基于期权合同的逆向供应链协调机制

为加强逆向供应链中制造商和回收商之间的合作关系,综合利用初始协议供货价格的稳定性和期权契约的供应弹性,建立了基于期权合同的逆向供应链利润分配模型,并与报童模型下的最优决策进行了比较.研究表明:无论在分散式决策还是集中式决策下,期权机制下的逆向供应链及其成员的最优决策均优于报童模型.通过调整期权契约参数,使得分散式决策下各成员决策与系统整体最优决策一致,而且实现了总收益在制造商和零售商之间的合理分配,达到逆向供应链的协调和帕累托最优.最后通过数值算例验证了期权合同在逆向供应链协调中的有效性,并分析了契约参数对回收商最优供货量以及双方利润的影响.     

二次降价销售的报童问题

提出二次降价销售模型, 在假设存在降价销售最大容 量的条件下, 建立了模型, 并给出最优解. 在收益、 服务水平等方面对此模型与经典报童模型进行了初步比较, 并对最优解的灵敏度进行了分析.     

基于损失规避的报童决策偏差形成机制

在损失规避模型的基础上,引入缺货规避偏差因素对经典报童模型进行修正,构建了缺货惩罚条件下损失规避的最优报童订购模型,同时,基于Microsoft VFP平台设计库存决策行为实验对模型进行验证.结果表明:在高利润、均衡利润和低利润产品中,决策者的缺货惩罚系数依次减小,且均衡利润产品中的损失规避报童订购量等于风险中性的报童订购量;高利润产品中的损失规避报童订购量小于风险中性的报童订购量;而低利润产品中的损失规避报童订购量大于风险中性的报童订购量.     

随机模糊需求下的自由分布报童问题研究

文章在需求是随机模糊变量的假设下,将经典报童问题扩展为基于随机模糊需求的自由分布报童模型;根据最大隶属原则,将模糊非线性规划问题转化为确定型约束极值问题,并用拉格朗日乘子法寻求最优解;最后,通过最优解的若干性质,分析了需求的随机模糊性对最优订货量和总利润的影响,并说明本模型是对经典报童问题的一种拓展.     

运用极大熵准则求解面临不确定型决策的报童问题

本文运用极大熵准则求解了面临不确定型决策的报童问题。利用变分法对极大熵准则进行求解,从而将不确定型决策问题转化为风险型决策问题。在风险中性假设下,构建了报童问题的期望利润最大化模型,并得出其最优订购量。最后,通过算例分析说明在不同先验信息下报童问题的不同最优决策。     

一次订购季节性销售的一种扩展报童模型

讨论在一种特殊缺货水平约束下的扩展报童问题, 指出购买者必须同时决定最佳订购时间和最佳订购量. 建立了特殊缺货水平约束下的扩展报童问题的数学模型, 求出了最优解, 并进行了灵敏度分析.     

带时间窗报童问题的供应链协调优化

为压缩供应链提前期,增加供应链的响应速度和服务水平,扩展了传统的报童问题模型,以带时间窗的报童问题为研究对象,在市场需求函数符合正态分布条件下,分别建立了供应链收益、制造商收益和零售商收益的数学模型,分析了压缩提前期对供应链及其成员收益的影响.通过对比分析压缩提前期前后供应链收益的变化情况,得出带时间窗报童问题的模型相比于传统的报童模型可以增加供应链收益.给出了供应链成员间收益协调的优化方案,分析了最优订货量和供应链可承受的最大成本增加系数的决策问题.最后,通过数值分析对研究结论进行了验证.     

带有预算费用约束的报童模型

讨论带有预算费用约束的报童问题. 建立了带有一般费用约束、 缺货预算费用约束、 商品处理预算费用约束的3种模型, 分别求出了最优解, 并进行了模型的灵敏度分析.     

