多重不确定环境下战略联盟供应链物流计划优化

针对多重不确定环境下战略联盟供应链物流计划决策优化问题,考虑供应链末端产品的市场需求和价格两个参数随机不确定性,应用随机期望值规划理论,建立三级多节点多产品战略联盟供应链一体化物流计划模型,设计基于随机模拟的混合智能算法求解模型,以算例对模型和算法的有效性进行验证,并进行参数敏感性分析。结果表明,建立的模型是有效的,可以对战略联盟供应链物流计划决策提供理论依据和实践指导,同时设计的算法并不完全依赖于参数的取值,算法鲁棒性较强,能有效地求解战略联盟供应链一体化物流计划决策模型;另外敏感性分析结果可作为模型使用中对参数进行控制的依据。

多重不确定性需求下多产品订单相似性研究

随着客户对产品需求的各种不确定性以及产品订单数量的不断变化,装备制造企业如何进行订单合并排产变得尤为重要。针对产品组件的加工过程以及客户对产品品种、数量、质量、交货期等不确定性分别进行产品组件相似性分析和不确定性分析,并根据多重不确定性需求以及产品组件相似性进行聚类分析,以便装备制造企业对企业订单进行分类组合生产。最后,通过算例模拟运算表明该模型能够解决企业产品组件的相似性分类问题,帮助企业进行订单分组以及排产等操作,具有实用性和有效性。

装备制造企业多重不确定需求关系研究

随着客户对装备制造企业的需求越来越多样性、个性化,装备制造企业面临了需求的多重不确定性,这些需求会对企业制订生产计划、生产安排甚至生产调度带来困难。为了更好的研究装备制造企业的多重不确定需求,一是本文通过问卷调查分析研究发现装备制造企业存在多重不确定需求;二是从品种需求、质量需求、交货期需求以及数量需求等几个方面的不确定需求进行入手,分析研究了这些不确定之间的决定和影响关系;三是确定装备制造企业生产计划或调度的不确定需求求解顺序,从而有效帮助企业更好的制定生产计划或生产调度。

多重不确定需求下制造企业多品种生产计划模型

针对客户需求的多重不确定性对柔性企业生产计划制定的影响,研究在企业生产线有限以及生产状态不确定的情况下,柔性制造企业的多品种生产计划安排问题.首先,基于产品品种不确定性带来的交货期和成本变化,分析了多重不确定需求的生产线选择和转换成本问题,从而建立了针对不同时间段的生产计划动态规划模型,以解决多重不确定性问题,并追求企业生产成本最小化.采用Matlab进行算例模拟分析,针对不同的生产计划安排策略,计算求得各生产计划安排策略下的最小生产成本.结果表明该模型能够解决多重不确定需求的生产计划问题,具有实用性和有效性.

多重时滞不确定系统的鲁棒稳定判据

主要研究了一类具有范数有界不确定性的多重时滞不确定系统的鲁棒渐近稳定性分析问题．分别给出了多时滞不确定系统和单时滞不确定系统的时滞独立鲁棒稳定充分判据．此判据只利用了范数的概念，便于实用．

人工智能使能系统的可信决策:进展与挑战

人工智能的应用已经渗透到许多领域,对社会经济和人民生活产生了重大影响。但其在自动驾驶和智能医疗等高风险应用中产生了许多不可预知的风险和事故,使得人们对人工智能使能系统决策产生了信任危机,人工智能可信决策的研究也随之兴起。本文首先分析了人工智能使能系统的风险和不确定性,根据其风险来源,从模型、数据和信任等三方面重点阐述了人工智能可信问题的研究进展,从管理视角提出了多重不确定情境下人工智能使能系统可信决策的挑战,以及贯通人工智能系统生命周期的人机协同可信决策框架,最后对人工智能使能系统可信决策研究进行了展望,期望对解决多重不确定情境下的可信决策问题具有理论上和实践上的指导意义。

Multi-objective planning model for simultaneous reconfiguration of power distribution network and allocation of renewable energy resources and capacitors with considering uncertainties

This research develops a comprehensive method to solve a combinatorial problem consisting of distribution system reconfiguration, capacitor allocation, and renewable energy resources sizing and siting simultaneously and to improve power system's accountability and system performance parameters. Due to finding solution which is closer to realistic characteristics, load forecasting, market price errors and the uncertainties related to the variable output power of wind based DG units are put in consideration. This work employs NSGA-II accompanied by the fuzzy set theory to solve the aforementioned multi-objective problem. The proposed scheme finally leads to a solution with a minimum voltage deviation, a maximum voltage stability, lower amount of pollutant and lower cost. The cost includes the installation costs of new equipment, reconfiguration costs, power loss cost, reliability cost, cost of energy purchased from power market, upgrade costs of lines and operation and maintenance costs of DGs. Therefore, the proposed methodology improves power quality, reliability and security in lower costs besides its preserve, with the operational indices of power distribution networks in acceptable level. To validate the proposed methodology's usefulness, it was applied on the IEEE 33-bus distribution system then the outcomes were compared with initial configuration.