钢铁企业MTO-MTS模式下生产-库存优化的分散搜索算法

标题"基于分散搜索算法的钢铁企业生产-库存联合优化"探讨了在现代钢铁企业中，特别是在MTO-MTS（Make-to-Order-Manufacturing-To-Schedule）管理模式下，如何通过优化生产计划和库存管理来提高效率并降低成本。文章关注的核心问题是面对产成品订单和无委托半成品订单，如何最小化一系列关键成本指标，包括成品/半成品库存匹配费用、订单提前或拖期的惩罚、以及订单取消带来的损失，以及小规模流向不平衡的罚款。这些问题直接影响到企业的运营效率和客户满意度。 作者张涛和张滨提出了一个数学规划模型，该模型旨在通过综合考虑这些因素，寻求最优的生产-库存策略。他们特别设计了一种改进的分散搜索算法，这种算法在求解过程中能够处理非可行解，提高了求解的稳健性和有效性。分散搜索算法的特点在于其分布式搜索机制，能够更全面地探索解空间，避免局部最优，从而找到全局最优解。 研究方法部分，他们利用实际的钢铁厂数据集进行了实验验证。实验结果表明，他们的模型和算法在解决实际问题时表现出良好的性能，能够在满足客户需求的同时，有效地降低库存持有成本和生产延误带来的风险。 此外，该研究的关键词包括管理科学与工程、生产计划、面向订单-面向库存、库存匹配、负荷平衡以及分散搜索，这些关键词揭示了文章在管理理论与实际工业应用之间的桥梁，以及对现有优化技术的拓展和创新。 这篇首发论文提供了一种创新的策略和工具，对于钢铁企业优化生产与库存决策，提升响应能力和市场竞争力具有重要的实践指导意义。