价格敏感需求下零售商的最优定价策略

研究单个零售商单个制造商的二级供应链的经典报童模型,考虑单周期下报童模型的联合最优定价-订购决策.分析了需求随机且价格敏感情况下系统的最优价格,给出了最优决策的存在性的充分条件.区别于以往相关的研究,假设需求函数是更一般化的加乘型需求函数.在一些合理的假设下,保证随机需求情况下零售商的期望利润函数是对数凸的.证明了由于需求除价格外随机扰动的存在,零售商的期望收益总是小于仅受价格影响时可获得的确定性收益.另外,假设需求的期望具有递增的价格弹性,可以保证仅受价格影响时可获得的确定性收益函数是拟凸的.本结论可以延伸到带有缺货惩罚的单周期报童模型的联合最优定价-订购决策问题,在理论上更具有一般性,对研究多零售商的价格竞争决策问题和供应链契约协调等问题提供了重要理论依据.     

需求具有价格敏感性的多产品报童问题研究

对需求具有价格敏感性的多产品报童问题进行定量研究。首先建立了期望收益最大化为目标。需求函数是线性加函数形式,具有预算约束的多产品报童模型。接着证明了在需求分布函数具有失效率递增性质的条件下边际预算利润是产品订购量的非增函数,指出该模型是一类凸可分非线性连续多产品资源分配问题,可以应用二分搜索算法获得最优解或者近似最优解。最后应用算例验证了算法和模型的有效性。     

隧道工程基于实测环境变形的土体参数确定方法

结合有限元数值模拟,以盾构隧道施工过程中环境变形的实测数据为基础,通过引入AMALGAM作为遗传算法,依据Pareto最优理论为评价标准,采用均方根误差进行误差校准,提出了一种基于实测数据得到准确土体参数的方法.针对上海市长江西路越江隧道工程试验段的工程案例,以周围土体侧移和隧道上方地面沉降为目标,以关键土层参数为分析对象进行多目标反分析,并对最优解和实测结果进行验证比较,结果证明多目标反分析精确度优于单目标反分析,并且更接近实际工况.应用基于实测环境变形确定的土体参数分析预测盾构施工对临近桩基础的影响,与测试结果的比较验证了计算方法和参数的可靠性,为隧道工程的环境影响分析提供参考.     

基于多目标协同优化算法的卫星结构优化设计

针对卫星系统中多目标、多约束、耗时的结构优化问题,建立了卫星结构的多目标协同优化模型.将协同优化方法与全局多目标优化算法相结合,并针对协同优化方法的缺陷采取一些改进措施,提出了协同优化方法与全局多目标优化算法(CO-PE)组合优化方法.以某卫星结构多目标优化问题为例,在iSIGHT优化软件中对卫星结构进行多目标协同优化设计,通过CO-PE组合优化方法获取Pareto最优解集.优化结果表明,多目标协同优化模型能够简化优化问题的复杂度,基于近似模型的CO-PE组合优化方法具有较好的准确性和高效性,对实际工程中类似的复杂结构优化问题具有一定的参考价值.     

基于灰色关联的砻谷机工作参数优化

提出了一种正交试验与灰色关联分析相结合的砻谷机工作参数优化方法。以正交试验为基础,获得砻谷机的胶辊压力、入机流量、快辊转速、胶辊速差等工作参数对砻谷的脱壳率、破碎率、产量、胶耗等工艺效果的影响;再通过灰色关联分析法对试验数据进行分析,获得砻谷机最佳工作参数。方法如下:首先进行单工艺目标优化,灰色关联系数平均值最大者为最优水平;然后进行综合工艺目标优化,综合工艺目标为单工艺目标的加权平均值,平均灰色关联度最大者为最优水平。     

基于分布式神经动力学算法的微电网多目标优化

针对微电网多目标优化计算量较大的问题,提出了一种考虑需求响应的微电网分布式神经动力学优化算法.首先,考虑平均效率函数、微电网的排放、需求响应引起的不满意度以及总利润函数等因素建立多目标优化模型.其次,应用单目标积公式将多目标优化问题转换为单目标优化问题,并证明了最优解是原始多目标问题的帕累托最优点.再次,使用对数障碍物惩罚因子处理不等式约束,利用Lasalle的不变性原理和Lyapunov函数证明所提出的算法可以收敛到最优解.最后,通过仿真验证了本文算法可以在保证优化精度与收敛性条件下,大大降低计算成本.     

