供应链系统中零售商横向转载的随机规划模型及算法

为了研究随机需求下供应链系统中多零售商的横向转载问题, 提出了一种基于随机规划方法的多零售商横向转载模型, 并设计了一种启发式算法用于模型求解.考察由一个外部供应商和多个零售商组成的供应链系统, 供应商和零售商均采用order-up-to方法控制库存, 零售商面临随机性需求且相互之间存在横向转载.在横向转载经典假设条件下, 构建了以供应链总成本为目标的混合0-1规划模型.考虑到该模型中存在随机变量, 将模型转化为随机期望值规划模型进行求解, 结合随机拟梯度算法及遗传算法设计了一类启发式算法来求解模型, 给出了详细的求解过程.利用数值算例的仿真结果验证了模型及算法的有效性, 还就需求相关程度的影响及转载假设条件的影响进行了详细分析.研究结果表明:模型及算法对存在横向转载的供应链系统确定最优库存水平是相当有效的.     

直接配送的三层随机库存路径问题

库存路径问题是研究如何协调库存管理和运输规划的一类问题,是企业实施供应商管理库存策略需要解决的问题.本文提出了一种有车辆限制、直接配送的无限阶段三层随机库存路径问题,并运用马尔可夫决策规划解决此问题.通过把该问题分解成若干个具有马氏性的子问题,降低了运算难度,得到该问题的近似最优解.     

具有随机损坏率Newsboy产品两阶段决策问题

考虑产品随机损坏率情形下的一个供应商和一个经销商组成的Newsboy产品的供应链系统。研完供应链双方分散决策和供应商管理经销商库存（VMI）两种情形。当双方独立决策时，经销商和供应商分别以各自期望收益为目标决策最优的订货批量和最优生产批量，当完好产品的批量小于经销商的订货批量时，供应商将给予价格折扣；当由供应商管理经销商库存时，供应商在满足经销商期望收益要求的条件下，同时决策生产批量和批发价格。对于损坏率和产品需求为一般分布函数的情况下，研究在两种策略下供应链双方最优决策、双方和整个供应链的期望收益，以及VMI策略实现的条件以及对供应链的价值。最后将指数分布需求和均匀分布损坏率应用到一般模型中，通过算例进行敏感性分析。     

供应商管理库存与第三方物流的系统动力学模型

将Towill等提出的VMI—APIOBPCS模型拓展到单供应商一两分销商环境，构建VMI—APIOBPCSII模型；然后将第三方物流引入供应商管理库存，构建VMI—TPL—APIOBPCS模型，并利用Spreadsheet软件进行模拟，从牛鞭效应、供应商生产率和库存水平三个方面，分析供应链环境下第三方物流的引入对供应商管理库存策略的动态影响；模拟结果表明：供应商管理库存策略的实施效果和供应链的整体性能都得到了显著改善。     

随机需求下供应链库存协调策略研究

在随机需求下,库存决策的核心是对库存积压风险与缺货风险的权衡。随着企业承担的库存风险大小的改变，企业会做出不同的决策，从而影响供应链的总收益。首先分析供应链无合作时，采购商独自承担全部库存风险的情况下，其订货决策模型，导出最优订货量计算公式；然后分析在可调数量策略下，供应商分担部分库存风险时，供需双方的利润模型，在此基础上得出供应链Pareto优化模型；最后通过算例说明库存风险分担策略在供应链库存协调中是有效的。市场需求波动越大，供需双方及整个供应链从库存风险分担策略中获得的收益越大。     

考虑库存控制的物流网络设计优化模型与算法

研究同时考虑库存控州策略和物流网络优化设计问题的优化模型和算法。在考虑顾客的需求量都是随机且服从正态分布的前提下，结合最优库存控制策略，提出了一个能同时描述库存决策和物流网络设计决策的非线性混合整数规划的优化模型，井设计了相应的模拟退火算法进行该优化模型的求解。最后的算例表明，采用该优化方法运算快捷，所得结果正确合理，且与其他方法得到的结果相比，收敛速度更快，且最优解的总费用均有很大程度的节省，从而能为此类的物流网络设计问题提供科学的指导依据。     

基于价格策略的非一体化供应链IRP研究

研究了非一体化供应链环境下的库存路径问题,给出改进的最邻近算法.针对由单一供应商和多零售商组成的两层供应链系统,通过降低运输费用,提高供应链的整体利润;通过价格策略,重新分配供应链利润,实现供应商和各零售商多赢,从而促进供应链协调.给出算例及其计算结果,并通过实验对算法的性能进行了分析,实验结果表明该算法对于促进供应链协调是有效的.     

修正固定分区策略下随机需求库存-路径问题的最优策略及其算法

随机需求库存-路径问题(Stochastic Demand Inventory Routing Problem,SDIRP)是典型的NP难题。考虑随机需求环境下,供应链中库存与配送问题的协调优化,是实施供应商管理库存策略的关键所在。对经典固定分区策略(Fixed Partition Policy,FPP)中分区内所有客户必须同时接受配送的基本假设进行了改进,提出了一种分区内按客户需求进行配送的修正FPP策略。首先根据不同分区方案对客户的配送及库存成本的影响给出了一种基于C-W节约法的客户分区算法,并证明了修正FPP策略下各客户任意阶段的最优库存策略形式。进而,设计了求解修正FPP策略下SDIRP问题最优策略的算法。最后,通过数值算例验证了算法的有效性,同时对修正FPP策略的适用性进行了分析。     

批量需求模式下的随机库存管理策略

考虑一类具有(s,s+q)订货策略的批量需求随机库存系统。需求的到达形成复合Poisson过程,当库存水平下降到s时管理员立即补货至最大仓储量s+q.通过构建库存和缺货状态下的状态转移方程,研究了库存和缺货的稳态概率分布;进一步建立库存成本函数和设计了一种有效的算法,研究库存系统的最优控制策略并考察参数的敏感性。     

