考虑批量折扣的单供货商多销售商动态规划模型

建立了有限计划期内单供货商多销售商动态规划模型。引入分配系统及最小分配的概念重新描述多销售商联合订购问题。在假定供货商提供全单位批量折扣的前提下,利用本文得到的判定最小分配的充要条件给出了寻求供货商最优生产策略及各个销售商最优订购策略的动态规划算法。最后给出了应用实例。     

批量运输的二层供应链系统的生产和订购计划:模型与算法

研究由一个生产商和一个零售商组成的二层供应链系统中的生产和订购计划问题.由于运输费用较高,该供应链系统中产品需要整车运输,即生产量和订购量必须是车辆运输能力的整数倍.生产和订购计划中的费用包括生产和订购的启动费、产品的生产费、库存费以及对顾客缺货的罚款.问题的目标是决定何时生产、何时订购从而使得生产和订购计划的总费用最小.建立了问题的数学模型,分析了问题的若干重要性质,并设计了2个计算复杂度均为O(n2)的动态规划算法分别求解允许对顾客缺货和不允许对顾客缺货的情形.     

确定有批量价格折扣问题的经济订购批量的最大利润法

供货方实行有批量折扣价格，零售商如何确定订购量，才能获利最大？本文建立了基本符合新财税体制的零售商的销售利润数学模型，提出了求解利润性经济订购批量的方法．     

协调两层供应链的批量折扣机制设计模型

假定制造商的生产率为有限值的前提下,建立了单制造商单销售商组成的两层非一体化供应链协调模型.分别研究了制造商如何设计连续全单位量折扣机制和增加量折扣机制来激励销售商合作,从而使得制造商自身的总利润达到最大化,同时也使得供应链达到完美协调.对这2种批量折扣机制作了比较,其结果对批量折扣机制的设计有着指导意义.数字实验结果验证了模型的求解过程及结论.     

允许缺货和转包的受限批量模型的多项式算法

有效组织带转包的采购计划对企业提高竞争力和参与全球产业分工有重要意义.研究了一个新的非减库存能力约束下的允许缺货和转包的企业采购计划模型,提出了一个基于动态规划的多项式算法.引入子计划概念,将问题归结为有效计算子计划;依据最优解的性质设计了求解子计划的多项式算法;再通过动态规划算法以多项式时间枚举所有可能子计划组合,得到问题的最优解.数值试验显示了该算法的有效性及高效性.     

随机需求下两层供应链协调的一个批量折扣模型

针对由单一供应商和单一零售商组成的两层供应链系统,在随机市场需求且供需双方拥有不对称需求信息情形下,研究了供应商如何利用批量折扣机理来激励零售商合作从而改善供应链协调性问题,提出了一个相应的批量折扣模型.数字实验结果表明该折扣模型对于改善供应链运作协调是相当有效的.     

零备件库存多点转运的批量订货模型与算法

建立了零备件库存多点转运的批量订货模型,给出了各库存点需求由自身满足、通过转运满足和发生缺货概率的近似算法,在此基础上提出了以服务水平为约束,以库存成本和转运成本最小为目标的规划模型,给出了已知订货批量,求最优订货点的算法.算法的有效性运用仿真进行了验证.     

考虑通货膨胀的两层次滞后支付的易逝品订购策略北大核心CSSCI

在一个由供应商、批发商和零售商所组成的供应链中,批发商具有较强决策权,对上游供应商要求完全滞后支付货款,对下游零售商采取部分滞后支付货款策略。考虑了通货膨胀对库存的影响,利用现金流折现的方法,以批发商利润最大构建易逝品库存模型,并证明了最优解不仅存在而且唯一,同时,提供了寻求模型最优解的简单方法。最后,通过数值与算例说明了所得结论,结合灵敏度分析方法,分析了模型中参数变化对最优订货策略的影响。     

考虑库存能力约束的批量问题与定价的联合决策

针对多周期离散时间情形,研究了库存能力约束下如何有效地协调定价决策与批量决策,使得企业利润最大化。建立了非线性混合整数规划模型。分析了最优解的特征,详细讨论了子问题的求解方法。提出了基于动态规划的精确算法,可以在多项式时间内求解出联合决策问题的最优定价与最优生产计划。实验结果分析了库存能力与最优利润、最优生产计划之间的关系。     

考虑延期交货、转包和非减库存能力约束的单产品批量模型

研究了一个非减库存能力约束下的允许延期交货和转包的单产品动态批量问题.引入子计划概念,通过先求解所有可能的子计划,再基于动态规划搜索子计划的最优组合,得到问题的最优解.给出了所有子计划的通用数学描述,并通过松弛正生产量约束将子计划的计算分成两个子问题;依据子问题和子计划最优解的性质,设计了求解子问题和重新集结松弛约束的多项式算法;在此基础上提出了一个复杂性为O(T4)的求解整个规划问题的多项式动态规划算法,这里T是规划时段上的周期数.最后通过数值试验测试了该算法的性能.     

基于税款时间价值的税企动态规划模型

针对我国税收征管现状,在考虑税款时间价值的基础上,证明了当纳税企业迟交税款时间服从泊松分布时,税款滞纳金每日征收率应高于同期银行每日贷款利率;然后,建立税务机关与纳税企业的动态规划模型.运用逆推归纳法分析纳税企业在不同阶段纳税申报决策;利用弹性分析理论得到当偷税罚款系数一定时,税款滞纳金每日征收率应适当下调;给出激励纳税企业按时纳税的税收政策建议.     