基于退化数据的高可靠性产品贝叶斯分类决策

针对高可靠性产品的退化数据,提出一种贝叶斯分类方法,将产品按最大后验概率进行分类.利用非线性Wiener过程模型来描述产品的退化路径,提出了一种结合期望最大化(EM)与K-均值聚类的算法以用于估计模型的未知参数,建立了平均成本最小化的最优分类决策模型.实例与仿真试验显示,该分类方法具有较高的分类精度与较小的成本.     

改进的非支配排序遗传算法优化气举配气

论述了气举优化配气的发展现状,提出了一种新的用分段线性函数表示的气举优化配气单目标和多目标模型。单目标模型以产油量最大为目标函数,而多目标模型以产油量最大且注气量最小为目标函数。以我国西部某油田某区气举井为例,进行了气举优化配气实例分析,给出了气举配气单目标模型的最优解和多目标模型的非支配解集,得到了最优配气方案下的产油量和注气量。     

基于多规则资源分配的柔性作业车间调度问题多目标集成优化方法

针对柔性作业车间调度问题中多种资源分配的复杂特性,建立了以最小完工时间、最优人工分配方案、设备最大负荷以及最小生产成本为目标的集成优化模型,并设计了一种具有多重资源约束的多目标集成优化方法;针对组合模型的爆炸性特征,为降低模型的复杂度,采用多规则资源分配的集成调度思想,通过调整规则概率使概率大的规则被优先选中,使用多规则导向机制"推动"搜索过程向指定目标方向移动,并结合动态规划法求解最优人员分配方案;采用改进的非支配排序遗传算法——NSGAⅡ可以获得不同规则概率值的Pareto解集;最后,通过仿真对比与应用验证了所提方法的有效性.     

发展我国巨型油船船队的战略规划

利用两水平算法对进口原油的需求进行了预测。把船舶技术方案中最重要的两个参数载重量和服务航速（vs)作为决策变量,用必要运费率作为目标函数,建立单航线船型优化模型。运用罚函数外点法,结合模矢搜索求得最优船型。然后,计入运价这一不确定因素,运用改进的多目标模糊优选技术和仿真技术,确定适合我国国情的最佳船型及影响最佳船型的主要因素。在此基础上,利用单航线营运模型,将船队规划问题转化为线性规划问题来求解,以避免解非线性问题中因决策变量较多而使问题复杂化。提出了较完整的巨型油船（VLCC）船队的发展规划。     

含特殊需求的灵活接驳公交服务区域与路径选择

针对国内特有的“小区型”住宅开发特点以及不规则路网等情况,在给定乘客需求以及车队规模的条件下,基于网络模型建立了一个同时求解最优服务区域和车辆服务路径的双层混合整数线性规划模型.该模型的上层目标是最大化服务的乘客数量,同时下层目标是最小化运营者的运营成本.同时就模型的求解给出了一种启发式算法以期在合理的时间内求解出可接受的方案.最后通过案例分析验证了模型和算法的有效性.研究结果表明:启发式算法得到的近似最优解与最优解的差值最大在15%左右,同时单位乘客运营成本的差值在10%以内.     

基于系统总耗时最小的双目标泊位分配模型

针对为同一停车场不同入口同时申请停车诱导的车辆分配泊位问题,提出了以系统总耗时最小为第一层目标和单个停车者总耗时相近为第二层目标的双目标泊位分配模型。定量描述和分析了行进车道上泊车行为的发生对行程时间的影响,采用模糊综合评判法对停车入位时间进行分析,针对∆t时段内系统中待泊车辆数与停车场内有效泊位数比值的不同,选择不同...