A Note on an Order Level Inventory Model with Varying Two-Phased Demand and Time-Proportional Deterioration

The main purpose of this paper is to generalize the effect of two-phased demand and variable deterioration within the EOQ (Economic Order Quantity) framework. The rate of deterioration is a linear function of time. The two-phased demand function states the constant function for a certain period and the quadratic function of time for the rest part of the cycle time. No shortages as well as partial backlogging are allowed to occur. The mathematical expressions are derived for determining the optimal cycle time, order quantity and total cost function. An easy-to-use working procedure is provided to calculate the above quantities. A couple of numerical examples are cited to explain the theoretical results and sensitivity analysis of some selected examples is carried out.

基于IDA的钢-混凝土混合风电塔筒地震易损性分析

为研究钢-混凝土混合风电塔筒的抗震性能,基于弹塑性纤维梁柱单元理论建立了某钢-混凝土混合风电塔筒二维数值模型,先依据推覆分析结果确定塔筒的5种损伤状态限值,然后分别以截面曲率和考虑高阶振型的复合地震动强度参数IM 1I&2E作为结构需求参数和地震动强度参数,接着选取20条地震动记录进行塔筒的增量动力分析,建立塔筒的地震易损性曲线,并对塔筒的抗震性能进行评估。结果表明:混合塔筒模型的损伤程度与地震动强度参数呈正相关,其抗震性能可满足Ⅶ度(0.15 g)地震作用下的抗震要求,但在Ⅷ度罕遇地震作用下及处于更高烈度区的风电塔筒应当进行专门的抗震设计。

考虑电力负荷需求和分布式电源不确定性的配电网重构

随着可再生能源和可变负荷在配电系统中比例的逐步提高,配电网中电力流向的不确定性对最优网络拓扑结构的影响越来越显著。由于分布式发电和需求响应受时间因素影响,按单时段建模所得到的拓扑结构在一天中的不同时段难以达到最优。为解决这种不确定因素的影响,文章提出了一种基于二阶锥优化的配电网重构模型,进行计及需求响应的多时段潮流分析。基于实际配网系统所存在的“源-储-荷”结构,建立了以网络运行成本和开关运行成本为目标的约束条件,利用二阶锥松弛将非凸形式搜索空间转化为凸可行域,从而进行快速求解。在改进的IEEE 33节点配电网上进行测试分析,结果表明,文章提出的方法比传统方法具有更高的准确性和更快的求解速度。

求解有服务顺序限制的MDMOVRPTW的IHHO算法

针对有服务顺序限制的带时间窗的多需求多目标车辆路径问题(multi-demand and multi-objective vehicle routing problem with time window,MDMOVRPTW),在考虑多种需求由不同车辆按顺序服务等约束条件的同时,构建了最小化配送成本和最大化客户满意度的多目标模型。根据模型的特点设计了改进的哈里斯鹰优化(improved Harris hawks optimization,IHHO)算法,随机地将种群中部分支配解作为父代解,用临时组合算子和4种交叉算子搜索新解。最后,算例测试结果表明,相较于传统的哈里斯鹰优化算法,IHHO算法的求解性能得到了有效改善,各操作算子中交叉算子2的求解效果最好。将IHHO算法用于实例中,求解结果得到了改善,充分验证了IHHO算法的有效性。

基于SARIMA-BP组合模型的家具订单需求量预测方法研究

对定制家具的生产需求进行精准预测,有助于家具企业进行有效的决策,包括提前制定生产计划、提前规划生产资源等,以期合理分配现有的生产资源并根据预测结果合理储备资源。本文以A企业家具的产品订单需求量为研究对象,分析其需求影响因素,在建立SARIMA模型及BP神经网络预测模型的基础上,建立SARIMABP组合算法的需求预测模型,并选用实际数据,验证所构建的需求预测模型的有效性,结果表明本文提出的预测模型与方法对企业精准预测订单需求量具有较大的应用价值。

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Ordered Probit模型的区域客运通道需求层次识别

