虚拟企业伙伴选择过程及方法研究

在虚拟企业的组建过程中 ,合作伙伴的选择是一个非常重要而且复杂的环节 .能否选择出有竞争力和相容的合作伙伴 ,关系到虚拟企业的成败 .本文分析了虚拟企业伙伴选择过程中应考虑的因素及应遵循的原则 ,在此基础上给出了伙伴选择过程的三阶段模型及其实现方法 .     

B2C型电子商务产品的选择研究

在认识电子商务的本质还是商务的基础上,以消费者的购买实现过程为参照系,构建了B2C型电子商务条件下产品综合评价指标体系,提出了应用模糊综合评价模型方法对其进行量化,并给出了量化的思路,为电子商务企业的产品经营选择提供理论和工程化支持.     

支持向量机参数选择方法研究

针对支持向量机的参数选择问题,提出了一种最优化选择方法。通过分析支持向量个数与留一法的关系以及支持向量机参数的几何意义和对推广能力的影响,该算法利用支持向量机比例来衡量参数选择时推广能力的变化,使用不同的规则更新核参数和惩罚因子,简化了参数选择的难度。理论分析证明这种最小最大化参数选择方法可以选择支持向量机参数,仿真试验验证了该方法的有效性。     

有限样本下模型选择理论与方法研究

从理论上给出有限样本下模型选择的方法,详细讨论了样本噪声对模型选择的影响,提出了一种次优模型选择算法,并进一步给出了一种推挽式模型选择算法,它能够有效地提高模型选择的学习速度。两种算法具有很强的抗噪声能力,预测模型也具有很好的推广性。最后通过具体数值试验验证了上述理论和方法的可行性和优越性。     

旅客交通方式选择行为研究的计算机模拟方法

基于随机效用理论，给出了使用计算机模拟方法对旅客方式选择行为进行研究的方法。首先，讨论了如何确定模拟模型的结构和参数，然后给出了对单个旅客的选择行为进行模拟的方法。为了得到统计意义上的结果，可以模拟抽样，随机产生大量旅客，让其进行方式选择。最后给出了算例。     

Borda社会选择方法中的一种投票合作问题研究

本文分析和研究了Ｂｏｒｄａ社会选择方法中的一种投标行为，探讨了其中有关合作的一些问题，给出了该合作的一种寻找方法，并证明了有关结论。     

标准成本确定方法及改进蚁群算法应用

针对复杂生产过程中标准成本确定与产品质量和加工效率要求相脱离而导致标准成本控制能力弱的问题,研究基于时间与费用关系的标准成本确定优化方法.以产品标准成本最小及实际标准加工时间与理想标准加工时间之差最小为目标函数,产品质量控制要求为约束条件,建立标准成本制定数学模型.设计基于改进蚁群的模型求解算法,建立空间划分的蚁群搜索策略,克服算法早熟收敛.通过与变权重蚁群算法对比,表明改进蚁群算法的精度优于后者.最后以某企业的实际成本数据为例,将上述方法与企业目前采用的标准成本确定方法进行对比,验证该方法在降低标准成本、节约生产加工时间、控制产品质量等方面具有较好的效果,为面向生产作业的成本精益管控提供方法支持.     

基于PSO的SVR参数优化选择方法研究

支持向量回归机(SVR)模型的拟合精度和泛化能力取决于其相关参数的选取,因此提出了基于粒子群(PSO)算法的SVR参数优化选择方法;并以不同噪声影响下的sinc函数和实际发酵过程产物浓度的SVR模型为对象,将提出的PSO优化参数方法与现有的交叉验证法、留一法进行比较。仿真结果表明:该PSO优化SVR参数方法可行、有效,由此得到的SVR模型具有更好的学习精度和推广能力。     

基于预测风险最小化的模型选择理论与方法研究

阐述基于预测风险最小化的模型选择问题，提出基于经验风险最小化原则的模型选择一致收敛性定理，解决有限样本下利用经验风险来最小化预测风险的问题，并分析模型选择欠学习或过学习问题的根源，给出一种模型选择的次优迭代算法。最后通过具体实例验证上述理论和方法的可行性和优越性。     

基于遗传算法和模糊决策的大规模联盟伙伴选择方法研究

为解决大规模的网络制造联盟合作伙伴选择问题,在建立该问题数学模型的基础上通过分析引入遗传算法和模糊决策理论,提出一种分阶段的伙伴选择算法:通过遗传算法求解模型缩小选择的范围,利用遗传算法的解通过模糊决策考虑多个影响因素进行最后决策.对于该方法给出了具体的求解步骤,并用算例说明这种方法的可行性.这种分阶段的伙伴选择算法充分利用了数学的工具和决策者的经验,提高了决策的科学性和合理性.     

