率,降低人力成本[5]。
      生产计划的目标还包括提高生产质量。通过合理安排生产过程中的质量控制措施和工艺参数,避免产品缺陷和质量问题的发生,提高产品的质量和合格率。生产计划需要考虑产品的质检要求和工艺流程,保证生产过程中各个环节的质量控制和检测手段的有效实施。生产计划的目标还包括增强企业的竞争力。通过合理安排生产计划,可以提高产品的交货周期和供应能力,满足市场需求和客户的要求,增强企业在市场上的竞争力。生产计划需要考虑市场需求的变化和客户需求的多样性,及时调整生产计划,满足市场需求的变化。
      2.2 生产计划的类型与模型
      生产计划可以根据不同的目标和约束条件被分为多种类型,常见的类型包括最大化利润、最小化成本、平衡生产线、需求满足优化等。这些计划类型各自对应不同的数学模型,用于解决特定的生产管理问题。
      例1:最大化利润的生产计划模型
      假设一个工厂生产两种产品,产品A和产品B。模型的目标是在不超过市场需求的前提下,通过调整产品A(记为 QA)和产品B(记为 QB)的生产数量来最大化总利润。关键因素包括每个产品的单位利润、单位生产成本以及市场需求。
      变量定义:
      QA:产品A的生产数量
      QB:产品B的生产数量
      pA:产品A的单位利润
      cA:产品A的单位成本
      DA:产品A的市场需求
      pB:产品B的单位利润
      cB:产品B的单位成本
      DB:产品B的市场需求
      目标函数:
      2.3 生产计划的制定过程
      生产计划的制定过程是一个复杂而又关键的环节,它直接影响着企业的生产效率和产品质量。在制定生产计划时,需要考虑多种因素,包括生产能力、市场需求、供应链状况、人力资源等等。下面将详细介绍生产计划的制定过程[6]。
      生产计划的制定通常分为以下几个步骤:
      了解市场需求:首先,企业需要通过市场调研等方式了解市场对产品的需求量和需求时间分布。这可以通过与销售团队、渠道合作伙伴等进行沟通和数据分析来实现。通过了解市场需求,企业可以更好地制定生产计划,以满足市场需求。
      确定生产能力:企业需要评估自身的生产能力,考虑到机器设备、生产工艺、人力资源等方面的限制。通过评估生产能力,企业可以明确自身的制造能力,从而为制定合理的生产计划提供依据。
      分解生产计划:生产计划需要按时间和产品类型进行分解,确定每个时间段内所需的产品数量和规格。这个步骤通常涉及到一些数学模型和算法的运用,例如线性规划、整数规划等。通过分解生产计划,企业可以更好地掌握具体的生产任务。
      考虑供应链状况:生产计划的制定不能仅仅考虑企业内部的因素,还需要考虑供应链的状况。企业需要和供应商和分销渠道密切合作,了解原材料、半成品的供应情况和销售渠道的容量。通过考虑供应链状况,企业可以确保生产计划的可行性,并避免供应链断裂[7]。
      调整与优化:生产计划的制定是一个动态的过程,需要及时地根据实际情况进行调整和优化。企业需要根据实际生产情况、市场反馈等信息,对生产计划进行修正,以提高生产效率和产品质量。以上是生产计划的制定过程的主要步骤。通过科学的方法和工具,企业可以制定出符合市场需求和企业实际情况的生产计划,从而提高企业的竞争力和经济效益。生产计划的制定不仅需要运筹学的应用,还需要企业其他职能部门的协作和合作,形成一个整体的制定机制。
      3 运筹学方法在生产计划中的应用3.1 线性规划在生产计划中的应用
      线性规划是一种运筹学中常用的数学方法,可以用来解决一类特定的优化问题。在生产计划中,线性规划可以应用于各个方面,如生产资源的分配、生产成本的最小化等。
      线性规划可以用来进行生产资源的合理分配。在生产过程中,各个生产资源的分配是非常重要的,而线性规划可以帮助确定合理的资源配置方案。例如,对于生产车间来说,有多个生产任务需要完成,每个任务需要一定数量的人力、机器等资源。通过线性规划,可以确定每个任务所需资源的最佳配置方式,以达到资源利用效率的最大化[8]。
