基于两层混合遗传算法的lT外包进度风险控制

针对IT(information technology)外包项目的两层进度风险控制优化问题,设计了两层混合遗传算法.该算法是在传统遗传算法中引入模拟退火和自适应机制,并结合优化问题的两层特点而设计的,能够克服传统遗传算法易于早熟、局部搜索能力较差的弱点.在算例分析中,首先分析了两层数学模型在IT外包项目进度风险控制中的管理意义,进而将两层混合遗传算法的仿真结果与两层粒子群优化算法和传统遗传算法的仿真结果进行比较,验证了改进算法的效率和有效性.     

风险厌恶下第三方物流供应商选择的拍卖机制

以往在研究第三方物流供应商的选择问题时,通常假设第三方物流供应商(3PLS)对第四方物流集成商(4PLI)持风险中性态度,而这与现实是不符的.为了使研究更加贴近实际,考虑第三方物流供应商有风险态度的情况下,第四方物流集成商通过多属性逆向拍卖方式对第三方物流供应商进行选择.通过案例设计和进行相关实验,发现通过条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)的风险度量方法对风险态度进行度量,很好地将风险因素融合到了多属性逆向拍卖中,打破了传统的第四方物流集成商选择时风险中性的假设,并且将风险度量中常用的CVaR方法融合到了供应商选择中,具有一定创新性.通过对不同风险厌恶程度以及风险中性的情况进行对比,结果表明,当3PLS为风险中性时对4PLI是最有利的,当3PLS为风险厌恶时,风险厌恶程度越小对4PLI越有利.     

多需求点间车辆调度模型及优化算法混合求解研究

为解决多需求点间同时集送货问题,建立考虑需求拆分和转运的车辆路径模型.在模型中,加入车辆装载量动态变化约束、节点可多次访问约束和需求可拆分转运约束,提高问题的普遍性.在模型的优化算法中,算术、蚁群优化算法混合求解.通过算术蚁群算法嵌套优化模式,外层算术优化算法得到配送车辆的任务量,内层蚁群算法优化路径,并将结果反馈给外层算法继续更新求解,直至达到终止条件.同时,添加概率系数、增加算子位置更新公式和更新动态禁忌矩阵对混合算术蚁群算法改进,增加解的多样性,提高算法的求解效率.最后通过实例验证并与混合鲸鱼算法等比较,改进的算法解决本文问题效果更好.     

纺织特色高校科学研究评价的量化计算方法探析

纺织特色高校是我国高校体系的重要组成部分,对纺织行业的技术创新和人力资源发挥着主要支撑作用。在我国提出"建设创新型国家"的战略背景下,探索如何提高纺织特色高校的科学研究水平,充分发挥其在纺织行业乃至整个国民经济与社会发展中的独特优势成为摆在纺织特色高校面前责无旁贷的重要任务。因此,在制定科学、系统、全面的评价指标体系的基础上,如何设计科学、可操作的量化计算方法是影响纺织特色高校科学研究水平评价的核心问题。一、内涵分析目前,国内外关于高校科学研究内涵的观点主要有以下几种:一是从科学研究资源的角度看,高     

基于随机规划和遗传算法的虚拟企业风险管理

针对虚拟企业的风险因素具有随机性的特点,将随机风险因素描述为随机变量,提出了一个虚拟企业风险管理的随机规划模型.针对该模型设计了嵌入蒙特卡罗模拟的遗传算法,蒙特卡罗模拟是处理模型中随机变量的有效方法.仿真分析表明了该算法的有效性和该随机规划模型对于虚拟企业风险管理的重要作用.     

行业特色高校学科与专业建设策略

行业性高校是我国高等教育体系的重要组成部分，其学科与专业建设策略直接关系到自身的生存与发展。行业性高校应本着差异化竞争和特色办学思想，从避免学科专业无序扩张、协同构建高水平学科群、建设学科基地平台、培养应用创新特色人才、加强学科队伍建设等方面，积极探索学科与专业建设策略，推动学校不断地向前发展。     

提高大型科学仪器设备使用率的对策研究

大型科学仪器设备是科技资源的重要组成部分,是提高科技创新能力的重要物资条件,提高大型科学仪器设备在各科研单位、高校及各企事业单位之间的使用率对科技创新具有直接的推动作用。本文根据沈阳地区使用率情况,分析了导致使用率偏低的原因,提出了大型科学仪器设备共享所应采取的针对性对策。     

悬臂梁非线性大变形分析

工程中弹性大变形问题的余能中包含着与微元旋转有关的量，因此可将工程中的弹性大变形的余能分解为余能转动部分和变形部分组成，基于这一思路，本文以几何非线性余能原理概念为基础，通过算例分析验证了该原理可用于解决几何非线性大变形问题。     

纺织特色高校科学研究水平评价指标体系探析

纺织特色高校是我国高校体系的重要组成部分,对纺织行业的技术创新和人力资源发挥着主要支撑作用。在我国提出＂建设创新型国家＂的战略背景下,探索如何提高纺织特色高校的科学研究水平、     

虚拟企业风险管理的组织化分布式决策模型

针对虚拟企业的柔性、成员的多样性和分布性等特征,及其带来的风险.提出了一个新的虚拟企业风险管理的组织化分布式决策模型.该模型分为2层,上层和下层,分别描述了虚拟企业中盟主和盟员的决策过程决策过程中主要考虑了由于私有信息所造成的盟主与盟员之间信息不对称的情况.针对该优化问题搜索空间巨大.且虚拟企业具有多成员的特点,设计了多种群粒子群算法来进行求解,仿真分析表明了该算法的有效性.