考虑中断的制造型供应链协调调度模型

供应链协调调度能有效提高企业应对供应链中断的能力。以两阶段制造供应链为研究对象，研究了中断情境下具有交付时间约束的多产品类型制造供应链协调调度问题。制造商接到包含多产品类型的工件加工订单，各工件需经供应商处理为原材料工件后，交付给制造商处理为完成品，各工件均有一个独立的交付期。如果供应商单方面调整工件加工顺序，会导致制造商冲突成本的增加，需双方协商处理。以最小化供应商总拖期交付成本和最小化制造商总冲突成本为目标，基于收益共享契约协调机制，构建了考虑中断的制造型供应链协调调度模型。设计了一个融合自适应邻域搜索算子的混合自适应遗传算法。通过算例仿真，验证了所提模型与算法的有效性。     

BIM情境下综合设施管理服务供应商激励契约

为有效激励综合设施管理（Integrated Facility Management，IFM）服务供应商应用BIM进行IFM外包服务，实现BIM在IFM过程中的应用价值与IFM项目绩效，基于委托代理理论，针对IFM外包BIM应用过程中IFM服务供应商需要执行的BIM系统运营服务和IFM业务咨询服务两项任务，构建多任务委托代理模型；依托模型，分析在两项服务任务成本相互独立、相互依存及相互替代等三种激励模式下的激励契约；结合模型计算与MATLAB仿真结果，辨识最优的激励模式及激励契约。研究表明：3种模式下的激励契约将对IFM服务供应商产生不同的激励效果，并对业主方IFM项目造成差异性绩效；3种激励模式下的最优激励契约由高到低排序为：成本相互依存模式下的最优激励契约>成本相互独立模式下的最优激励契约>成本相互替代模式下的最优激励契约；业主方应选取合适的激励模式与契约对IFM服务供应商进行激励，且其服务能力与IFM项目绩效越高，业主方对其激励将越大。     

一种基于强化学习的CDN流量调度系统设计方法

针对传统的CDN流量调度系统大多采用启发式方法或规划方法，存在维护成本高，实时性不足等缺点，提出一种基于深度强化学习的CDN流量调度系统设计框架。该框架基于马尔科夫链设计了故障告警网络来触发调度，建立了基于stacking模型的质量评估奖励函数，并在此基础上对流量调度进行定义和建模，构建了基于DQN的深度强化学习模型。最后，通过仿真实验验证了该调度框架的有效性。     

中低纬度下惯导极区性能模拟测试方法

针对惯性导航系统极区性能试验难以实地开展的问题, 研究了一种模拟测试的方法, 并基于横向坐标系编排给出了以组合导航系统作为测量基准的惯导模拟测试方案。首先分析了模拟测试技术研究的必要性, 然后根据轨迹形变最小原则详细推导了基于横向坐标系编排的极区模拟测试转换公式, 之后针对测试中采用不同基准的情况, 提出了相应的惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)转换算法, 并提出以惯性导航系统/全球导航卫星系统(inertial navigation system/global navigation satellite system, INS/GNSS)为参照基准的一种具体测试方案, 最终完成了仿真实验, 验证了模拟测试理论的正确性。结果表明, 在基准误差不计的情形下，试验导航参数误差与惯导实地横向编排解算误差相当。初步验证了所提方法替代极区实地试验进行精度性能评估的可行性, 为后续极区模拟测试评估研究奠了定理论基础。     

基于改进TOPSIS的电力基建项目评价机制与应用

针对现有电力基建项目评审时存在的测评指标不全面、评价结果不合理等缺陷，提出基于改进TOPSIS的电力基建项目质量偏差度评价模型。通过对影响电力基建项目质量评审合理性的因素进行分析，实现项目质量偏差度评价指标体系的构建。采用组合赋权法，使得主客观权重值得到有效的平衡，完成权重组合系数的合理选取。利用余弦相似度和灰色关联分析，完成对传统TOPSIS法的改进。在此基础上，将改进TOPSIS法运用于电力基建项目质量评价工作中，使评审结果的准确性得到进一步的提高。算例结果表明，该模型可有效完善项目质量偏差度评价指标，使得评价结果更加符合实际情况，为电力基建项目的评审工作提供有效支持和决策。     

基于不平衡数据的公司破产预测研究

整合创新数据预处理技术与集成算法利用不平衡数据探讨了公司破产预测问题。首先，运用冗余信息处理方法、不同抽样方法等对不平衡数据进行预处理。其次，以5.0分类器（Classifier 5.0,C5.0）决策树和单隐层前馈神经网络作为基分类器，分别与三类重抽样数据预处理技术结合，择出最优抽样法。再次，结合自助汇聚法提升分类效果，并运用十折交叉验证的受试者操作特征曲线的下方面积进行评价，对比了两基分类器的集成模型。最后，运用加利福尼亚大学尔湾分校数据库中一万多家波兰制造业公司的实际数据进行实验验证。实验结果表明：欠抽样或人工少数类过采样法与神经网络结合的集成模型分类效果最优，为企业实施破产预测提供积极支撑。     

《素描与色彩》课程思政建设:思政资源的挖掘、凝练与植入

课程思政是新时期构建全课程、全方位育人的重要组成部分和实现途径,而课程思政资源又是实现课堂教学在育人中主渠道、主阵地地位的重要支撑。《素描与色彩》课程思政建设,基础是思政资源的挖掘与整合,重点是思政资源与教学内容的衔接,难点是思政资源与专业知识点的化合。应对课程教学素材与内容进行梳理分析,挖掘其历史文化内涵与政治文化背景,凝练典型个案,对接专业知识内容,通过系统化整合,达到教学案例蕴含思政背景,教学过程贯穿思政内容,教学评价植入思政主题的全过程课程思政目的。     

项目风险管理在渠道建设中的应用

通过对国内外相关营销渠道风险管理理论、文献、资料的研究,以某地市移动分公司的营销渠道为研究对象,并结合渠道建设管理现状,剖析了某地市移动渠道目前所面临的风险,提出了相应的风险应对方案。     

渡槽工程的病害分析与防治研究

结合某大型渡槽工程实例,探索适用于该类工程的检测、评价与病害处治方法,结合检测信息进行三维数值模拟,以达到从整体与局部、内在机理与外因相结合的角度对渡槽进行病害综合分析.与以往仅从渡槽工程具体病害表象进行表层处理的方式不同,该方法是从引起结构病害的深层次原因方面进行分析研究.最后,在检测与分析的基础上,提出有针对性的病害治理方案.该方案已成功应用在工程的修补上,取得了较满意的结果.     

同城即时配送问题基于多预测场景的在线调度

同城即时配送是随现代电子商务而产生的新问题,该问题呈现出极强的动态性与求解时间的紧迫性,并具有商户与顾客一对多的关系、车辆需要多次往返商户取货、货物取送有时效要求等诸多新特征,无法依赖现有研究而求解.针对这一问题,建立了基于多预测场景的在线优化调度方法,将带有预测订单的多个场景整合到路线规划过程,通过每个场景的方案计算,以及多场景方案的整合,得到了车辆赖以运行的集成方案,提高了调度方案面对未来不确定需求的适应性;所建立的调度系统在新订单进入时立即响应,在系统闲置时则采用大邻域搜索技术不断优化未完成的任务方案.最后,在具有200～300个日订单的大连市某同城即时配送公司的真实数据上,验证了在线调度方法的有效性和可行性.