      线性规划可以用来计算生产成本的最小化。在生产过程中,成本是一个重要的考虑因素。通过线性规划,可以优化生产过程中的各个环节,以降低生产成本。例如,在生产材料的选择时,可以通过线性规划来确定最佳的供应商和采购数量,以达到成本最小化的目标。在生产过程中的人员调度和任务安排中,也可以应用线性规划的方法来优化成本。
      线性规划还可以应用于生产计划的灵活调整。在实际的生产过程中,由于各种原因,生产计划可能需要进行调整和优化。通过线性规划,可以灵活地调整生产计划中的各个环节,以适应生产需求的变化。例如,在生产任务的安排中,可以通过线性规划来确定最佳的生产顺序和时间分配,以提高生产效率和资源利用率。
      3.2 整数规划在生产计划的应用
      整数规划是一种运筹学方法,主要应用于生产计划的优化中。它通过数学模型和算法来确定最佳的生产方案。整数规划在生产计划中的优化主要体现在以下几个方面:
      整数规划能够有效解决生产计划中的资源分配问题。在生产过程中,资源通常是有限的,如原材料、设备、人力等。而整数规划可以将不同资源进行优化配置,以最大限度地满足生产需求,同时尽量减少资源的浪费。
      整数规划能够帮助优化生产计划的排程问题。在生产过程中,有些任务或工序具有紧急性或优先级,整数规划可以通过建立合适的约束条件和目标函数,将不同任务进行合理的排列,以确保生产计划的顺利进行。例如,可以通过整数规划来确定工序之间的先后顺序,从而提高生产效率。
      整数规划还可以用于优化生产计划的成本控制。在生产过程中,各种成本如生产成本、物流成本、库存成本等需要合理控制,以降低企业的运营成本。整数规划可以通过最优化模型来确定各项决策变量的取值,从而实现成本最小化的目标。
      另外,整数规划还可以用于优化生产计划的质量控制。在生产过程中,产品质量是企业的重要竞争力之一,而整数规划可以通过设定适当的约束条件和目标函数,优化生产过程中各项质量指标。例如,可以通过整数规划来确定不同工序的加工参数,从而确保产品达到预期的质量要求[9-11]。


      IP属地:英国3楼2024-06-17 16:17
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        3.3 队列论与库存控制在生产中的作用
        队列论是运筹学中的一个重要概念,它在生产中扮演着非常重要的角色。在生产过程中,队列论主要应用于对生产线的设计与优化以及生产调度的制定。队列模型是对生产过程中出现的排队现象进行描述和分析的数学模型。通过队列模型的应用,可以有效地改善生产线工作效率,减少生产成本,并提高生产效果[12]。
        队列论在生产线的设计与优化中起到了关键的作用。生产线的设计需要考虑到工位之间的协调与配合,以及工序之间的流畅和顺序。在实际生产中,由于各种原因,往往会出现工位的过载和拥堵现象。通过队列论的分析,可以确定每个工位的最佳工作负荷,从而避免生产线的拥堵和过载,提高生产效率。
        队列论在生产调度中也发挥着重要的作用。生产调度是确保生产计划能够按时完成的重要环节。在实际生产过程中,往往会出现生产资源的紧张和需求的不确定性,这就需要合理地安排生产任务的次序和时间。通过队列论的方法,可以对生产任务进行排序和分配,从而实现生产资源的合理利用和生产计划的顺利执行。
        4 案例分析
        4.1 汽车生产计划问题
        汽车厂生产三种类型汽车,一直各类型每辆车对应的钢材,劳动时间要求是。利润及工厂每月现有量。
        表3.1 汽车生产情况
        小型汽车 中型汽车 大型汽车 现有量
        钢材(吨) 1.5 5 5 600
        时间(小时) 280 250 400 60000
        利润(万元) 2 3 3
        问题一、根据表格中所给的约束条件制定月生产计划,使工厂利润最大。
        问题二、在问题一的基础上,根据表格中所给的约束条件,再加上生产某一类型汽车,则至少要生产80辆的约束制定月生产计划,使工厂利润最大。
        决策受三个条件的限制:一个是生产汽车所用到的钢材,一种是生产汽车所花费的时间,另一种是汽车的获取利润的影响。
