南亚纵横谈

在亚洲的南部伸展着一大块呈三角形的陆地——南亚次大陆,连同它南面的海上岛屿,统称南亚。这个地区包括印度、巴基斯坦、孟加拉、尼泊尔、不丹、斯里兰卡和马尔代夫等国。它南临印度洋,北与我国相邻,西北隔阿富汗一条狭长的瓦汗走廊与苏联相望,东通马六甲海峡,西连波斯湾,是东南亚到西亚、非洲海空航道必经之地。在苏联入侵阿富汗、加紧推行南下战略的阴影笼罩下,南亚的战略地位日益显得重要,这个地区的风云变幻也越来越为举世所注目。既富饶又贫困南亚各国历史悠久,其中印度是世界四大文明古国之一。但自十八世纪中叶开始,南亚各国先后沦为英国殖民地。南亚人民为摆脱殖民枷锁,进行了长期     

基于交通信息提取的区域交通状态判别方法

为了准确判别区域路网的交通状态,提出了基于交通信息提取的区域交通状态判别方法．在分析区域路网交通流宏观特性的基础上,结合区域路网的拓扑结构与交通流特征,提出区域交通状态判别指标体系,并基于可拓学建立了区域交通状态判别模型．以一个主干道区域路网为例,验证了路网交通状态判别方法的有效性．该交通状态判别方法可应用于在线交通状态分析和历史数据库交通运行特征的提取,为交通管理决策提供了基础信息．     

零售商风险规避下基于联合契约的双渠道供应链库存决策模型

研究了不确定条件下基于零售商风险规避的双渠道供应链库存协调问题,建立了零售商风险规避下双渠道供应链分散和集中情况下库存最优决策模型,证明了包含收益共享和回购契约的联合契约可以实现双渠道供应链的库存协调,分析了产需不确定因子、风险规避因子和市场分配比例系数对制造商和零售商的最优决策的影响。研究表明,包含收益共享和回购契约的联合契约可实现双渠道供应链的帕累托改进。最后,讨论了联合契约实现帕累托改进的可行范围。数值算例验证了模型和方法的有效性。     

基于CPFR的协同补货方法

针对传统的供应链需求预测模型中信息结构呈分散状态、对各成员预测结构差别大、影响库存补充策略的问题,创新地将CPFR技术应用到了协同补货的方法研究中,建立了基于最佳库存和最佳运送周期之间的函数关系的数学模型,并在此基础上采用进化策略法对建立的模型求解.结果表明,随着各项参数值的提高,总成本也随之增加,即最佳运输周期与最佳库存量受各项参数值的影响,其结论也验证了此方法的有效性.     

2016未来之城大赛中国赛区全国第四名 海莲之心团队参赛体验

正大家好,我们是"海莲之心"团队。海莲之心是一座海上的莲花形仿生高科技智能小城,能容纳5万人,位于中国南海,四季如夏湿润多雨。这朵仿生莲花由"花瓣"、"花蕊"和海中的"莲藕"组成。"花蕊"是基于DNA计算机和生物智能技术的超级大脑,智能控制整个城市交通能源、食物供给等;工程师们结合了基于DNA计算技术的超级大脑发明了智能高效的固体垃圾处理系统——"莲洁"。造就了海莲之心清洁、环保、安全的美好生活环境。从2015年国庆开始,我们就开始进行了"未来之城"     

张爱玲小说文化意蕴阐释

张爱玲小说对现代畸形心理和人性弱点的深刻洞悉及其深切的人生体验,形成了她独特的现代叙事视角.她关注现代日常生活中的普通人生,塑造了一系列富有近现代世俗色彩的性格鲜明的人物形象.她小说的语言具有典雅的现代世俗情调,有着永恒的艺术魅力.     

油用牡丹种质资源及育种研究进展

油用牡丹是近年来从传统的观赏牡丹和药用牡丹基础上发展的新兴木本油料作物。介绍了牡丹及油用牡丹的主要品种‘凤丹’的种质资源及其分布,并对油用牡丹的分子育种和传统育种工作进行了综述,最后对油用牡丹的育种趋势进行了展望,可为油用牡丹的推广应用和进一步的育种研究提供参考。     

风险规避下不确定供应链收益共享契约模型

针对零售商风险规避下单一供应商产出不确定、制造商产出确定和零售商需求不确定组成的三级供应链系统,建立了基于CVaR准则下供应链收益共享契约协调模型.比较了集中、分散和风险规避模型的特征,给出了基于收益共享的供应链契约协调机制.分析了产出和需求不确定性对供应链成员期望利润和决策的影响.最后,通过数值算例说明了收益共享契约协调的有效性.结果表明对于风险规避下不确定三级供应链系统,运用收益共享契约可以使分散的期望利润达到集中决策的水平,最终实现三级供应链系统协调的目的.     

基于指数加权分位数回归预测的CPFR成本模型

针对某些商品的高易变性、不对称性的需求模式,基于预测方法高精确度的要求,采用计量经济学前沿预测研究方法指数加权分位数回归预测法,建立了由零售商、制造商的成本模型和供应链系统总成本模型构成的CPFR供应链系统成本模型,为基于多层次CPFR的三级库存协调与优化研究中提高需求预测精度探索新的视角.该模型通过直接预测销售序列的分位数,避免既存研究中基于假设的预测失误,使预测结果更加贴近需求模式的真实值.数值分析表明指数加权分位数回归预测模型的预测精度较高.     

考虑需求强度与群体差异的公路旅客出行行为异质性研究

基于联网售票数据,提出公路旅客群体识别方法,建立了基于K-means聚类及决策树CHAID算法的公路旅客群体识别嵌套模型,提取了平峰与高峰时期旅客群体的细分规则及群体细分特征,并利用结构方程模型获取了需求强度对公路旅客出行行为异质性的影响机理.研究结果表明:平峰时期,购票方式、出行时刻及提前取票时间是划分旅客群体的主要因素.高峰时期,旅客出行计划性更强,提前16h以上取票的旅客占比相对平峰时期高约2％;将需求强度等级由高至低划分为1至4级;需求强度提升将导致常规出行型旅客更倾向于人工购票,计划出行型旅客更倾向于网络购票;常规出行型旅客受票价的影响程度高于计划出行型旅客0.113％,揭示了常规出行型旅客对票价提高不敏感;计划出行型旅客的出行时刻选择几乎不受需求强度变化影响.