Study on Lead Time and Price Discount in Supply Chain Management

The mathematical model of the demander versus supplier has been presented by adopting optimization theories, the economical order quantity （EOQ） and economic production quantity （EPQ） has further been studied. Then under the consideration of Pareto optimization, a joint decision model of price and lead time discount and lot size has been presented. Further more the sensitive analysis of price and lead time discount are analyzed with an empirical example.     

基于联合视角的项目支付问题及其模拟退火启发式算法

从合同双方的联合视角出发,研究项目支付进度问题。其中,支付与项目事件相联系,任务是合理地安排支付事件、活动执行模式及事件发生时间,以使合同双方的共同收益最大化并使二者都能接受相应的安排。在对问题进行界定的基础上,构建由两个子模型构成的优化模型。针对问题的强NP-hard属性,设计包含两个子模块的模拟退火启发式算法,并在随机生成的标准算例集合上对算法进行测试,结果表明,该算法是求解问题的有效算法。最后,用一个算例对研究进行说明,得到如下结论:如果合同双方均按自身偏好进行决策,那么将会导致一种双输的结果;如果他们能够相互合作和协调,那么都可从项目中获得更高的收益。本文的研究可以为合同双方关于项目支付进度安排的谈判提供决策支持。     

基于库存状态的备件初始配置及采购优化模型

合理规划备件配置方案是提高装备可用度和降低全寿命费用的有效途径。建立备件需求率预测模型,采用系统分析法构建备件保障效能评估指标体系,研究初始备件配置优化方法。针对不完全修复件的报废消耗问题,给出了近似拉普拉斯需求分布下的备件短缺函数,将(s-1, s)和 (R, Q)库存策略相结合,基于库存状态批量采购模式建立了不完全修复件的订购模型。通过案例应用,给出了保障效能约束下的优化结果,优化结果符合实际规律,验证了模型的正确性、方法的有效性以及方案的合理性。     

基于动态时间规整的火箭尾喷焰识别仿真

通过分析火箭尾喷焰的红外辐射特性,总结了辐射强度序列的变化规律,提出一种改进的基于动态时间规整(dynamic time warping,DTW)的识别算法。为了提高序列形状相似性度量的效果,使用导数序列计算距离矩阵和匹配路径,依据匹配路径和辐射强度值重新计算距离;采用首尾松弛因子,在一定程度上解决了观测序列长度的不统一影响路径匹配的问题。仿真结果表明:该算法能较好地匹配同一火箭的尾喷焰红外辐射强度序列,在样本较少时实现对火箭的识别。     

基于能耗的带时间窗车辆路径问题建模与仿真

基于节能环保的新视角,研究了以总油耗最小为目标的萨时间窗车辆路径问题,建立了基于油耗的数学规划模型,提出了随机变邻域禁忌搜索算法.该算法选用自适应并行算法构造初始解,采用了随机变邻域搜索和重起策略.最后,对具有不同目标的带时间窗车辆路径问题进行了数值仿真,并对客户规模、等待期油耗率和时间窗的变化进行了性能分析.仿真结果表明,基于总油耗的路线安排比传统的以总运行距离或总运行时间最小为目标的路线安排具有更好的节油潜力,也更能减少对环境的污染.     

基于复杂性理论的径流时间序列动力学特征分析

将三种复杂性测度——复杂性C2、算法复杂性C0和近似熵ApEn运用于径流时间序列的分析之中,计算过程简便,对时间序列长度等条件的要求相对较低,因而更具有实用价值,为了解径流变化的动态特性开辟了新的思路.通过分析可以发现:黄河干流具有实测径流的随机性和混沌程度高于天然径流的随机性和混沌程度;上游的混沌程度高于下游,而随机性低于下游的动态特征.黄河干流整体上处于随机、混沌共存状态,随机强于混沌;各站径流序列中存在某种结构,这些结构可能是周期性变化、持续性变化或自相似结构.人类活动近十几年的影响,增大了上游径流变化的随机性、降低了上游径流的复杂性(混沌),使其对径流的预测能力下降,增加了径流序列的识别难度.黄河干流大型水利工程的运用,对径流的影响程度随着空间位置的加大而减弱.     

基于DTW和LVQ网络混合模型的语音识别方法

提出一种基于动态时间规整（DTW）和学习矢量量化（LVQ）神经网络的语音识别方法。该方法用动态时间规整算法先对语音信号进行时间规整，然后通过学习矢量量化神经网络进行语音的分类识别。首先介绍利用动态时间规整和学习矢量量化进行语音识别的基本方法，然后给出DTW／LVQ混合模型的系统结构和学习算法，最后给出三种语音识别算法的实验结果。大量实验表明，混合模型的识别率，皆明显高于单一的动态时间规整和学习矢量量化的识别率。     

基于DEVS的通用数据驱动实时仿真环境

良好的适应性是仿真系统生命力的重要保证之一。提高仿真的适应性需要规定良好的模型和系统描述规范，并借助于规范的仿真系统开发模型，建立集成的仿真应用环境。基于实时网络的分布式硬实时仿真在很多领域有着广泛的应用，为适合硬实时仿真的需求，将离散事件系统形式化规范进行了适当扩展，并以面向对象模型和数据驱动的仿真系统开发方法为基础，建立了一集设计、试验与分析于一体的适应性集成实时仿真环境。文章详细介绍了硬实时仿真运行支撑件及其辅助工具的具体设计，并以其在“柔性数字化航天器设计”项目中的应用举例验证了该仿真环境的合理性。