资源受限项目组合选择及调度的双层决策方法

在资源受限条件下,综合考虑项目选择与项目调度,以最大化项目组合收益为目标函数,建立了一般化的资源受限项目组合选择及调度问题的数学模型。针对问题特性,设计了双层决策方法用于求解该问题。上层决策采用改进的蚁群优化算法求解项目组合选择问题,下层决策则采用基于优先规则的多项目调度启发式算法。采用实验设计方法系统生成24个项目组合选择与调度问题实例,对算法效果进行了对比检验。结果表明:所设计的双层决策方法对于项目组合选择及调度问题具有较好的求解效果;所建立的数学模型与解决方案能够为决策者提供平均收益更高的项目组合。     

基于策略型顾客行为的策略选择研究:价格承诺或者定量配给

产品上市时间的先后以及销售变化引起价格的波动，必然会引起顾客的消费行为变化.顾客通过比较不同时期产品价格的变动，选择最佳的购买时机，表现出购买行为的策略性.针对顾客的这种策略性行为，商家该制定什么样的策略?基于这个问题，本文分别构建了价格承诺和定量配给决策模型，通过对决策模型的分析，给出了不同策略下商家的产品最优定价和订货量，使商家在对应的条件下进行策略选择.对比不同策略下的结果表明：这两种策略并不能彻底消除顾客的策略行为，只是在满足一些条件下可缓解他们的策略性行为.因此，商家可根据合适的条件选择策略来达到利润最优化.最后利用数值算例分析了相关参数扰动对最优策略的影响，并给出了针对商家采取不同策略下的管理建议.     

最小二乘支持向量机参数选择方法及其应用研究

针对最小二乘支持向量机参数选择问题，提出了一种基于三步搜索技术的参数选择方法，理论分析表明了这种方法的有效性和优越性，可以优化选择最小二乘支持向量机参数。然后把该方法用于钢材淬透性建模中的参数选择，仿真结果表明，这种方法可以得到优化的参数，从而获得精确的建模效果。     

钢铁企业铁水运输路径选择及自动避碰算法的研究

以钢铁企业铁水运输仿真系统为背景，阐述了路径选择及避碰算法的作用，建立了路网二级拓扑模型及列车运行模型；提出了两级静态路径规划和路径动态调整方法；分析了列车碰撞检测的条件及机制，最后对避碰算法进行了描述。     

大规模MIMO系统的智能天线选择与功率分配方法研究

为了满足大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统的数据传输需求并降低系统能耗,提出一种基于量子化学反应优化的智能天线选择与功率分配方法。根据大规模MIMO系统不同时段的用户传输需求建立智能天线选择与功率分配模型,推导出其最大能效方程。为有效求解该非线性、多约束的混合优化难题,结合量子计算和化学反应优化机制的优势设计了量子化学反应优化算法,可得到最佳的天线选择与功率分配方案。仿真结果表明,所提的智能天线选择与功率分配方法能实时满足用户的信息传输需求,显著提高系统能效。针对不同的仿真场景,所提方法与现有的智能算法与分配策略相比均可得到最高的系统能效。     

大规模MIMO系统的智能天线选择与功率分配方法研究

为了满足大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统的数据传输需求并降低系统能耗,提出一种基于量子化学反应优化的智能天线选择与功率分配方法。根据大规模MIMO系统不同时段的用户传输需求建立智能天线选择与功率分配模型,推导出其最大能效方程。为有效求解该非线性、多约束的混合优化难题,结合量子计算和化学反应优化机制的优势设计了量子化学反应优化算法,可得到最佳的天线选择与功率分配方案。仿真结果表明,所提的智能天线选择与功率分配方法能实时满足用户的信息传输需求,显著提高系统能效。针对不同的仿真场景,所提方法与现有的智能算法与分配策略相比均可得到最高的系统能效。     

面向伙伴选择的模糊Markov博弈控制及仿真研究

针对不确定条件下的伙伴选择决策问题,把自适应模糊控制系统理论及神经网络理论引入到Markov博弈中,提出一种基于多智能体的伙伴选择模糊控制模型。该模型引入基于ANFIS和神经网络的模糊神经网络,实现了一种全新的进行值函数逼近的梯度下降Q学习的算法。并应用该模型对伙伴选择问题进行研究,对多影响因素进行FNN学习,将输出量作为标准Markov博弈模型的输入量,得到影响的策略,最后研究了一个应用实例,利用具体历史数据对建模方法和模型进行了验证和分析。     

基于MNL的电信消费者选择套餐行为的预测及实证研究

离散选择模型(Discrete Choice Model,DCM)是一种非线性的多元统计分析方法,主要基于消费者对产品/服务的选择来预测消费者的购买行为。在电信行业的市场营销中,消费者对电信产品的选择行为对于电信运营商的营销策略起着至关重要的作用。通过考虑消费者的特征属性及电信产品(套餐)的特征属性,建立了基于多属性的多项logit(Multinomial Logit,MNL)模型,并通过SPSS软件的MNL回归分析,得到各属性的相关估计参数,最后得到消费者对于每个套餐的选择概率,用来预测消费者选择套餐的行为。另外,针对在校大学生消费群体选择套餐作为案例进行了实证研究,设计了调查问卷并通过在线网络调查及传统问卷调查两种方式获得相关数据,验证了所建MNL模型预测的准确性。