服务工人作为企业执行MRO(Maintenance,repair and overhaul)服务的核心资源,其调度方案的优劣直接决定了MRO服务的运营效率和成本高低。当前,随着MRO客户需求的个性化与差异化,以及需求场点的高度分散性,以往的调度理论表现出明显的局...服务工人作为企业执行MRO(Maintenance,repair and overhaul)服务的核心资源,其调度方案的优劣直接决定了MRO服务的运营效率和成本高低。当前,随着MRO客户需求的个性化与差异化,以及需求场点的高度分散性,以往的调度理论表现出明显的局限性,亟需开展针对性的调度决策理论研究。为此,提出一个涉及多类别客户约束的多场点复杂装备MRO服务工人调度问题。在该问题中,根据客户的质保属性和认可度,将客户划分为三类:质保期内的保内客户、质保期外且具有一定认可度的一般客户,以及无容忍度的临时客户。并以最大化服务总收益和最小化最大完工时间为优化目标构建了其数学模型。其次,基于NSGA-Ⅱ提出一个改进算法——MNSGA来求解问题。为了优化算法性能,设计了基于问题特性的初始化规则和局部搜索算子。最后,基于测试集和实际数据构建多组不同规模的算例,并设计了一系列试验。数值试验结果显示,所提算子能有效提高MNSGA性能。与其他知名算法对比,验证了MNSGA的有效性和竞争力。展开更多
文摘服务工人作为企业执行MRO(Maintenance,repair and overhaul)服务的核心资源,其调度方案的优劣直接决定了MRO服务的运营效率和成本高低。当前,随着MRO客户需求的个性化与差异化,以及需求场点的高度分散性,以往的调度理论表现出明显的局限性,亟需开展针对性的调度决策理论研究。为此,提出一个涉及多类别客户约束的多场点复杂装备MRO服务工人调度问题。在该问题中,根据客户的质保属性和认可度,将客户划分为三类:质保期内的保内客户、质保期外且具有一定认可度的一般客户,以及无容忍度的临时客户。并以最大化服务总收益和最小化最大完工时间为优化目标构建了其数学模型。其次,基于NSGA-Ⅱ提出一个改进算法——MNSGA来求解问题。为了优化算法性能,设计了基于问题特性的初始化规则和局部搜索算子。最后,基于测试集和实际数据构建多组不同规模的算例,并设计了一系列试验。数值试验结果显示,所提算子能有效提高MNSGA性能。与其他知名算法对比,验证了MNSGA的有效性和竞争力。
