一种基于随机规划的晶圆制造产能规划方法

针对晶圆制造过程中产能与需求的高度不确定性问题,采用基于场景(scenario)的随机规划方法进行设备购置决策.未来不确定的需求采用多个以发生概率相联系的预测场景来模拟,使得到的设备购置决策具有较好的鲁棒性.采用加工作为衡量产能的标准,考虑了优先设备与后备设备的区别,目标是尽量满足各阶段各场景中的需求.结果表明,当未来产品需求在一定范围内变动时,基于随机规划的决策优于基于线性规划的决策.     

不确定性条件下储能配置辅助决策方法

针对新能源消纳中储能电源配置问题,基于随机规划理论,建立了考虑需求场景不确定性的储能电源配置期望值模型,提出基于场景聚类和遗传算法相结合的模型求解算法步骤,并基于某典型区域电力系统进行算例分析,验证方法的可行性和有效性.研究表明:基于期望值模型的储能配置辅助决策方法能够较好地量化新能源功率波动带来的需求场景不确定性,实现目标期望值的最优化.     

基于智能规划的计划识别方法研究

基于智能规划领域中机器人动作规划的思想,从智能规划的角度考虑计划识别的求解.利用规划间的支持程度描述多agent之间的不确定性关系,并利用目标编群的思想描述多agent行动之间的协作关系,建立了面向多agent的计划识别模型.最后以一个实例来说明采用智能规划进行计划识别的过程,表明了使用该方法求解计划识别问题的可行性.     

基于质量预测的飞机装配动态调度问题研究

为提高飞机装配调度计划应对装配质量不合格的能力,首先以两阶段近似动态决策为框架,研究装配质量与相关因素的映射关系和不确定性因素在不同决策周期的表现形式,并以最小化基于场景的项目工期期望值为目标函数建立整数规划模型;然后基于构建的飞机装配质量预测模型,设计了多层循环迭代搜索算法,算法第一层基于任务列表的编码方式优化任务执行顺序,第二层通过装配人员分配列表优化人员配置,第三层根据人员配置结果求解目标函数. 数值实验结果显示在工件质量预测值与实际值不一致的情况下,多层循环迭代搜索算法在任务开始时间偏差能够保持在2以下,表明该算法能够适应不确定性因素的变化,满足构建飞机装配动态调度计划的需求.     

集装箱进出口码头泊位-堆场协同分配的动态决策

针对集装箱进出口码头泊位-堆场的调度问题,考虑船舶到港时间不确定性因素影响的资源协同分配多阶段决策过程,兼顾其鲁棒性与灵活性要求,提出基于两阶段近似的动态决策框架.在各个滚动决策点,通过信息和操作的动态分析,提出了船舶分类方法,建立基于随机场景的混合整数规划模型,其中包含固定性决策及各样本场景下的可调整预决策,并以最小化船舶总在港时间的期望值为目标.同时,针对决策逻辑设计了两阶段禁忌搜索算法以求解各个滚动决策点的优化问题,通过数值实验验证所提决策方法的有效性.     

基于等微增率准则的电网灵活规划方法

采用场景方法将未来负荷的不确定性转变为多个确定的未来场景，引入了电网规划方案的初始投资和补偿投资概念，提出了基于等微增率准则的电网灵活规划方法。算例分析表明，采用该方法求得的最佳电网灵活规划方案比常规方法所需的总投资费用少，具有更好的适应性和灵活性。     

基于最小期望投资悔值的柔性约束电网灵活规划方法

采用多场景方法处理未来电网规划中的电源建设及负荷发展等不确定性因素,以规划方案对未来各场景下最优方案的最小期望投资悔值为目标函数,同时考虑柔性约束,将N-1状态下的过负荷通过罚函数的形式加到目标函数中,采用改进的蚁群算法对模型求解.对18节点算例系统的分析表明,该方法在满足柔性约束的情况下能保证期望浪费最小,具有很好的适应性和鲁棒性.     

