考虑商品新鲜度与量变损耗的三级冷链库存优化模型

生鲜农产品在实际流通中存在质量与数量的“双重损耗”,为了进一步研究生鲜农产品“双重损耗”对供应链库存决策的影响,将保鲜投入引入冷链运作,建立相应的新鲜度与量变损耗函数,以供应链整体利润最大为目标,构建需求受新鲜度影响的三级冷链库存优化模型,运用遗传算法求解最佳的库存策略。最后,通过对相关因素的灵敏度分析发现,顾客对商品新鲜度的敏感性越高,越有助于系统利润的增加,且DC处保鲜投入费用的变化对系统利润波动的影响最小。     

供应商管理库存模式下库存优化研究

供应链环境下的库存优化是降低整体成本的重要手段,介绍了供应商管理库存（VMI）的基本概念,研究了由供应商和分销商构成的VMI模型下的库存决策模型,并论述了动态规划方法在该问题上的不足之处以及强化学习方法在该问题上的优势,同时介绍了马尔科夫决策模型（Markov）和半马尔科夫决策模型（semi—Markov）的概念,最后通过一个算例对强化学习方法的过程进行了具体的说明。     

二次订货条件下制造商利益函数的单峰性分析

在对面向制造商的单周期库存问题单峰性研究的基础上,通过构建虚拟问题及类比分析,结合数学方法证明了二次订货条件下制造商利益函数的单峰性。     

能力规划、促销与库存控制集成决策

研究了多周期联合能力规划、促销和库存管理集成决策问题．在每周期开始,决策者同时决定生产能力,促销水平和生产量．刻画了最优策略的结构以及能力与促销之间的关系,证明最优能力规划是目标区间策略,即在每一周期,存在一个最优能力区间,对生产能力做最少的调整,使生产能力落到这一区间．一旦生产能力确定,最优促销与库存策略是修正base-stock-target-promotion策略．促销是生产能力和初始库存的增函数．推广了前人的相关结果．     

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.     

分布式仿真软件三层设计模式及应用

为了解决分布式仿真软件设计开发中的难题,提出了分布式仿真软件三层设计模式(ThreeLevel Design Pattern,TLDP).三层设计模式要求仿真软件按照用户服务层、应用服务层和数据服务层三层进行功能划分,进行分层设计和开发.对仿真软件设计中存在的问题进行了分析,介绍了三层设计模式的主要内容和设计开发规则,最后给出了两个应用实例.实践证明三层设计模式比较适用于具有复杂应用背景和软件环境的分布式仿真系统软件的设计与开发,能够有效提高设计开发效率.     

分布仿真实验管理系统网络中间件的研究与实现

分布式仿真实验管理(Distributed Simulation Experiment Management,DSEM)由分布仿真实验管理系统实现。网络中间件是该系统的数据收发模块,是管理系统进行仿真过程控制的关键环节。首先介绍了分布仿真实验管理系统的结构和工作流程,并指出了网络中间件在实验运行控制工具和实验方案规划工具中的作用。随后描述了它的原理和功能需求,并根据功能需求提出了设计思路。阐述了网络中间件的结构、模块组成以及整体工作流程,并对IP管理、命令生成和报告处理模块的工作机制进行了详细说明。最后总结了网络中间件的特点并展望其前景。     

一类分布式控制系统的容错优化调度算法

在分析同步采样分布式控制系统基础上,给出了一种新的容错调度算法。该算法首先在一个周期内形成一个任务调度序列(包括基版本和副版本),然后采用启发式算法将任务分配倒各个处理器上,且同一任务的基版本和副版本分配到不同的处理器上。同一处理器上的任务按照其在调度序列中的先后次序执行。由于控制系统的性能与任务的采样周期和控制延迟有关系,因而采用以整数编码为基础遗传算法对调度序列进行优化。仿真实验表明,这种调度算法在保证实时任务容错可调度的情况下,可以极大地提高控制系统地的性能。     

飞行模拟器综合导航系统建模与仿真

模拟器导航系统主要为飞行员提供模拟飞行中的位置及其航行参数并安全导引飞机沿既定航线飞行。结合航空仿真技术发展和全任务飞行模拟器样机的任务需求,在MATLAB/SIMULINK平台上构建了捷联惯导及基于区域导航法的无线电导航仿真模型。采用VAPS6.3制作出主飞行仪表,作为导航系统仿真的终端显示。利用RT-LAB平台构建分布式飞行仿真系统,实现导航外部特性的半实物仿真。经系统调试证明了该方法的有效性。     

考虑风电不确定性的主动配电网阻塞管理策略

随着需求侧灵活性资源和风电等分布式资源的快速发展,灵活性资源用电行为的随机性以及风电出力预测的误差,使配网系统潮流发生改变,增加配电网潮流阻塞风险。为了解决风电不确定性造成的配网阻塞问题,研究考虑风电不确定性的主动配电网阻塞管理策略。首先基于Copula函数抽样生成表征风电不确定性的典型出力场景,将不确定变量转化为确定性场景进行优化计算,进而考虑主动配电网元件的运行特性,建立主动配电网双层阻塞管理优化模型。上层模型中,负荷聚合商预测日前电价,基于收集的风电、微型燃气轮机出力信息以用户用电成本最低为目标制定用电需求计划,并上报至配电网系统运营商;下层模型中,配电网系统运营商以总社会利益最大为目标对日前电价进行迭代,以线路功率和节点电压安全为前提求解最优潮流,得到节点边际电价并发布至负荷聚合商,指导其调整日前用电计划;通过上下双层的迭代交互,实现阻塞管理和社会利益最优。最后,通过IEEE 33节点算例进行仿真验证。结果表明：所提阻塞管理策略能保证线路功率和节点电压满足安全约束,有效解决主动配电网的阻塞问题。