        4.1.1 模型假设
        1、假设生产小型汽车辆,生产中型汽车辆,生产大型汽车辆。
        2、假设生产的每辆汽车都能按所设定好的价格卖出去。
        3、假设每辆汽车的生产都是按照所要求的生产工艺去生产的。
        4、假设每月都有31天。
        、、分别表示生产小型汽车,生产中型汽车,生产大型汽车。Z表示生产汽车所获得的总利润。
        4.1.2 模型求解
        对于问题一,目标函数使获利最大:
        MAXZ=2+3+3
        约束条件:
        将该模型输入LINGO软件求解(附录3.1),输出结果为:,,,即生产小型汽车75辆,生产中型汽车0辆,大型汽车97.5辆可使获利最大。有因为60000小时有80.6个月,故月生产计划为生产小型汽车0.9辆,生产中型汽车0辆,生产大型车1.2辆。
        对于问题二,目标函数使获利最大:MAXZ=2+3+3
        约束条件:
        将该模型输入LINGO软件求解(附录3.2),输出结果为:,,,即生产小型汽车87.8辆,生产中型汽车13.7辆,大型汽车80.0辆可使获利最大。有因为60000小时有80.6个月,故月生产计划为生产小型汽车1.1辆,生产中型汽车0.17辆,生产大型车0.99辆。
        4.2汽车生产中资源优化的应用
        A公司有两种产品,分别为产品 A 和产品 B,想要确定在一定的生产资源约束下(如工人、材料等),如何最大化利润。产品 A 和产品 B 的售价分别为每个单位 $100 和 $150,生产每个单位 A 和 B 需要的资源为以下(仅列举部分资源):
        生产 A 所需资源:
        表2.1 产品A
        产品 工人 钢材 木材
        单位 2 3 4
        生产 B 所需资源:
        表2.2 产品B
        产品 工人 钢材 木材
        单位 1 4 3
        公司总共有 40 名工人,300 单位钢材和 270 单位木材。每种产品的生产数量都必须是非负整数。
        根据以上信息,我们可以建立如下的线性规划模型:
        目标函数: Maximize 100A + 150B
        约束条件:
        2A + B ≤ 40(工人资源)
        3A + 4B ≤ 300(钢材资源)
        4A + 3B ≤ 270(木材资源)
        A, B ≥ 0
        其中,A 和 B 分别表示生产产品 A 和产品 B 的数量。
        这个线性规划模型的目标是最大化总收益,约束条件则反映了有限的生产资源和对每种产品的生产限制。通过求解线性规划模型,我们可以得到最佳的生产方案,以此实现最大利润。
        4.3公司销售利润优化
        B公司决定出售两种产品:餐桌和衣柜。每张餐桌的利润为$30,每个衣柜的利润为$50。但是公司只有每天8个小时可以生产产品,同时装配和其他制造途中的任务一样重要。每张餐桌需要2小时装配,每个衣柜需要4小时装配。餐桌销售时有5%和10%的折扣,而衣柜没有折扣。每张餐桌售出时,公司要支付$2的运输费用。制定一个生产计划以使公司获得最大的利润。
        我们设x和y分别为生产的餐桌和衣柜数量(取整数值),此例中的整数规划模型如下:
        目标函数:
        maximize 0.9530x + 0.950y - 2*x
        约束条件:
        2x + 4y <= 8*60 (生产时长)
        x, y >= 0
        这个整数规划模型的目标是最大化总利润,其中x和y为生产的餐桌和衣柜数量,并受到有限的制造资源和时间的限制。通过解决这个整数规划问题,我们可以确定最佳的生产计划,以最大程度地满足公司的目标并产生最大的利润。
        5 总结与展望5.1 研究成果总结
