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991.
992.
993.
Yugang YU Feng CHU Haoxun CHEN FRE CNRS ISTIT-OSI University of Technology of Troyes Troyes France 《系统科学与系统工程学报(英文版)》2006,15(3):298-313
1. Introduction With the development of information technology and the increasing market competition, simultaneously reducing inventory costs of raw materials, work-in-process, and finished items in different stages has become a major focus for supply chain management. Industrial practice and academic research have shown that VMI (Vendor Managed Inventory) can improve supply chain performance by decreasing inventory levels and costs. VMI is a collaborative business initiative where the vend… 相似文献
994.
基于可能度的决策矩阵排序的一种新方法 总被引:8,自引:1,他引:8
针对属性权重已知而属性值为区间数的多属性决策问题,本文提出了一种基于可能度的决策矩阵排序的新方法。这种方法的优点是思路清晰,方法简洁、合理,并易于在计算机上操作。最后给出了一个例子说明本法的有效性和可行性。 相似文献
995.
针对基于加权总完工时间排序问题的合作博弈,根据工件对联盟收益的贡献,给出了基于工件位置的收益分配准则,探讨了它与排序博弈的核心之间的关系,讨论了哑元性和断开不变性,提出了平均损失相等性,利用有效性和平均损失相等性对一个特殊的基于工件位置的分配进行了公理化. 相似文献
996.
基于AHP-TOPSIS的网络化弹药攻击决策算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对网络化弹药攻击决策问题,提出了基于AHP-TOPSIS的网络化弹药攻击决策算法.分析了影响网络化弹药攻击决策的关键属性,利用AHP算法构建层次结构,构造判断矩阵,确定各属性的权重,进而使用改进的TOPSIS算法得到决策方案的排序结果.仿真结果表明,算法具有计算量低、实时性高的特点;算法能够有效解决多节点攻击决策问题,并有效抑制了逆序现象,具有一定稳健性和实用性. 相似文献
997.
研究了排序集抽样(RSS)下Pareto分布中刻度参数的Fisher信息量.为了突出RSS的优越性,将这个Fisher信息量与简单随机抽样(SRS)下刻度参数的Fisher信息量进行数值比较.数值结果表明,RSS下刻度参数的Fisher信息量多于SRS下的Fisher信息量. 相似文献
998.
使用功率传感器监测机床加工功率,和切削力、声发射等传感器相比,功率传感器具有实用性强、对加工过程无影响等优点.针对采集到的功率信号,在分析信号特征相关性的基础上,提出了一个多目标优化RP-SBL的刀具磨损量预测方法.对信号特征进行后处理(Re-processing,RP)消除电网波动和切削中其他偶然因素的影响,进一步提高特征对刀具磨损敏感性.基于处理后的特征,运用稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning,SBL)方法建立刀具磨损量预测模型.此外,使用非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II)对SBL模型相关参数进行优化以提高预测精度.实验研究表明,该方法能够实现刀具磨损量的准确预测.不同预测方法的对比表明,通过特征后处理提高信号特征对刀具磨损的敏感性,保证了刀具磨损量的准确预测,对SBL模型参数进行优化可进一步提高预测精度,减小预测误差的最大值. 相似文献
999.
对电动大客车底架利用第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行了拓扑优化,在保证所有梁单元最大应力不超过屈服强度的条件下,以整车扭转刚度和质量作为优化目标,最终得到底架拓扑后的帕累托前沿.对结果进行筛选,得到的拓扑方案扭转刚度与原模型接近,质量降低89kg,占原模型底架的6.4%,拓扑效果显著. 相似文献
1000.
王向阳 《辽宁大学学报(自然科学版)》2001,28(1):8-14
针对银行业务管理、高考成绩统计、气象资料整理等一类特殊“汇总”排序问题。文中提出了一种以映射、链接和归并为基础的新排序算法-映射归并排序算法(以下简称为“映射归并排序”),给出了该排序算法的描述、时间复杂度分析及用C语言编写程序进行算法比较的实验结果。算法分析和实验结果都表明:映射归并排序方法和待排序数据分布无关,其时间复杂度仅为O(N);而且在处理上述大规模“汇总”排序问题时,映射归并排序速度明显优于Flash Sort,Proportion Split Sort,2-路重复的K路归并排序和直接K路归并排序等算法。 相似文献