具有时变需求的配送型多级库存优化研究

考虑到战术仓库的需求率具有时变性的特点,应用供应链管理的思想研究了一个战役仓库、多个战术仓库组成的配送型多级库存优化问题,建立了战役仓库采用等量订货策略,战术仓库分别采用等间隔、等量订货策略时的模型,并采用自适应遗传算法实现了模型的求解,实例验证了模型及算法的有效性.实例表明：战役仓库采用等量订货策略,战术仓库采用等间隔订货策略时总费用最低.     

供应链环境下的装备多级库存优化研究

研究了一个战役级、多个战术级仓库组成的树型多级库存系统,建立了战役级仓库分别采用等量等间隔、不等量等间隔订货策略的模型。采用自适应遗传算法实现了模型的求解,并用实例验证了算法的有效性。     

基于遗传模拟退火算法的军用仓库选址研究

战区物资供应强度大,运力有限,军用仓库选址的合理与否会直接影响到战役、战术物资供应的效率,该文运用遗传模拟退火算法研究了军用仓库选址问题,实例验证充分说明了遗传模拟退火算法在收敛速度及跳出局部极值的能力诸方面明显优于标准的遗传算法和模拟退火算法。     

考虑延迟交货风险的易逝品供应链回购契约研究

考虑供应商延迟交货对终端顾客需求的影响,基于回购契约建立考虑延迟交货的供应链订货模型,并分析了延迟交货风险和需求风险的分担.研究表明:在供应商延迟交货的情况下实现协调的回购价格低于无延迟的情形;在实现协调的条件下,对于供应商而言,回购价格高而延迟交货罚金低的回购策略更有利;对于零售商而言则相反.供应商和零售商都愿意承担更多的需求不确定风险而承担较少的延迟交货风险.算例分析进一步验证了该研究结论.     

战役战术作战数据基与计算模型研究

本文从高技术局部战争的作战特点和实战需要出发,提出了战役战术作战数据基的概念,阐述了"未战而决胜负,先胜而后战"的作战思想和战役战术作战数据基与可计算性的重要意义,并对战役战术作战指挥控制软件设计的基本计算模型进行了探讨性研究。     

数据网格中请求呈现分组特性的副本管理策略研究

在数据网格中,数据使用模式将影响系统性能.根据一些实际系统的测试结果,数据请求呈现出分组特性.为研究当数据请求呈现分组特性时请求分布与副本分布的关系,首先定义了数据网格中副本复制策略的模型,然后研究在数据请求呈现分组特性时平均访问延迟最小的最优策略.采用拉格朗日乘子法以及二分法对上述模型进行求解,得到了一个在请求分组模式下的最优下载副本策略.通过模拟实验对最优策略以及均匀复制策略、比例复制策略、平方根复制策略、LRU缓存策略的性能进行了比较.结果表明,最优策略所需广域网带宽最少,平均访问延迟最小.     

基于混合果蝇优化算法的选址-库存联合优化策略

针对装备维修保障仓库系统运营费用高、仓库点位布局不合理、备件库存结构不合理等问题,建立以多品种联合补货问题为基础的装备维修备件仓库选址-库存控制决策联合优化模型,模型可用于求解仓库的开设位置、维修活动需求点的指派情况、仓库补货时间以及库存水平等.根据模型的结构特点,利用多种群协同进化的方法改进传统果蝇优化算法的位置更新方式,设计一种内外两层搜索策略的混合果蝇优化算法,外层搜索策略作为算法的主程序用于搜索仓库选址决策变量,内层搜索策略采用改进的RAND算法用于搜索库存控制决策变量.仿真结果表明,混合果蝇优化算法具有良好的求解效率,能够确保库存系统在一定服务水平的基础上有效降低库存运营总成本.     

两阶段需求相关的动态易逝品最优订货策略

以动态市场环境下的易逝品为研究对象,针对两阶段需求相关、每次订货时带有固定的订购费用以及未满足需求部分延期供给等实际现象,建立了动态易逝品销售商两阶段订货决策模型.对模型的最优解进行了理论分析,并提出了寻求两阶段订货策略的简单方法.以朗科优盘经销商的采购实例来说明该模型的应用价值.最后,通过探讨订货决策与需求波动、两阶段需求相关系数以及延期供给率等因素的关系,得出了一些重要的管理启示.     

基于AirSim平台的无人机蜂群侦察搜索仿真与分析

当前关于无人机蜂群侦察搜索运用的研究缺乏可供参考的具体战术运用的模式分析方法.针对上述问题,基于AirSim仿真平台,通过对具体战术背景下的无人机蜂群进行仿真与分析来选择最优策略,提出模式分析的方法.首先,以AirSim仿真平台为基础设计无人机蜂群仿真模型和模拟环境;其次,提出用于模式分析的指标和计算方法;然后,结合战术背景设计基于长条策略的横队队形、基于螺旋策略的横队队形、基于长条策略的三角队形和基于长条策略的分组队形等4种运用模式;最后,通过仿真收集数据进行模式分析.仿真实验结果表明:无人机蜂群对明确区域进行侦察搜索时,采用基于长条策略的横队队形模式和基于长条策略的分组队形模式较合理.     

基于混合需求的二级库存系统协同订货模型

在一般的二级库存优化模型均做如下假定：供应链的每一级节点面临的需求都是独立需求。但在实际中,只有最下游的节点面临的需求是独立需求,而其上游节点面临的需求都是与之相关的相关需求。因此,建立了基于混合需求的协同订货模型。将面临独立需求的最下游节点的订货合并为一个虚拟节点的订货策略,再对二级节点采用相关需求策略进行协同订货,从而构建使整体最优的模型。并给出了模型求解的遗传算法,最后对模型进行了实例演算。