为保证区域客运通道运力资源的合理配置,选取客运需求层次为因变量,个人收入、出行目的、心理偏好为控制变量,建立了客运需求层次识别的Ordered Probit模型。根据成渝客运通道的相关调查数据,利用Stata软件的oprobit命令实现参数估计,并借助MATLAB软件的插值技术,描绘出该通道内控制变量对因变量的作用效果变化特征三维图。结果表明:此需求层次识别模型可以良好的表征不同影响因素下旅客的需求层级。

考虑空调集群需求响应的新能源电力系统分数阶滑模负荷频率控制

随着可再生能源的大量接入和负荷需求的不断增长,电力系统安全运行的压力日益增大,新能源电力系统的频率控制问题成为研究热点。针对新能源电力系统中源荷随机扰动造成频率偏差较大的问题,提出考虑空调集群需求响应(DR)的分数阶滑模负荷频率控制策略。首先,建立含风机和空调集群DR的互联电力系统模型;其次,采用分数阶滑模算法控制发电机组的调速器来最小化频率偏差,可以抑制抖振现象并提高电力系统的鲁棒性;此外,利用DR和风机作为辅助设备共同参与频率调节,进一步减小频率偏差;最后,设计3种不同工况,在Matlab/Simulink中进行仿真验证,结果表明所提出的控制策略可以有效降低新能源电力系统的频率偏差,保证电力系统稳定运行。

基于灰色系统理论的中国天然气供需预测预警研究

天然气具有低碳、清洁、高效等特征,已成为中国主体能源之一,其供需矛盾凸显,开展天然气供需预测预警研究对“双碳”目标的顺利实现具有重要意义。从供给、需求、市场、社会4个维度,选择储采比、自给率、储量指数、消费占比、消费强度、进口依存度、进口集中度、保障系数、碳强度及人均GDP等10个预警指标,构建中国天然气供需预测预警指标体系。利用GM(1,1)模型对各项预警指标进行预测,从客观和主观视角,分别采取熵值法和G1法确定指标权重,运用灰色关联分析法对中国天然气供需状态进行预警。研究结果表明:①对中国天然气供需影响较大的4个因子依次为储采比、自给率、储量指数、进口集中度,中国天然气供需安全度呈稳步上升趋势;②在“十四五”期间,中国天然气供需状况处于临界安全状态,达到Ⅲ级;“十五五”期间由临界安全状态过渡到安全状态,最终达到Ⅳ级。结论认为:持续推进油气增储上产行动计划、构建天然气多元进口体系、加快天然气储气机制建设、加快新能源开发利用等是保障中国天然气供给安全的有效措施。

“需求主义”美学与当代性

中国传统建筑的“美”从未构成独立范畴,而是与“真”“善”相互渗透。无论是构件的装饰性、单体的建构性,以及群体的几何秩序与自然秩序,都深刻反映了超越“功能主义”的“需求主义”美学。这对当代与未来的建设活动有着更加深远的现实意义。

会计继续教育的系统协同研究

系统协同理论可为会计继续教育的过程创新提供有效的理论支撑。系统协同理论认为可以从会计理论与会计实践的系统协同演化关系、核心课程群与辅助课程群的系统协同互促关系、个体需求与行业需求的系统协同共进关系三个维度来审视会计继续教育系统。以“系统协同理论”为理论支撑,以“序参量”联动为逻辑基点,发现上述三种协同关系之间具有内在的逻辑关系,会计理论与会计实践是先决条件,核心课程群和辅助课程群是内容要件和过程模式,个体需求与行业需求分别对应于内生动力和外部动力,它们主要表现为内在需求参量与外在需求参量的联动与变化,进而成为会计个体和会计行业稳健性发展的必由路径。因而,以协同增效为逻辑旨归,试图厘清会计继续教育的本质诉求,增强个体与社会双效益的培训目标,优化现有课程体系,提升内生动力,深刻认识会计继续教育本质。