        研究成果总结部分是对运筹学在生产计划中的应用进行综合评述和归纳,以期总结出一些规律和经验,为后续研究和实践提供参考和指导。本文通过深入分析生产计划的重要性和需求,并结合运筹学的基本原理和方法,明确了运筹学在生产计划中的应用,从而为管理者提供了一种优化生产计划的手段和理论支持。
        本文通过分析研究理论和实践案例,得出了以下几个结论:运筹学在生产计划中具有重要的优势和应用前景,可以帮助企业实现生产计划的合理确定和效率提升。本文在研究中发现了运筹学在生产计划中的具体应用方面存在一些问题和挑战,如模型的建立、参数的选择和算法的优化等。最后,通过对相关工作的总结和研究进展的分析,本文提出了进一步完善和发展运筹学在生产计划中的应用的建议和展望。
        在运筹学在生产计划中的应用总结过程中,本文借鉴了大量的实践案例和研究成果,并将其与现有理论进行了比较和分析。同时,本文还通过实验和数学模型的建立,验证了运筹学在生产计划中的可行性和有效性。通过对比实际应用与理论推导的结果,发现了一些现有理论的不足之处,并提出了改进的思路和方法。
        5.2 研究的不足与展望
        在运筹学在生产计划中的应用研究中,虽然取得了一定的成果和进展,但仍存在一些不足之处,需要进一步加以解决和改进。
        目前的研究还比较片面和局限,主要集中在特定的生产环境和情境中,对于其他不同类型的企业和行业的生产计划中运筹学的应用还不够全面。因此,未来的研究工作需要在更多不同类型的企业中应用运筹学,以扩展运筹学在生产计划中的应用范围。
        现有研究主要集中在运筹模型的建立和求解算法的研究上,并未涉及到具体的实施过程和实施效果评估,缺乏对实际应用的验证和评估。因此,未来的研究需要以实际案例为基础,对建立的运筹模型进行实施,并对实施的效果进行评估和分析,以验证模型的可行性和有效性。
        目前的研究还比较侧重于单一目标的优化,没有考虑到多目标的情况。实际生产计划中,往往存在着多个目标之间的矛盾和权衡,因此需要进一步研究多目标的生产计划优化模型和算法,以适应实际生产的复杂性。虽然运筹学在生产计划中的应用已取得了一定的成果,但仍面临着一些挑战和不足。未来的研究需要通过应用运筹学在更多不同类型的企业中,验证模型的可行性和有效性。应当注重实际案例的实施和效果评估,并研究多目标的生产计划优化模型和算法以及考虑生产环境中的不确定性因素。需要将理论与实践相结合,推动运筹学在生产计划中的实际应用与推广。
        致谢
        撰写本论文的过程中,我深刻地感受到了学术研究的辛苦与乐趣。在这个过程中,有许多人给予了我无私的帮助和支持,让我能够顺利完成这篇论文。在此,我要对他们表示由衷的感谢。 首先,我要感谢我的导师薛小维教授,是他给予了我宝贵的指导和建议,在我遇到困难时给予了我耐心的解答和支持。在我迷茫时,他总是站在我的角度思考问题,给我新的启发和思路。 其次,我要感谢我的同学们,在我需要帮助时总是不吝指导和帮助,他们的耐心和细致的解答让我受益良多。还有那些无法一一列举的朋友和家人,他们的支持和理解让我能够全身心投入到论文的写作中。 最后,我要特别感谢所有曾经为本研究提供数据和参与讨论的企业和相关人员,没有他们的配合和支持,我无法准确地了解到运筹学在生产计划中的应用情况,也无法进行深入的研究和探讨。 在未来,我将继续努力,不断提高自己的研究能力,为运筹学在生产计划中的应用做出更大的贡献。同时,我也会把这种感恩之心传递下去,以实际行动回报所有曾经帮助过我的人。在学术道路上,感恩永远是我前行的动力和信念。再次感谢所有支持和帮助过我的人,真心的谢谢你们!
        参考文献
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        普通图书:
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        IP属地:英国4楼2024-06-17 16:19
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