基于提前期压缩的供应链博弈模型

讨论基于提前期压缩的二阶供应链博弈问题,该供应链包括一个供应商和一个采购商.供应商采取批量分解方式向采购商供货.供应链成员通过提前期赶工的方式压缩提前期,降低成本.分别以供应商和采购商总成本最小化为目标,建立了由采购商为主方、供应商为从方的Stackelberg博弈模型.对提前期未赶工和提前期赶工2种情况下,采购商、供应商和系统三方的成本进行了对比,并对赶工后三方的成本节约情况进行比较分析.最后给出了算例和仿真,讨论了相关参数变化对采购商,供应商和系统三方总成本节约额的影响,并证明基于提前期压缩的博弈决策方式的有效性.     

具有时间约束的电梯节能调度算法

针对电梯节能问题, 提出电梯能耗损失计算方法, 构建具有时间约束的电梯节能调度模型, 应用粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)分别对已知目标楼层和预测目标楼层两种情况的电梯节能调度问题进行建模和求解. 通过数值仿真分析, 从等待时间和能耗两方面比较了三种算法(最近服务原则(nearest car, NC)、已知目标楼层的粒子群算法和预测目标楼层的粒子群算法)的性能. 研究结果表明, 与NC算法相比, 在保证80%以上 乘客等待时间小于60s的情况下, 已知目标楼层的PSO算法可以实现系统节能18.2%; 预测目标楼层的PSO算法可以实现系统节 能9.6%. 随着等待时间约束的放宽, PSO算法可获得的节能比例显著增加. 目标楼层的准确性对节能调度具有重要影响, 已知目 标楼层的PSO算法会比预测目标楼层的PSO算法约多节能10%.     

面向服务访问控制的Ad Hoc网群密钥分配

Ad Hoe网络的面向服务的访问控制是个敏感的安全问题，而现有的群密钥分配方案存在抗授权侵犯能力弱的问题，通过引人角色授权约束，提出一种基于面向服务访问控制的群密钥分配方案，减少群在授权侵犯下的安全威胁，经与其他群密钥分配方案比较，显示该方案具有安全性和可用性．     

循环取货下基于随机提前期波动压缩的库存优化模型

针对循环取货过程中提前期波动较大及其对企业成本的直接影响, 将总提前期方差增加为决策变量, 并把赶工成本概念引入随机提前期波动(方差)压缩分析, 建立了循环取货下基于随机提前期波动压缩且含车载量约束的多供应商多产品库存模型, 讨论如何合理压缩生产和运输过程中的提前期波动来降低总成本. 结果表明: 企业可以在提前期方差压缩成本与提前期方差过高所带来的库存持有成本和缺货成本之间进行权衡, 通过合理压缩总提前期方差, 有效降低系统总成本, 尤其在车载量小、集货物资单价高且需求量大的情况下成本降低更为显著.     

基于循环取货的多产品供应链提前期波动压缩模型

对采用循环取货方式配送的由单个采购商和多个供应商组成的多产品供应链进行研究。由于循环取货过程途径多个供应商,导致取货运输过程的不确定性和各供应商生产过程的不确定性发生累积,使得配送过程的总提前期波动增加,并引起供应链总成本上升。为此,将各供应商的生产提前期和运输提前期作为随机变量、以供应链利益最大化为目标建立模型,通过赶工对总提前期进行压缩,讨论如何合理压缩循环取货过程中的总提前期波动来降低供应链总成本,并给出了相关启发式算法。最后,通过数值分析验证了模型和算法的有效性。