基于MCMC的模糊自适应重要抽样法

针对传统的基于马尔可夫链蒙特卡罗 (Markov chain Monte Carlo,MCMC)的自适应重要抽样法只适用于失效边界确定的系统,而不适用于失效域模糊的渐变结构系统问题,提出基于MCMC的模糊自适应重要抽样法。首先从模糊失效域内的某个初始点出发,根据Metropolis准则构造马尔可夫模拟样本点;然后利用自适应核密度估计构建核抽样概率密度函数并进行重要抽样;最后离散化模糊失效域以计算系统的模糊失效概率。该方法合理地解决了以往渐变结构系统性能可靠性难以仿真分析及仿真效率低的难题,具有较高的仿真效率和精度。应用舵机案例对方法的适用性及高效性进行了验证。     

期权和固定承诺合同在货运业中的应用价值

期权合同和固定承诺合同是货运应用中的两类重要合同,已有研究多从承运企业的角度分析两类合同对海运链的协调作用。从货运代理的角度出发,研究了在合同市场和现货市场并存的情况下,两类货运合同的应用价值,根据改进的报童模型,分析了两类货运合同下,货运代理最优运力预订策略和运力执行策略,并在此基础上,分析了合同的灵活性价值。进一步研究了期权的执行时序对两类合同应用价值及期权合同灵活性的影响。研究结果发现,在两类信息模式下,货运代理最优合同选择都是期权合同,而且合同执行时序滞后降低了现货价格信息不确定性,提高了期权合同的应用价值。     

权马尔可夫链在河流丰枯状况预测中的应用

针对河川径流量为相依随机变量的特点,提出了以规范化的各阶自相关系数为权, 用加权的马尔可夫链来预测河流未来丰枯状况的方法, 并通过实例对该方法进行了具体的应用     

一种基于马尔可夫链的高维离群点挖掘算法

提出了一种基于马尔可夫链的离群点检测(outlier detection algorithms based on Markov chain, MRKFOD)算法。该算法把基本数据集看作一个加权无向图,数据集中的每个数据表示一个节点,用每条加权边表示节点之间的相似度;形成一个邻接矩阵,把邻接矩阵当作马尔可夫链中的概率转移矩阵;寻求概率转移矩阵的主要特征向量;把每个节点的主要特征向量值作为每个数据的离群度。实验结果表明,该算法与其他高维离群点挖掘算法相比,在效率及有效处理的维数方面均有显著提高。     

基于前景理论的订货问题

针对需求不确定条件下的订货问题,传统订货模型都是基于期望效用理论,该理论假设决策者是完全理性的,这不符合决策者的现实决策行为,而前景理论正是描述不确定条件下个体实际决策行为的理论。应用前景理论,针对需求不确定条件下零售商的订货行为,建立了新订货模型,并与传统订货模型做了实证比较分析。结果表明,在我国早餐订货过程中,零售商并不是完全理性的,其倾向于风险规避,会适度减少订货量,基于前景理论的订货模型能够更好的描述零售商的订货行为。     

双渠道供应链中制造商与零售商的服务合作定价策略

在双渠道供应链中,为缓解渠道冲突,提高服务效率,制造商选择将电子渠道的服务交由零售商完成.在对称信息的框架下,建立了双渠道供应链中制造商电子渠道与零售商服务合作的Stackelberg和Bertrand博弈模型.发现渠道价格和需求受制造商在电子渠道的边际服务成本和零售商在电子渠道的边际服务成本影响;制造商在电子渠道的服务成本与零售渠道的定价正相关.当零售渠道服务水平高于电子渠道服务水平时,零售商的服务成本与电子渠道的定价正相关.Stackelberg竞争下制造商电子渠道和零售渠道价格均小于Bertrand竞争情形.制造商总是偏好作价格的领导者.利用算例分析了市场批发价格、渠道服务水平等对零售商选择Stackelberg竞争或Bertrand竞争偏好的影响.     

装备备件两级闭环供应链库存优化与分析

研究备件两级闭环供应链系统结构与备件运转流程.通过建立单项备件供应可用度模型,构建了两级闭环供应链库存系统优化模型,并运用边际效能分析算法合理配置基层级和基地级备件库存量,实现了在有限购置费用资源约束条件下的系统供应效能最大化,分析得出提高两级维修能力可以改善系统供应效能.     

Coordinating production and recycling decisions with stochastic demand and return

In this paper, the joint production and recycling problem is investigated for a hybrid manufacturing and remanufacturing system where brand-new products are produced in the manufacturing plant and recycled products are remanufactured into as-new products in the remanufacturing facility. Both the brand-new products and remanufactured products are used to satisfy customer demands. Returns of used products that are recycled from customers are assumed to be stochastic and nonlinearly price-dependent. A mathematical model is proposed to maximize the overall profit of the system through simultaneously optimizing the production and recycling decisions, subject to two capacity constraints — the manufacturing capacity and the remanufacturing capacity. Based on Lagrangian relaxation method, subgradient algorithm and heuristic algorithm, a solution approach is developed to solve the problem. A representative example is presented to illustrate the system, and managerial analysis indicates that the uncertainties in demand and return have much influence on the production and recycling policy. In addition, twenty randomly produced examples are solved, and computational results show that the solution approach can obtain very good solutions for all examples in reasonable time.     

虚拟企业协作博弈中的双优策略

讨论了目前供应链中的虚拟企业的基本概念及出现的背景 ,介绍了动态联盟为基础的敏捷制造模式 ,从对偶线性规划和双层规划的思想出发 ,在虚拟企业中共赢策略的基础上提出双优的实施策略 ,论述了达到双优所需要的条件及可行性 ,最后讨论了供应链的敏捷性 .     

分布式MPC在网络化制造环境下SCM中的应用

针对网络化制造环境下动态供应链管理特点,利用分布式模型预测控制技术解决供应链中动态优化控制问题。首先,阐述动态供应链运行机理,并以此提出完整的随机动态优化控制模型及其控制约束;其次,给出分布式模型预测控制算法,并构建了优化控制序列模型;最后,仿真实例结果表明,利用分布式模型预测控制技术计算供应链中各阶段订货率,可以预测企业各阶段理想库存,从而快速响应市场动态变化,有效控制供应链管理中的不确定性。