考虑需求响应的交直流混合配电网分布式光伏承载能力鲁棒评估方法

鲁棒优化通常采用多面体模型来描述分布式光伏出力的不确定性,却忽略了分布式光伏出力的时空相关性,为此,该文建立了分布式光伏的时空相关性多面体模型,提出了考虑需求侧响应的交直流混合配电网分布式光伏承载能力鲁棒评估方法。首先,建立分布式光伏出力不确定性的时空相关性多面体模型和电价激励型需求侧响应模型,以最大化分布式光伏并网容量为目标,考虑交直流混合配电网中多种运行约束和调节策略,建立交直流混合配电网分布式光伏承载能力两阶段鲁棒评估模型,并采用列与约束生成算法进行迭代求解。在70节点系统上验证了算法的有效性,仿真结果表明:不同的管理策略有助于提升交直流混合配电网的分布式光伏承载能力。

供需不确定下基于M-CVaR的供应商选择与订单分配研究

在供需不确定环境下,企业难以精准地预测供应链上游的供给能力和下游市场的实际需求。在解决如何决策供应商组合和订单分配这一基本问题外,企业还需评估潜在风险并在风险和成本之间寻求平衡点。因此,文中对供需不确定下的供应商选择与订单分配问题进行研究,利用均值-条件风险价值(Mean-Conditional Value at Risk,M-CVaR)构建了风险规避的决策模型。数值分析表明:选择合适的供应商数量可以有效降低来自供需两端不确定性的影响;成本随风险规避水平的增加而增加。当风险规避水平较低时,置信水平的变化对决策的影响较小,且增加成本可以显著降低风险。

Multi-Item EOQ Model with Both Demand-Dependent Unit Cost and Varying Leading Time via Geometric Programming

The objective of this paper is to derive the analytical solution of the EOQ model of multiple items with both demand-dependent unit cost and leading time using geometric programming approach. The varying purchase and leading time crashing costs are considered to be continuous functions of demand rate and leading time, respectively. The researchers deduce the optimal order quantity, the demand rate and the leading time as decision variables then the optimal total cost is obtained.

基于分层需水的水资源均衡配置研究

水资源配置是缓解区域水资源供需矛盾、均衡水与发展的关键措施。根据新时期水资源精细化管理的有关要求,以农业、工业、生活、生态用水户为对象,基于分层需水相关理论和已有成果,提出了刚性需水、弹性需水的计算方法;综合考虑社会、经济、环境效益,构建了面向分层需水的水资源优化配置模型,采用NSGA-Ⅲ算法与EMW-TOPSIS法求解得到4种效益配置方案;以用水基尼系数表征配置单元间、用水户间的用水公平性,对非劣解集内配置方案的用水公平性进行评价,筛选出兼顾用水公平和效益的均衡配置方案;最后以宁夏回族自治区为典型研究区,进行案例应用。结果表明:均衡配置方案下,2025年宁夏全区总缺水量为10.74×10^(8)m^(3),经济效益为2182.6×10^(8)元,污染物排放量为162.78 t,该方案对应的全区用水基尼系数为0.98,配置单元间、不同用水户间用水公平性较高;与现状年相比,均衡配置方案对应的全区地下水开采量减少了0.91×10^(8)m^(3),降幅超过16.1%,地下水供水量占总供水量比例下降1.3%,进一步优化了自治区供水结构。本研究提出的水资源均衡配置思路与方法可为水资源短缺地区均衡配置提供借鉴,也可为新时期落实水资源刚性约束制度提供技术支撑。

动态需求下考虑订单聚类的外卖配送路径优化

外卖配送路径优化包括骑手间订单分配和骑手配送路径规划两部分。针对其中订单动态产生和骑手位置不断变化的问题,基于预优化后动态调整的思想建立以最小化超时订单比例、单均配送时间和单均行驶距离为目标的两阶段优化模型。在预优化阶段,设计改进变邻域搜索算法获得初始配送方案;在动态调整阶段,采用周期性优化策略,将不断变换的骑手位置转化为虚拟配送中心车辆问题进行求解;在每一阶段采用不同的聚类方法对订单进行聚类,优化初始解的质量以更快求解。结果验证了本文策略和算法在求解动态外卖配送路径问题时的有效性和可行性。研究成果不仅深化拓展了PDVRP(pickup and delivery vehicle routing problem with time window)相关理论研究,也为外卖平台提供一种科学的优化方案。