基于智能规划的计划识别方法研究

基于智能规划领域中机器人动作规划的思想,从智能规划的角度考虑计划识别的求解。利用规划间的支持程度描述多agent之间的不确定性关系,并利用目标编群的思想描述多agent行动之间的协作关系,建立了面向多agent的计划识别模型。最后以一个实例来说明采用智能规划进行计划识别的过程,表明了使用该方法求解计划识别问题的可行性。     

需求不确定下船队规划决策的鲁棒优化模型

研究了不确定复杂环境下的船队规划决策问题.在分析船队规划已有研究方法和基本特点的基础上,将船舶调配优化与船队发展规划结合起来统筹研究,建立了符合市场实际的多方式投资的船队规划确定性模型.通过引入基于情景分析的鲁棒优化方法,采用具有已知概率的情景集合描述市场需求的不确定性,将此模型扩展为包含不确定因素的鲁棒优化模型.模型既考虑了船舶营运经济状态、企业投资能力、新船购置、二手船买卖、船舶租赁等多种复杂的实际情况,又考虑了需求的不确定性影响,并且体现了模型的鲁棒性.最后,以某航运公司为例进行仿真实验,将确定性模型与鲁棒模型进行对比,结果表明,鲁棒模型的解相对保守,能有效地保证船队规划决策的鲁棒性.     

省域公路网规划大气环境评价方法研究

公路网规划环境评价针对路网规划及其替代方案的环境影响进行分析、预测和评价,以减缓、避免、消除由于规划缺陷等带来的一系列生态环境问题.大气环境预测和评价是其中的重要方面.从排放量预测、排放因子与系数、路网布局与车流量规划、规划方案的比选等方面,对省域公路网规划大气环境评价方法进行探讨,介绍了广东省高速公路网规划和湖北省骨架公路网规划大气环境评价两个案例,并对两个案例进行了讨论.研究表明,排放量预测评价是目前我国省域高速公路网大气环境评价切实可行的方法,基于通道的评价和分区评价可从不同的视角反映公路网规划的大气环境影响,缺乏对机动车排放系数的系统研究和多方案比选以及规划本身的不确定性是目前我国交通规划环评面临的主要困难.     

时变需求下考虑费用时值的变质物品库存模型研究

假定物品需求为一般时变需求,考虑费用时值,变质率服从两参数的Weibull函数,有限计划期内进行多次订货,订货间隔时间相等,允许缺货发生且缺货量部分拖后供给。以库存系统总费用的贴现值最小为目标建立库存系统的EOQ模型,给出了最优解的求解算法,并通过具体数值算例验证了模型和算法的可行性及有效性。模型揭示了考虑费用时值情形下非常数变质率物品库存系统的内在规律,为库存管理决策的制定提供了理论指导。     

基于需求学习的竞争企业的定价和生产决策研究

文章考虑相互竞争的多个制造型企业,研究它们的最优定价和生产决策．假设一个企业在某期的需求不仅依赖于当期所有企业的价格,而且还依赖于过去时期所有企业的价格．由于企业难以获得需求的确定信息,文章不再假设需求是确定已知或服从某种已知的随机分布,而是考虑未知需求,然后通过需求学习的方法来对未知的需求进行估计和预测．通过建立每个企业的最优控制模型,得出所有企业的最优控制问题是一个广义微分Nash均衡问题．然后,采用微分变分不等式来表述该广义微分Nash均衡问题,并证明了广义微分Nash均衡的存在．介绍了两种不同的需求学习方法来对未知参数进行学习,然后运用固定点算法来求解微分变分不等式．最后,通过数值分析展示了所有企业形成的均衡,并发现相比于基于最小二乘法的需求学习方法,基于马尔科夫链蒙特卡洛的需求学习方法可以使得企业获得更高的利润．     

基于过度自信的零售商存货质押融资决策

企业对需求过度自信造成需求理解偏差,误导了企业的决策,从而造成存货质押融资决策与理性行为下的决策存在差异.针对考虑过度自信心理行为的存货质押融资决策问题,建立含销售努力、采购量与质押比例的过度自信零售商决策模型,并探讨需求期望值过高估计和需求预测过度精确对零售商销售努力投入、采购量与货物质押比例的影响.研究表明:当零售商具有过度自信心理行为时,其所需要的资金量越大; 零售商过度自信程度越高,其质押比例越高; 零售商的销售努力和采购量随着其过度自信程度的增加而增加,且预期期望利润与实际期望利润的偏差也随之变大; 期望需求自信度引起质押比例、销售努力和货物采购量的变化比需求预测精度自信度引起的变化更大.     

