面向订单装配系统(ATO)两阶段随机库存优化研究

基于零部件的基本库存水平补货策略,在多周期订单产品需求不确定情况下构建两阶段随机优化模型:第一阶段在需求未知情况下,规划不同零部件基本库存水平决策变量,实现系统收益最大化;第二阶段针对订单交货期约束创新性设计订单指派决策变量,考虑在不确定需求收益和订单延期惩罚情况下,最大化订单期望收益.通过采样获取不同需求场景,并将不确定需求转成期望需求,针对该期望需求下的单阶段确定性模型求解,并与随机模型结果进行对比.数值实验表明,随机模型的优化结果远差于确定性模型,即未知信息具有一定的价值;同时通过对模型中参数的灵敏度分析,得到了实际中提升系统收益的策略.

基于区间偏好信息的不确定性应急局部群决策模型

针对突发事件应急决策的复杂性特征,本文提出一种专家基于领域知识对应急方案集合进行局部评价的群决策模型。以区间数互反判断矩阵对属性进行偏好评价,采用线性规划求解权重区间,并利用集值统计序列得到属性权重向量的平均估计;在专家局部评价基础上,基于目标优化方法对方案群权重进行分配,并同时得到专家权重;通过集结个体局部偏好得到应急决策群组成员对备选方案偏好的一致性排序。最后,以地铁火灾事故为例模拟仿真应急疏散方案的群决策,对模型的实际运用说明了模型的可行性与有效性。

基于整体优势度的应急救援案例推理决策

对突发公共事件的应急救援决策进行研究,提出基于案例推理的应急救援决策方法。通过案例的四元组表征,分析基于案例推理的应急救援决策机理;针对传统案例检索使用对称距离计算相似度在应急救援决策应用中的不足,利用整体优势度对源案例与目标案例间的矢量距离进行识别,从正向匹配和负向匹配的角度改进检索策略,提高案例匹配的有效性;同时,结合整体优势度对决策方案进行调整和学习。最后,以煤矿事故应急救援实例说明了该方法能够在相似案例中筛除负向匹配源案例,优化源案例对目标案例的决策支持。

巨灾情境下集权与分权式国家应急响应模式比较

在巨灾情境下,分别以卡特里娜飓风与汶川地震救援为例,对以中国为代表的集权式国家应急响应模式以及以美国为代表的分权式国家应急响应模式进行比较,并分析二者之间的差异主要在于:救援最高权力机构是否拥有军队指挥权、灾害协调机构是否被赋权,以及国家权力是否可以随时介入地方救援。对比结果指出了卡特里娜飓风应急响应迟滞与救援无序的症结所在,即分权制在国家应急响应模式中的弊端,最后得到结论认为巨灾情境下集权式国家应急响应模式更能体现效率,同时指出集权式国家应急响应模式在灾害救援中的困境。

基于效果域匹配的自适应案例推理决策模型

针对现有研究对案例匹配模式认识和应用的不足,通过分析案例推理决策机理,构建基于效果域匹配的案例推理决策模型.模型在对案例匹配模式进行识别的基础上,基于效果域匹配,采用自适应控制算法推理求解目标问题的决策.应用于煤矿瓦斯爆炸事故应急救援的算例与数值仿真结果表明,基于效果域匹配的决策模型使目标问题更趋近于理想解,求解过程具有更好的可控性.

面向知识挖掘与价值创造的客户投诉管理

客户消费心理的理性化和个性化趋势使得企业为满足客户的需求而需要一个相对稳定、有效的客户知识的获取渠道。通过该渠道,企业与客户之间进行有效的沟通和互动,获取客户知识并对客户需求做出及时的响应。文章分析了客户投诉管理对于客户知识获取的重要意义,提出强化客户投诉管理的组织改进策略,并对客户投诉管理的作用机制和技术实现分别进行了研究。

基于不完全偏好信息的多阶段应急群决策方法

针对灾害事件的多阶段演化特征,研究多阶段应急群决策方法。在复杂的决策环境下,为了解决决策专家难以对应急方案进行准确评价的问题,允许专家以残缺精确数与残缺模糊数判断矩阵给出偏好信息;而且,多阶段应急群决策模型通过构建目标规划模型对决策专家进行分阶段赋权,并解得各决策阶段下群体的方案偏好,最后通过求解决策阶段权重,获取全局群体偏好最优解。应用于危险化学品液态苯泄漏的应急处置案例验证了该方法的可行性与有效性。

