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.     

同时考虑环境因素和统计噪声的四阶段SFA模型——在我国省际技术效率和政府管理绩效中的应用

为克服三阶段DEA模型忽略了投入-产出之间统计噪声对技术效率的影响这一不足,将环境因素细分为员工工作环境和管理环境两类,提出了一种基于随机前沿分析（stochastic frontier analysis）技术的四阶段模型. 通过对比剔除管理环境因素前后的技术效率,得到动态经营管理效率（management efficiency）. 进一步,利用四阶段SFA模型对2002-2010 年间我国省际技术效率和政府管理绩效进行了测算. 研究发现：（1） 我国整体、三大地区及各省区综合技术效率均呈现“U型”波动趋势,且东部地区最高,中部次之,西部最低;而实际技术效率呈现单调递增的变动趋势,中部最高,东部次之,西部最低. （2） 政策扶持对于地区技术效率的提升具有重大的推动作用,贡献率高达71.4%;政府管理绩效呈现“U型”波动趋势（江西,湖北,海南除外）,且东部地区高出中西部约8.9% 和3.2%. 作为技术效率和经营管理绩效实证研究的技术基础,四阶段SFA 模型为优化资源配置提供了很好参考.     

多节点集装箱海铁联运动态定价决策

不确定性需求下集装箱海铁联运的动态定价决策问题,对联运经营人的经营效益和竞争力产生重要的影响. 基于收益管理理论,结合集装箱海铁联运的经营和组织特点,以协议销售和自由销售的差异化定价为切入点,分两阶段建立了多节点集装箱海铁联运综合箱位分配的动态定价模型. 第一阶段为基于协议销售和空箱调运的箱位分配模型,第二阶段为基于自由销售不同时段的动态定价模型. 针对模型中的需求随机性,分别运用机会约束和稳健优化方法进行模型转化并求解. 通过算例验证了上述模型与算法的适用性和有效性.     

Optimal pricing and inventory policy with order cancelations under the cash-on-delivery payment scheme

Considering a periodic review system where the online seller allows the customers to pay when the products are delivered to them（referred as cash-on-delivery payment scheme in this paper）,the authors investigate the seller＇s joint pricing and inventory control policy with a finite planning horizon.In particular,the authors incorporate the customers＇ possible order cancellation behavior with the cash-on-delivery scheme.It can be proven that the base-stock list price policy is optimal under mild conditions.The authors also analyze the impact of the customers＇ forward looking behavior on the optimal policy.     

基于模型预测控制的跳跃式再入制导算法研究

针对深空探测跳跃式再入返回飞行任务,提出了一种快速的再入制导算法,该算法基于模型预测控制（model predictive control,MPC）理论和近似动态规划（approximate dynamic programming,ADP）技术,将再入制导问题转化为两点边值问题,然后采用高斯伪谱法（Gauss pseudospectral method,GPM）求解该问题,实现快速制导计算。同时为了达到制导精度和制导效率的综合最优,提出了一种数值预报校正（numerical predictor-cor-rector,NPC）制导算法和快速再入制导算法融合的分段混合制导策略,该策略能对快速制导算法带来的制导偏差进行及时的修正,从而保证制导精度。蒙特卡罗仿真实验表明,与传统的数值预报校正制导算法相比,快速混合制导算法不仅能保证较高的制导精度,而且大幅减少了平均制导计算耗时,具有极大的在线应用潜力。     

系统运行全部反馈环关键因果链分析法——以转型期火力发电系统实践为例

本文新建了系统运行全部反馈环关键因果链分析法, 此方法紧密联系系统实际, 首先用逐层法建立前期流率基本入树模型, 建立系统的（反馈网络）流图模型; 接着, 用枝向量行列式反馈环计算方法计算出系统的全部反馈环; 然后, 又紧密联系系统发展中的实际问题, 对全部反馈环逐条进行反馈环的因果链分析, 揭 示产生问题的不协调的全部制约因果链, 以及促进核心因果链, 建立关键因果链集合, 生成管理对策, 并促进对策实施. 实践证明, 系统运行全部反馈环分析法 是一个有效的系统分析新方法.     

一种基于网格的数据集成服务系统分析

网格技术越来越多的应用于仿真领域中。仿真程序包含很多数据密集型应用,它们需要使用大量分布的数据库资源。如何访问和操作这些异构的数据库资源是应用程序的关键问题。在利用现有的访问网格中异构数据源方法的基础上,提出了基于网格服务的异构数据源集成体系结构,可以在应用过程中动态绑定数据源;同时在选择数据服务的时候采用基于Qos的选择模型,可以有效的避免服务失效的现象。     

基于模糊神经网络的动态非线性系统辨识研究

针对静态模糊神经网络对动态系统辨识精度低的特点,在5层静态模糊神经网络基础上进行了优化和改进,形成了可将暂态信息记忆于网络的动态回归层的动态模糊神经网络,来提高对动态系统的辨识能力。同时给出了参数的动态自适应学习算法。通过仿真实验,证明提出的动态模糊神经网络对动态非线性系统的辨识,可以取得较好的辨识精度,较快的网络收敛速度,为动态非线性系统的辨识提供新的思路。     

基于递归小波网络的直升机动力学模型研究

提出一种基于递归小波网络建立直升机动力学模型的方法,给出了模型结构并利用粒子群优化算法对小波网络权参数进行调整。这种网络模型利用内部状态反馈来描述系统的非线性动力学特性,不必事先确定系统模型的类别和阶次,直接建立操纵量与加速度、角速度等变量之间的对应关系,从而避免了建立复杂的气动系数、气动导数模型的过程。与传统的机理模型相比,该模型具有结构简单、并行解算程度高、运算速度快的特点。在某型直升机飞行模拟器中取得了良好的应用效果。     

辊弯成形过程仿真与参数优化

采用动力显式弹塑性有限元方法对U型钢辊弯成形过程进行仿真,分析了成形过程中应力、应变的分布演化特性,获得了弯曲角增量、机架间距对辊弯成形过程的影响规律,计算结果与实验结果有较好的一致性。基于数值模拟,对辊弯成型轧辊辊径进行优化设计。通过正交模拟实验获取计算结果样本,进而建立轧辊辊径设计目标函数的响应面模型,最终获得辊径优化设计结果,优化后辊弯成形板带截面上的纵向应变差显著降低,改善了成形性能。