基于组合GA的双向物流网动态优化设计与求解

为实现整合正/逆向物流网络的动态优化,建立了随机环境下多品种、多周期、有容量限制的整合正/逆向物流网络动态优化模型,并设计了组合遗传算法(genetic algorithm,GA)进行模型求解.对整个规划期拆分成多个决策期,进行生产工厂与物流中心的准确定位,对物流网络中各节点间的流量合理优化,基于随机机会约束规划建立了物流网络动态优化模型,设计了相应的组合遗传算法.采用8个消费域,2类产品,5个备选物流中心,3个生产工厂和3个规划期数进行数值模拟仿真.结果表明,该方法可以得到设施布局决策变量最优值,能够灵活实现不同需求下物流网络的最优布局,可以有效用于物流网络的动态优化.该模型根据现实情况的需求进行合理的物流网络布局,同时可以进行灵活变换,具有重要的实用价值.     

参数优化变分模态分解与LSTM的电力物资需求预测

国家电网物资采购管理水平不断提高,线上采购流程逐步完善,但仍存在由于采购计划预估不准导致招投标过程中,供应商利用招投标总标包机制进行价格博弈而造成电网公司采购成本增加,因此,建立准确有效的电力物资需求预测模型具有重要意义。针对电力物资序列的非稳定性、波动性和间歇性特点,提出一种基于参数优化变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)与长短时记忆神经网络(long short-term memory, LSTM)的电力物资需求预测方法,选取国网电商专区平台的典型电力物资,采用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)参数优化的VMD对原始序列进行模态分解,将分解获得的各模态分量分别构建LSTM模型,最后将各模态的预测值叠加重构为电力物资的预测值。实验结果表明：所提电力物资需求预测方法较LSTM、EMD-LSTM、VMD-LSTM、PSO-VMD-LSTM、SSA-VMD-LSTM有更高的准确率,对电网物资采购预测具有一定实际意义。     

无锡DY电器公司库存管理优化方法研究

以无锡DY电器公司为研究对象,分析了该公司原有库存管理存在的问题及其原因,并从公司组织结构的设置、需求预测的建立、采购计划的完善、ABC法对物资的分类和管理、安全库存的合理设置、经济批量订货法的采用、供应商的评估和管理等方面提出了改善DY公司库存管理的具体优化方法.     

基于SVR的区域物流需求短期智能预测模型研究

区域物流需求预测是区域物流系统规划、物流资源合理配置过程中的重要环节,而区域经济发展是产生区域物流需求的内在决定性因素,因此寻求利用区域经济发展指标来预测区域物流需求具有较强的可行性,同时能够促使区域物流产业与区域经济之间的协调发展.为此提出了基于支持向量回归(SVR)的区域物流需求预测模型,不仅揭示了区域物流需求与区域经济发展之间的非线性映射关系,同时也为区域物流需求预测提供了一种新的思路和方法,通过实验证明了该方法的有效性.     

兰州-中川城际铁路发展战略及其影响研究

分析了甘肃省城际铁路发展战略对区域经济、社会以及环境的影响,旨在探索符合西北地区实际情况的城际铁路发展道路. 以兰州-中川城际铁路为例,采用情景分析法对项目规划过程中的相反观点进行研究,找出规划思路中的关键性冲突,通过统筹比选最终确定了符合实际的建设方案. 提出了研究过程中面临的主要问题以及取得的技术突破,诸如建设必要性因素权重的确定、运量需求预测、区域经济影响等. 提出了针对城际铁路发展战略的影响分析体系,希望对城际铁路建设决策的科学制定具有一定的指导意义. 通过现场调研发现,研究结果及结论符合兰州-中川城际铁路项目发展的实际情况.     

3PL服务商参与下生鲜农产品供应链融资策略研究

针对物流服务水平影响市场需求的情形,为探究农产品制造商的资金约束对供应链运作的影 响,构建了银行首先决策、而后零售商和 3PL 服务商同时决策、制造商最后决策的动态博弈模型;基于拉动 式订购合同,在银行融资模式下,分别求解得出制造商的最优生产决策、零售商的最优采购决策、3PL 服务商 的最优服务水平决策,以及银行的利率决策;结果表明:当 3PL 服务商提供的服务水平越高,农产品的市场 需求就越大,制造商就会生产更多的农产品;当银行提高贷款利率时,制造商的融资成本增加使其减少生产 量;当零售商提高采购价格时,会激励制造商提高生产量;最后,通过算例对制造商的初始资金、运输价格,以 及市场需求对服务水平的敏感度进行了灵敏度分析。