基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测与异常点识别

城市网约车订单需求体现了居民出行活力,同时表征了出行规律和内在特征。如何从复杂动态的时变数据中准确地识别异常点并进行调度优化,是优化网约车平台运力的关键环节。建立了网约车订单需求数据的时间序列图,并分析了订单需求的动态特性,提出1种基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测模型(ARIMA-BPNN-DSR,ABD)。混合模型由差分整合移动平均自回归模型(auto regressive integrated moving average model,ARIMA)和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)通过动态选择回归算法(dynamic selection of regression,DSR)融合而成。混合模型汲取了统计方法的鲁棒性和机器学习方法的高效性,并考虑各个独立基线模型在数据局部空间上的性能表现。以2019年和2020年(疫情影响下)厦门市滴滴网约车平台订单数据作为试验基准并进行对比分析,结果表明:①与多个基线模型相比,ABD模型实现了最优的预测性能,同时在面向疫情外部因素影响下同样表现出优异的性能;②消融实验表明,在常规序列中,BPNN对融合模型的预测性能增益更高。混合模型相比较单独的ARIMA和BPNN模型,在预测性能指标上,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别提高22.77%和13.50%,均方百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE指标分别提高21.71%和12.37%。另外,在受到2020年的外部干扰下,ARIMA提供的稳定性至关重要;③预测结果与观测值之间的残差结合3-sigma异常检测准则实现订单数据中的需求突增异常点自动识别,以此提高交通管理效率。该结果说明,提出的ABD模型具有良好的预测精度和鲁棒性。

突发事件下应急食品需求紧迫性分级研究

为实现突发紧急事件下应急管理的快速响应、缓解应急食品筹集压力、保障食品应急供给,需要对应急食品需求紧迫性优先级进行探讨。针对分级问题,建立了需求紧迫性评价指标体系,提出了基于熵权法和马氏距离-灰色关联改进TOPSIS算法的分级模型。结果表明:以应急食品为研究对象,根据评价指标体系及分级方法将需求紧迫性分为四级是可行的,可为科学制定应急食品调度方案、快速筹措应急物资、有效开展应急管理工作提供参考。

需求过程服从一阶自回归的敏捷供应链对库存水平分析

数字经济时代的到来使得企业之间的关系从单链式转向网链式且呈现出网络化的格局,供应链管理更加注重围绕核心企业与供应商、与客户之间的网链关系,追求实现“6R”目标以达到总成本最优。实现高效供应链管理的重要环节之一就是库存水平的分析。本文构建了需求过程服从一阶自回归的敏捷供应链对库存水平分析模型,设计了保持局部库存水平顺序约束下的敏捷供应链对库存水平分析方法。实验结果表明,需求过程服从一阶自回归的敏捷供应链对库存水平分析方法既能确保供应链各方面不受损害,又能保证各库存水平之间的协调得以改善,所获得的供应风险解集不仅目标值优于现有的合作协同演化方法,而且具有良好的解分散度。此方法促使敏捷供应链朝优化的方向整合以达到节约资源的目的。

一种全局供需感知的均值场多智能体强化学习订单分配算法

提出一种具备全局供需动态感知能力、基于均值场多智能体强化学习的网约车平台订单分配算法。该算法通过将多智能体强化学习与均值场理论相结合,提升了智能体在局部空间上相互之间的协作性;通过注入全局空间上供需的动态分布信息,提升了智能体对全局供需分布的感知和优化能力。本文构建了真实历史数据驱动的模拟器,用于算法的训练和评估。实验表明,在全天时段和高峰期时段两个不同场景下,本文提出的算法在网约车司机累计收益及订单应答率两个重要指标上均显著优于现有的订单分配算法。实验结果充分验证了本文提出算法的有效性。