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1.
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。  相似文献   
2.
针对无环境信息条件下网格细胞空间表征问题, 提出一种多尺度网格细胞群的空间表征模型。通过减少吸引子网络模型网格细胞的偏好朝向, 使网格细胞具有特定的感应方向, 仅对特定方向上的速度产生响应。基于改进的吸引子网络模型, 构建多尺度网格细胞群, 并对空间进行表征。仿真结果表明, 改进后的网格细胞模型只响应相应方向的速度, 准确整合速度信息, 表征部分未探索区域, 且适用于无环境信息条件下一维、二维空间。在100 m×100 m的区域, 表征结果的误差不超过0.2 m, 证明了该模型能够扩大网格细胞的表征范围, 提高表征精度与表征能力。  相似文献   
3.
构造了两类Hom-δ-Jordan李色代数,给出了Hom-δ-Jordan李色代数上交换扩张的概念,证明了Hom-δ-Jordan李色代数的等价交换扩张给出相同的表示.  相似文献   
4.
针对提高股票未来价格的预测精度,提出区间模糊数的整体GM(1.1)预测模型.利用最优解求解定义方程,得到区间模糊数的预测公式.基于区间模糊数满意度对投资组合选择模型进行优化,得到单目标规划投资选择模型.通过实例分析,给定不同的满意度得到不同的投资组合,证明模型具有一定的柔性.  相似文献   
5.
创造力是团队原始创新的产生和发展的动力.创造力直接和间接的影响因素比较繁杂,目前缺乏对各因素之间逻辑关系的梳理和辨析.根据对心理学和管理学领域的文献研究及对专家的调研访谈,综合归纳了团队创造力的十个影响因素,并阐述各因素的内涵定义;根据各因素的内涵和作用建立因素间的关系模型,运用解析结构模型方法,通过级间分解将这些影响因素进行结构分类和维度构建;最后确定了团队创造力的3个维度,即知识资本、思维风格和人格构成,并阐述3个维度间的逻辑关系.  相似文献   
6.
以黑果枸杞和全脂奶粉为主要原料,通过单因素试验和响应面优化试验确定黑果枸杞凝固型酸奶的最佳工艺.结果表明:黑果枸杞汁8.20%,白砂糖9%,菌粉0.91%,42℃发酵4.94 h,在此工艺条件下,所得黑果枸杞酸奶感官评分与预测值接近,色泽适宜、质地均匀、酸甜可口,具有黑果枸杞特有的风味.  相似文献   
7.
基于COVID-19传播过程中人口流动的必然性、无症状感染者的普遍性和隔离策略的有效性,该文提出了一类具有迁移效应、无症状感染者、自我防护意识和隔离策略的COVID-19传播动力学模型,利用下一代矩阵方法给出了各类子系统和全系统基本再生数的精确表达式.进一步地,通过采用线性近似理论,构造Lyapunov函数、比较原理等方法,得到了无病平衡点的全局渐近稳定性以及疾病的持久性.最后,数值模拟解释了主要的理论结果以及人口的迁移和隔离对疾病传播的影响.  相似文献   
8.
风险投资是高新技术公司筹资的一条重要渠道,高科技创业公司的价值测度是考核风险投资效果的重要手段.本文在文献综述基础上,针对高科技创业公司的价值构成的特性,对高科技创业公司的价值构成进行了深入研究,将其区分为:净资产价值、资产溢价、增长期权溢价、协同效应溢价、人力资源价值增值和其他价值等六部分,采用未来现金流贴现以及服从跳跃式分布的实物期权理论构建了相应的测度模型,并利用创业公司的实际资料进行了应用分析,为风险投资决策及风险资金的退出定价提供了一种定量分析方法.  相似文献   
9.
基于线上线下多种渠道的创意扩散研究是企业管理的新兴研究热点之一.为此,引入多重网络理论与传播动力学理论,考虑工作中线下沟通、工作中通过企业社交媒体在线沟通及非工作时间电子沟通三种渠道,构建多种渠道构成的多重网络中的创意扩散模型.研究创意在多重网络中持续扩散的阈值条件,并对创意在多重网络中的扩散过程进行仿真实验.结果表明:1)当员工在单位时间内通过以上各渠道沟通的平均次数较接近时,在多重网络中创意扩散的速度较快,创意扩散的范围较广;2)与匀质网络相比,当非工作时间电子沟通子网络是无标度网络时,在多重网络中创意扩散的速度较快,扩散的范围较广;3)增大子网络层间创意扩散的相互促进作用对整个多重网络中创意的有效扩散有积极影响.  相似文献   
10.
针对医学电子计算机断层扫描(CT)图像方向校正问题,提出一种并行卷积回归(PCRN)多任务深度学习网络.通过侧旋角度正回归和翻转概率逻辑回归,求得校正参数来精准地校正图像.进一步,针对医学图像训练样本稀缺的情况,提出一种串行回归(SCRN)的深度学习架构,弥补并行卷积回归网络在小样本情况下校正精度不足的问题.实验结果表明:在样本充分,并行卷积回归网络和样本稀缺情况下,串行卷积回归网络对小角度偏转、大角度偏转和翻转的腹部CT图像校正结果都优于传统的配准方法.  相似文献   
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