基于多阶段模拟仿真的生产决策问题

摘要

本文探讨企业生产过程中的元件产品抽样检测问题和最大化生产收益问题，并在真实次品率未知的情况下制定出相应的生产决策.通过改进(n,c)抽样法，利用单边限制，消除了使用方风险的不确定性，得出判断拒收或接收一批产品的(n,c)方案.若已知使用方风险，本文改进模型得到了双边限制下的唯一方案.在最大化生产收益问题中，本文创新地将0-1决策转化为连续变量决策，让所有决策参数在0～1变动，再通过循环生产模型，收敛后得出一定数量的初始零件能够获取的最大净利润.在确定决策参数问题上，本文采用了线性模拟退火算法，迅速有效地得到了最优解.最后，在真实次品率未知的情况下，根据给出的(n,c)方案进行模拟，得出真实次品率的期望，将其重新代入生产决策模型，可以得到更新次品率后的生产决策.

关键词

生产决策 / (n,c)抽样 / 线性模拟退火 / 贝叶斯公式