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11.
企业信息系统的互操作是企业动态联盟中企业协作的基础,为了解决企业间异构系统互操作这一基本问题,引入本体的思想,利用网络本体语言(OWL)建立汽摩配产品本体模型,运用网络服务本体语言(OWL-S)建立了一个Web服务本体模型,设计了基于本体的异构系统互操作集成平台,建立了基于本体的异构系统互操作过程中的语义映射规则,描述了异构系统互操作的实现过程;通过原型系统验证了方法的可行性,结果表明:运用本体技术可以改进订单处理方式,增强平台互操作性,为实现异构系统互操作提供了有效的途径。  相似文献   
12.
研发联盟成员之间的契约是不完备的,这种不完备契约很大程度上增加了联盟成员采取机会主义行为的概率,影响合作的稳定性,而信誉机制是保持联盟稳定的重要机制之一。基于KMRW模型分析了贴现因子、合作次数以及加入惩罚因子对于联盟成员是否选择守信、减小机会主义行为的作用机理。研究结论表明,提高贴现因子、合作次数并加入惩罚机制都有利于联盟企业保持信誉,积极参与合作。最后根据结论为研发联盟稳定发展提供一些启示。  相似文献   
13.
针对现有区间灰数Verhulst对整体呈现"S"形变化特性的连续区间灰数序列模拟误差较大的问题,通过分析构造序列的特征,提出一种改进的连续区间灰数Verhulst动态预测模型,即先分别构建连续区间的核序列和测度序列,继而建立核序列的灰色Verhulst预测模型和测度序列的灰色Verhulst预测模型,最后构建区间上下界预测模型。将此模型应用于青海玉树地震伤病员人数的预测,并与多种典型Verhulst预测模型进行对比,结果表明该模型预测精度更高,模拟效果更好。  相似文献   
14.
信息完全下的经典报童模型是单周期库存管理的核心控制方法,联合定价、订货决策是提高报童模型运作效率的主要手段. Scarf创造性地构建了部分信息下的鲁棒报童模型,但鲁棒联合定价、订货问题由于其困难程度,长期困扰着运作管理学者. 本论文在“做和型”随机价格需求函数条件下部分地解决了该问题. 在报童仅获知不确定需求的均值与方差的假设下,我们建立了Worst-case型的鲁棒联合定价、订货模型,并在适当的条件下给出了联合决策的闭环最优解. 数值实验证实了联合的鲁棒定价与订货决策较大幅度地改善了Scarf鲁棒订货模型的运作效率. 该模型能较好地适应于新产品供应链等信息缺失下的企业运作管理.  相似文献   
15.
市场份额和销售额是衡量新产品上市成功的重要指标,然而市场需求的严重不确定性是新产品供应链决策面临的主要困难. 文章利用部分需求信息刻画新产品需求特征, 设计了基于VMI的寄售返利契约的新产品推出方式并模型化. 引入鲁棒博弈方法, 分析了新产品供应链在"VMI+寄售+返利"模式下的合作改进效益. 通过比较研究发现: 该模式能有效控制新产品上市风险, 提高市场份额, 增强企业效益, 从而有效支持新产品入市.  相似文献   
16.
分析了美团网的运营模式,针对美团网存在的营销手段单一、人才储备不足、竞争优势难以保持问题,提出了改进措施:加强人才培养;增强创新意识;多元化营销手段.  相似文献   
17.
利用Hermite矩阵探讨了一类矩阵方程的求解问题,获得了一些新结果,导出了矩阵方程XAX=A与X*AX=A存在Hermite矩阵解的充分必要条件及其通解表达式,削弱了杨昌兰和王龙波文中定理的条件,推广了Jameson和杨昌兰等的结果.  相似文献   
18.
直接应用GM(1,1)模型对高速公路的经济效益进行后评价可能得到病态的评价结论;本文通过缓冲算子技术对建模原始数据进行预处理,消除冲击扰动对GM(1,1)模型预测结果的影响,在此基础上构建了高速公路经济效益后评价模型^s(1)(k+1)=(s(0)(1)-b/a)×e-ak+b/a;将该模型应用于渝长高速公路经济效益的后评价,得到了高速公路的修建对地方经济发展具有拉动效应的合理结论;研究成果对丰富与完善后评价建模方法,促进灰色模型与实际问题的有效对接具有重要作用。  相似文献   
19.
在文献[1]中研究了供应链管理下批发价格依赖性的补偿策略理论,其中的推导和结论的具体表述不尽正确,给出了其结论的正确表述;在批发价格与产品的订购量相关且产品的市场需求量是随机变量的情况下,探讨了补偿策略受产品批发价格的定价机制的影响;获得了供应链管理下批发价格依赖性的补偿策略理论模型,并在产品的市场需求量服从均匀分布的情形下对理论模型进行了均衡分析和灵敏度分析;指出了产品订购量、补偿价格与产品需求、批发价格的内在关系,为企业决策提供了有益的分析方法。  相似文献   
20.
研究拟行(列)对称矩阵的极分解、 广义逆和扰动界, 给出了拟行(列)对称矩阵的极分解和广义逆的计算公式, 并对拟行(列)对称矩阵的极分解作了扰动分析. 结果表明, 该方法既减少了计算量与存储量, 又不会降低数值精度.  相似文献   
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