关联供应链网络级联失效机理及鲁棒性研究

为了分析复杂关联供应链网络在遭遇干扰事件时的鲁棒性,研究关联网络层内和层间级联失效机理.通过随机规则生成供应链无向信息层网络和有向物理层网络,描述并分析由α、β、σ等参数表征的节点负荷、容量等网络结构特性.针对存在边流量约束的情况,提出相应的失效负荷分流策略;通过构建极大簇函数,判断关联供应链网络中经分流策略后仍具运作功能的有效节点,并依据供应链信息层网络和物理层网络间一对一匹配的关联关系,构建时变失效迭代状态方程,从而有效描述关联网络间的动态失效传递.最后,在不同参数控制下,对初始单个节点故障和多个节点故障两种情况下的关联供应链网络综合鲁棒性进行数值仿真分析.按节点度从大到小、从小到大、随机3种方式去除多个节点,结果表明在β=0.5,1,1.5,2 4种参数下,按度从小到大方式去除多节点,其引发的关联网络级联失效规模较之其它两种方式大;同时发现关联供应链网络在多节点去除情况下,其级联失效较之单层网络具有明显的一级相变特性,即少量的节点移除就会导致整个关联供应链网络崩溃.

企业间技术嵌入式合作模式研究

通过总结鞍钢实业集团综合利用公司与鞍钢集团公司知识协同的实践,提出了企业间技术嵌入式合作的概念,分析了技术嵌入式合作模式对合作双方的影响,探索了实现技术嵌入式合作的条件。最后,介绍了两项技术嵌入的案例。

基于个性优势特征识别的区域科技发展模式分析方法及应用

基于区域科技能力的个性优势特征识别，提出了一种区域科技发展模式的分析方法。该方法以确定社会系统内个体的价值取向为出发点，采用2-范数意义下的距离，从最有利于每个个体的角度出发，实现客观识别其个性优势特征。同时，基于识别到的个性优势状况，对所有个体进行系统聚类及“民主代理”评价，并以此为基础对系统的模式进行分析与推介。最后，将该方法应用于我国大陆31个省级区域2002～2004年科技发展模式的分析，并提出促进我国区域科技发展的相应对策。

基于相邻交换复合蚁群算法的多产品供应链调度优化

为制定网络化制造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、协同制造商和分销商组成的三层供应链动态调度模型。针对多产品多订单调度情况,在加工工序和交货期等约束条件下,构建由加工成本、半成品库存成本、成品库存成本、运输成本和延期惩罚成本等描述的调度模型,以寻求最优化的供应链运作时间、综合成本和客户需求服务水平。为解决多产品多订单加工顺序全排列与求解穷搜索所带来的时间过长的问题,采用单种群复合蚁群算法,运用总控制台判断订单类别以分配至待加工订单库,提出相邻交换因子调整订单顺序以提高蚁群寻优效率,并根据相邻交换的奇偶次数决定订单前移策略,避免出现死循环;同时,在供应链调度过程中考虑相同分销商的不同产品订单是否进行组合运输,通过将订单合并行为作为一特殊工序加以实现。实例仿真表明,该算法具有良好的求解性能和搜索速度,且调度模型具有合理性和实用性,可以为实际生产调度的优化决策提供参考。

采用综合措施 提高火区灭火效率

文章分析了厚煤层复采发生自燃发火的影响因素,介绍了多联二矿一号井采用综合措施,提高井下火区灭火效率的经验。

高等教育课程国际化策略比较

当前高等教育国际化仍以师生国际交流为主,覆盖学生规模有限。为了使更多的学生从中获益,本文提出高等教育国际化应以课程国际化为核心。通过对课程国际化内涵进行界定,分别将我国课程国际化进展与美国、澳大利亚、英国与加拿大等国家课程国际化策略进行比较研究,分别从内容、设置、组织与实施角度完善课程国际化体系构建。

基于网络小说热度预测的CDN内容分发策略研究

内容分发网络(CDN)以推(Push)和拉(Pull)作为两种主要的内容分发策略。拉是服务器对用户请求给予回应的方式,在面对高并发请求时,以推方式预分发到服务器上的内容将有效辅助改善服务器过载的情况,并实现热度内容的主动推送。预分发内容的热度高低直接决定了内容的边缘命中率和用户的启动延迟,有效减少预分发内容替换的频率和对源服务器访问时的网络堵塞,因此在网络小说服务器中依据网络小说热度对内容分发策略的部署就显得更为重要。目前针对网络小说服务器的内容分发策略的研究较少,缺乏对网络小说热度科学有效的评价标准。以服务器管理人员的主观经验判断和低命中的预分发内容的不断替换来实现内容推送的策略,不仅主观性强,同时内容的不断替换更极大地增加了服务器负担。针对这一问题,该文通过定义网络小说热度概念,对在起点中文网爬取到的数据进行预处理,数据拟合显示数据符合幂律分布规律,并建立热度等级评价标准,分别采用贝叶斯网络、随机森林算法与Logistic回归建立预测模型,对网络小说热度预测进行对比研究。结果显示,随机森林算法的预测正确率达到97.097%,均方误差为0.112 8,分类预测效果更优,且误差率更低。因此选用随机森林算法,依据网络小说热度评价标准,能够有效解决网络小说CDN系统内容部署不准确而导致低命中内容的不断替换和用户访问延迟的问题,为内容分发策略提供有效指导,从而提高内容命中率,提升网络小说CDN系统运作效率。

