基于模拟植物生长算法的易腐物品物流中心选址

配送中心作为物流系统的枢纽,其位置的选取直接影响总消耗成本的高低.本文提出了基于模拟植物生长算法求解易腐物品配送中心选址问题的新方法.通过对系统数学建模,利用改进的模拟植物生长算法来求解最优解.最后通过对实倒进行仿真实验,结果表明本算法不仅可获得配送中心的最优解,算法精度也有提高,明显优于其它方法.     

收益共享对供应链的影响

研究了单个供应商和单个零售商组成的供应链中,在需求不确定的情况下,零售商采用收益共享机制对供应链的影响.采用Stackelberg博弈模型分析得到了零售商和供应商的最优决策,并进一步探讨了对供应链的订货水平、利润和利润分配的影响.发现收益共享对于零售商来说,可以提高利润但降低了利润份额,对供应商更有利,追求更高利润份额的动机也会造成供应链失调和效率降低.     

消除评价指标相关性的权值计算方法

根据评价指标的构成要素,提出了一种消除评价指标相关性的代表系权值计算方法.该方法不改变原有的指标体系,在提出的评价因子概念及其具有的等价性和可加性假设基础上,利用互异代表系理论给出了评价因子贡献值的计算方法,以消除各指标间的相关性.最后,借助于一个已有案例,说明了代表系权值计算方法的应用步骤,并通过对比分析,表明了该方法的合理性.     

基于不确定性度量的作战能力对比评估方法

为使评估结果能够反映出评估对象作战能力之间的差距,提出基于不确定性度量的作战能力对比评估方法.首先建立了作战能力测度概念模型,采用相对于参照对象完成任务时减少的不确定性程度来度量评估对象的作战能力;然后探讨了把作战能力指标转换为具有可能性含义指标的预处理方法;在此基础上,借鉴信息论中对不确定性的处理方法,构建了能力度数学模型,详细讨论了其特征和军事含义,并提出了绝对能力度和平均能力度扩展模型;最后通过一个案例对方法的可行性和有效性进行验证和分析。结果表明:应用该方法进行作战能力评估,不仅能够得到传统评估方法所得到的排序结果,而且能够反映出作战能力评估值之间数量上的差距。     

网络化制造模式下基于改进蚁群算法的供应链调度优化研究

为制定网络化制造（networked manufacturing,NM）模式下供应链合作成员间的动态调度策略,构建了由制造商、协同设计商以及客户组成的三层动态调度模型;在生产能力约束、多目标优化约束等制约因素下,采用时间函数、成本函数和延期惩罚函数三个目标函数对调度问题进行描述;使用改进蚁群算法（improved ant colony optimization algorithm,IM-ACO）,对调度路径可行解节点添加不同的信息素,并将信息素浓度约束在τ_min和τ_max之间,使得供应链客户个性化需求服务、运作时间、成本等综合收益达到最优. 实例仿真表明本文提出的动态调度优化算法求解具有较快的搜索速度、收敛性好,算法具有较好的稳定性;同时,也表明本文构建调度模型合理,可以为实际生产调度提供优化的策略.     

LDPC码偏移修正加权比特翻转译码算法

大量仿真表明,基于幅度和的改进型加权比特翻转(modified sum of the magnitude based weighted bit flipping, MSMWBF)译码算法对于行重/列重较小的低密度奇偶校验(low density parity check, LDPC)码而言,展现出巨大的性能优势,但对于行重/列重较大的基于有限域几何(finite geometry, FG)的LDPC码,性能损失严重。首先对此现象进行理论分析。其次,引入附加的偏移项对MSMWBF算法的校验方程可靠度信息进行修正,提高了算法对行重/列重较大的LDPC码的译码性能。仿真结果表明,在加性高斯白噪声信道下,误比特率为10E-5时,相比于MSMWBF算法,在适度增加实现复杂度的条件下,所提算法可获得约0.63 dB的增益。     

相似信息优先的复杂装备费用测算模型

针对横截面数据的复杂装备费用预测问题,由于主要参数比较相似的装备系统其研制费用往往趋同,提出了横截面数据的“相似信息优先原理”。分析新研装备与以往装备的相似度,按照指标信息的相似度区分横截面信息的优先次序。用归一化的相似度作为加权最小二乘法的权重,通过实例建立相似信息优先的回归模型,并与其他方法的结果对比,结果表明本文的方法具有更高的预测精度,相似信息优先的多元回归模型充分反映了相似信息的规律。     

基于集中式模型的我国各地区及三大产业的DEA效率评价

基于集中式模型, 首先在考虑地区内部三大产业的情况下, 对2010年我国31个地区展开DEA效率评价, 然后在保持各地区整体效率不变的前提下进行效率分解, 确定各产业的效率值和相对重要程度. 此外, 对各地区三大产业的规模收益问行了研究. 实证分析结果表明, 各地区的整体效率值偏低, 第一产业的效率重要程度偏低, 第二产业和第三产业的效率均值相差不大, 但大部分地区的产业比第二产业的相对重要程度高. 此外, 从规模收益角度来看, 大部分地区整体处于规模收益递减阶段, 大多数地区的第一和第三产业均处于规模收益递增阶段, 绝大多数地区的第二产业已处于规模收益递减阶段.     

元胞蚂蚁算法的收敛性分析

提出一种新的优化算法，元胞蚂蚁算法，该算法将元胞自动机的邻居和规则引入传统的蚂蚁算法，实验结果证明该算法可行且有效，有良好的全局优化能力。定义元胞蚂蚁算法的求解迭代过程为一个概率测度空间中的随机算子，利用随机不动点理论，证明了该算子为连续压缩算子，存在唯一的随机不动点，从而给出了元胞蚂蚁算法的收敛性的论证，为算法奠定了相应的理论基础。     

基于鲁棒LS-SVM的ARMA时序模型研究

对时序数据建模与辨识技术进行了分析,提出了使用鲁棒LS-SVM算法建立ARMA时序预测模型。该模型是在LS-SVM的约束条件中加入鲁棒特性和时序模型参数,使之在求解的过程中对孤立点与噪声不敏感,并且能准确地辨识时序模型参数。考虑到高炉的热状态的输入输出数据集间存在着复杂非线性时序上的关系,通过用基于鲁棒LS-SVM的ARMA模型预报铁水中硅的含量,从而达到了预测高炉热状态的目的。说明了该模型在对非线性时间序列预测精度和稳定性上具有明显的优越性,为稳定钢铁质量和生产工艺创造了良好条件。