可控提前期与服务水平联合约束的库存问题

提前期在库存管理中起着重要作用。对提前期可以控制调整与服务水平联合约束的库存问题进行研究．并提出一种算法．利用该算法可以寻找出在一定服务水平下，库存系统总成本最小的最优策略，实例计算表明．谈算法是有效的。     

一种有时间约束的多车辆协作路径模型及算法

分析了有时间约束的基于多车辆协作的随机路径问题。提出了问题的随机规划期望值模型。设计了问题中的两车辆协作的随机路径问题的遗传算法，在遗传算法中采用时间惩罚过滤算子优化了初始种群，提高了收敛速度。给出了算法的应用示例。表明了模型和算法是多车辆协作随机路径问题的一种有效算法。为研究多车辆协作的随机路径问题提供了新的理论和方法。     

基于支持向量机的非线性模型预测控制

支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术。由于使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,使它较好地解决了小样本情况下的学习问题。又由于采用了核函数思想,使它把非线性问题转化为线性问题来解决,降低了算法的复杂度。提出了一种基于支持向量机的模型预测控制结构,并使用一个新的随机搜索优化算法来求解预测控制律,计算机仿真证明了所设计的控制算法的正确性和有效性。     

基于下半方差的债券投资组合模型

用下半方差作为风险度量构建了债券投资组合模型,研究投资者的债券投资问题。在理论上分析了模型最优解的存在性,并且证明了模型具有全局最优解。为了得到最优债券投资组合策略,依据模型的随机属性,构造了求解模型的蒙特卡罗罚函数算法,并且证明了算法的收敛性。给出了相应的数值算例验证模型的有效性。     

随机型网络瓶颈容量扩张的机会约束模型与智能算法

文章研究的问题为，在不确定环境中的机会约束下，怎样去增加一组边的容量到一个指定的瓶颈容量，以至于网络瓶颈扩张的费用最小。本文假定每一条边的单位扩张费用w1是一个随机变量，服从一定的概率分布。带有随机单位扩张费用W的网络瓶颈容量扩张问题可以根据一些概率机会约束规则，列出它的机会约束规划模型的通用表达式。随后，本文将网络瓶颈容量算法、随机模拟方法、神经网络和遗传算法合成在一起，设计出该问题的混合智能通用算法。最后，给出数值案例。     

BEHAVIOR OF STOCHASTIC APPROXIMATIONALGORITHM IN ROOT SET OF REGRESSIONFUNCTION

1.IntroductionStochasticapproximation(SA)iswidelyappliedinoptimization,systemindelltification,adaptivecontrolandsignalprocessing.ThebasicproblemofSAistoseektherootsoreXtremaofafunctionf(.)calledregressionfunctionwhichcanbeestimateattimekandletthe(k 1)thobservationi,e,Yk 1~f(Xk) ek 1,(1)whereek 1istheobservationnoise.RobbinsandMonroll]in1951proposedthefollowingalgorithmxk l=xk akyk 1,(2)toestimatetherootsofj(.),whereahisthestepsize.ThisalgorithmisnowcalledRobbinsMonro(RM)algorithm.Denoteb…     

Intermediate carriers for UAV swarms: problem of fleet composition

This article introduces a fleet composition algorithm for a fleet of intermediate carriers,which should deliver a swarm of miniature unmanned aerial vehicles(mini-UAVs) to a mission area.The algorithm is based on the sequential solution of several knapsack problems with various constraints.The algorithm allows both to form an initial set of required types of intermediate carriers, and to generate a fleet of intermediate carriers.The formation of a fleet of intermediate carriers to solve a suppression of enemy air defense(SEAD) problem is presented to illustrate the proposed algorithm.     

基于蚁群系统的工件排序问题的一种新算法

工件排序问题中如何使加工效率最高，一直是一个非常重要而且又非常困难的问题，特别是问题的规模很大时，目前各种算法计算就非常困难，有的甚至无法得到合理的方案，蚁群系统是近年来发展起来的解决组合优化问题的一种有效方法，根据工件排序问题的特点，建立了在不同种类的并行机上加工一批不同种类工件的优化数学模型，在蚁群算法的基础上对其进行改进，成功地把改进的蚁群算法用于工件排序问题的优化中，通过与其他算法的仿真比较，表明基于蚁群系统的算法是有效的，特别是问题规模很大时更显示其快较的收敛速度和较高的精度。     

数据字典工具的理论问题研究

数据字典(DD)工具是结构化分析方法的重要工具。由于数据字典及其工具都是面向一定的应用对象,给出的定义相对狭隘。本文给出一个新的更为全面概况的定义。同时研究了MISDD的一致性,给出了相应的算法,解决MISDD的关键性难题。     

基于偏移最小和的LDPC译码改进算法

针对目前低密度奇偶校验(low-density parity-check, LDPC)码偏移最小和(offset min-sum, OMS)算法偏移因子选取不够准确的问题, 提出了一种基于次序统计量的OMS(order statistics OMS, OR-OMS)算法。该算法使用两个不同的偏移因子对校验节点更新结果进行修正, 一个偏移因子用于修正第一最小值结果, 另一个偏移因子用于修正第二最小值结果。利用次序统计量进行理论分析, 得出最优的两个偏移因子值。所提算法使用分层调度的消息传递方式, 加快算法的收敛速度。仿真结果表明, 该算法与传统的OMS算法相比, 在误比特率(bite error rate, BER)为10^-5时所提算法译码性能可以获得约0.35 dB的增益, 平均迭代次数最多能够降低34.28%, 同时拥有更好的收敛性能。