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171.
为了合理分配管制资源,保障高效运作终端区,通过对终端区空域规划运行效能进行量化分析,进而掌握其运行情况及发展形势。首先建立了基于8类关键性能领域的终端区空域规划运行评价指标体系。然后采用状态分类评估法构造综合评价函数,利用基于随机森林(random forest, RF)算法的可拓层次分析法(extension analytic hierarchy process, EAHP)分析计算指标权重,达到综合考虑指标影响、加强指标量化程度、减少研究过程主观性的目的。最后,以广州终端区和武汉进近为例,对八大关键性能指标进行实例分析,采用蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟验证了指标计算结果的可靠性,提升了指标的认可度,验证了系统评价结果的准确性。 相似文献
172.
173.
在考虑消费者的参照价格效应下,研究绿色供应链的协调机制问题。构建了基于参照价格的分散决策模型、集中决策模型、成本分担契约和收益共享契约,给出了各优化模型下的最优均衡策略,并对其进行了比较分析。研究结果表明:成本分担契约和收益共享契约可以提高供应链系统的利润,却不能达到一体化下的最优利润;收益共享契约优于成本分担契约;随着参照价格效应的增加,产品绿色度、批发价格和零售价格减小,制造商和零售商的利润增加;考虑消费者的参照价格效应可以提高制造商和零售商的利润。 相似文献
174.
供应链终端随机需求的分布不确定时,制造商和零售商将根据各自掌握信息推断需求分布。若零售商不与制造商分享历史需求数据,制造商将根据零售商的历史订单数据进行需求推断。分析了制造商是否有历史需求数据时的价格决策、零售商相应的订购决策,以及供应链成员之间需求数据分享决策。结论显示:制造商根据零售商订单数据推断的需求过高时,将制定较高的批发价格;零售商的期望利润将比与制造商分享需求数据时少,零售商与制造商共享终端需求数据的可能性较大。进一步分析了激励供应链成员分享需求信息并增加供应链利润的协调机制。 相似文献
175.
176.
在碳交易政策下的两级低碳供应链中,针对供应商可能利用私有成本信息增加自身利润损害零售商和供应链绩效的问题,探讨供应商投资减排后不同主导力量下供应商的成本信息谎报行为和供应链协调策略。研究发现,供应链主导力量对供应链利润在供应链成员间的分配、供应链的整体绩效和供应商的最优成本谎报策略均有影响。供应商主导型供应链中,供应商不会谎报其成本信息;零售商主导型供应链中,供应商在一定条件下会采取相应的谎报策略以使自身利润最大化,影响减排量、低碳产品零售价格以及零售商和供应链的绩效等。因此,设计一种固定减排量下依赖于批发价格的线性补贴惩罚机制进行协调。在合适的契约参数设置下,此机制在激励供应商反馈真实成本信息的同时能够实现低碳供应链的完美协调,且能将供应链利润在零售商和供应商之间进行自由划分。最后,通过数值分析对结论进行验证并探讨了谎报因子与零售商和供应商利润的关系。 相似文献
177.
在考虑资源转移时间的分布式多项目调度问题中,增加考虑资源闲置成本,对于多项目共享资源的协调决策具有重要影响.基于多Agent系统建立以单项目完工时间为优化目标的局部调度模型,并采用遗传算法求解初始局部调度计划;同时考虑项目延期成本、全局资源转移成本和闲置成本,以多项目总成本为优化目标建立全局协调决策模型,设计基于贪婪转移策略的序贯博弈谈判机制协调全局资源的分配和转移,并根据协调结果调整单项目局部进度计划;以MPSPLIB问题集开展实验研究.研究结果表明:协调时考虑全局资源闲置成本能更好的协调全局资源的分配和转移;与无博弈随机分配和转移的协调机制相比,基于贪婪转移策略的序贯博弈谈判机制可以有效地降低多项目总成本. 相似文献
178.
考虑一个由N策略和D策略同时控制的MG1排队系统.当顾客的到达个数至少为N个同时等待顾客的服务时间之和大于某非负实数D时,空闲的服务台重新开始服务顾客(称此服务启动策略为Max(N,D)策略).在此策略下,由于闲期到达顾客的服务时间是条件相依的,故队长的随机分解不再成立.通过将顾客分成两类,并借助拉普拉斯变换和概率分析,研究了该排队系统的稳态队长分布、稳态闲期和忙期分布、稳态服务时间积压量分布以及顾客的稳态逗留时间分布.数值算例分析了N、D和Max(N,D)策略对稳态平均队长的影响.在数值上获得了系统稳态费用最小的最优策略临界值,并比较了N、D、Max(N,D)和Min(N,D)策略的优越性. 相似文献
179.
第六次科技革命的三维透视 总被引:1,自引:1,他引:0
何传启 《世界科技研究与发展》2012,34(1):1-5
过去五个世纪世界上发生了五次科技革命,目前第六次科技革命正向我们走来.本文简要讨论了第六次科技革命的主要特点、重大创新和机会成本. 相似文献
180.
以绿色制造为背景,假定机器设备具有不同的能源消耗成本或维护成本,研究了一类考虑成本限制的平行机调度问题.调度的目标是最小化最大延迟时间.为该问题建立了整数规划模型MIP,设计了改进的EDD (earliest due date firstly)算法,命名为MEDD.由于考虑成本限制,证明了MEDD算法的可行性,并进而理论分析了算法的最坏误差界.通过算例说明了算法的执行情况,同时采用大量随机数据实验验证算法的性能.对于小规模问题,将MEDD的解与MIP的精确解进行了对比;对于大规模问题,由于MIP精确解难以获得,以MIP对应的线性规划松弛模型MLP的最优值为下界对MEDD算法的解进行了衡量.实验结果表明了所构建MEDD算法的有效性. 相似文献