Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Production Planning: New Lot-Sizing Models and Algorithms.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Nadjib Brahimi and St?phane Dauz?re-P?r?s
ISBN: 9783639542097
Год издания: 2017
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 204
Издательство: ?ditions universitaires europ?ennes
Цена: 40423 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Сферы деятельности:
Код товара: 168003
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: In classical dynamic lot sizing problems with single level production, it has always been considered that production can start as early as the first period of the planning horizon. In this book, we show that usually, and naturally, this is not possible in several situations. Consider, for example the situation where raw materials arrive in different periods of the planning horizon with limited quantities. This imposes that production between two arrivals of raw material should exceed the available quantity between these periods. Thus some demands cannot be produced before a certain availability date.The book consists of the study of multi item lot sizing with time windows. After a review on capacitated multi-item lot sizing problems, we present several Lagrangian heuristics to solve the capacitated multi-item lot sizing problem with time windows. These heuristics are analyzed and compared. Numerical results showing the performance of each heuristic on different problem classes and data scenarios are presented. The results show that most of the presented Lagrangian heuristics are effective and robust.
Ключевые слова: optimization, Production Planning, Mathematical Programming, Lot Sizing, Logistics