基于复杂网络的我国航空货运网络结构分析

基于中国国内65个民航机场、333条航线构建国内航空货运航线网络。通过搜集2016年上述航线国内航空货运运量,采用Pajek软件对该货运航线网络结构进行分析,并对航线载运率进行研究。结果显示:我国货运航线网络具有小世界特征,边缘节点优先与大型枢纽城市节点建立连接;网络发展不均衡,拥有更多航线的城市节点运力也更高,导致大型城市枢纽节点负担过重;我国货运航线网络的载运率整体偏低,特别是连接枢纽城市和东南沿海地区的航线。最后,提出调整航线网络结构与提高航空货载运运率的建议。研究有助于分析我国当前货运航线网络存在的问题,为货运网络结构优化与货邮资源配置提供依据。

SIS病毒传播模型在单向网络中的动力学研究

SIS(Susceptible-Infected-Susceptible)病毒传播模型属于病毒传播中较为经典的一类传播模型。研究病毒在单向网络中传播的临界现象,以及传播概率、恢复概率和出度平均度对临界值的影响。理论分析表明,当恢复概率为定值时,网络传播临界值与网络的出度平均度呈反比例关系。恢复概率为1时,传播临界值与初度平均度同样呈反比例关系。传播概率为定值时,网络的恢复临界值与网络的出度平均度呈正比例关系,发生临界现象时,传播概率和恢复概率呈线性关系。实验结果表明,随着初始感染密度的不同,临界值的仿真值也存在差异,当恢复概率和出度平均度为定值时,随着初始感染密度的增大,临界值的仿真值也逐渐增大。同时,当传播概率和出度平均度为定值时,临界值的仿真值也随着初始感染密度的增大而增大。随着初始感染密度的增大,临界值的仿真值与理论值之间的误差逐渐变小。当初始感染密度接近于1时,临界值的仿真值大于理论值。

智能制造模式下基于改进BP-ARIMA组合模型产品需求预测方法

为有效预测智能制造模式下的不确定性需求,提出自回归移动平均模型ARIMA和改进BP神经网络的组合模型,对预测数据中包含线性规律的Lt以及非线性规律的ε_t进行模拟和分析,以解决预测有效性和精度问题.通过数据样本构建,对ARIMA模型结构进行辨识,确定p,d,q参数,并对模型进行诊断和检验;在此基础上进行需求数据一次预测;通过连接权值的修正降低BP神经网络学习误差,并对一次预测结果与原需求数据样本存在的误差进行二次预测.实例数据分析表明:组合模型的预测精度较ARIMA模型有显著提高,因此组合预测模型在预测效果上具有合理性和有效性.

源于经典理论分歧的技术灾害认知研究

技术灾害对人类社会构成了严重威胁而且后果难以估量。在对现有技术灾害成因的经典理论进行研究和综述的基础上,发现各学派之间对技术灾害能否避免这一议题存在分歧的根源在于:研究基于不同的技术与技术系统,因此缺少对技术灾害的一般性认知。为此,首先通过界定技术与技术系统,重点分析了技术灾害的发生机理,对技术灾害进行本体研究;其次,通过定义技术灾害、划分技术灾害类型、识别技术灾害的典型特征对技术灾害进行界定。据此,形成技术灾害认知体系,为化解经典理论之争提供依据,同时也为我国开展技术灾害防范与应急相关研究提供理论基础。

时滞不确定三层动态供应链系统H_∞鲁棒控制

为解决供应链运作过程中不确定性引起的系统波动,对不确定时滞扰动的线性离散供应链系统进行研究。构建网络化制造(Networked Manufacturing,NM)模式下供应链三层系统动态模型,采用Lyapunov函数和线性矩阵不等式(LMI),对输入控制变量生产和订货量、状态变量库存以及系统成本输出实施H_∞鲁棒控制策略;通过反馈控制器uk设计,有效抑制供应链系统时滞τ和不确定需求干扰dk,实现供应链系统鲁棒镇定。最后,实例分析结果表明,在抑制率为γ时,本文提出的鲁棒控制策略可以使供应链系统稳定运行。