基于供应成本的维修备件协同库存控制模型及其算法研究

通过对维修备件库存控制方法的分析研究,提出了基于供应优化维修备件计划库存的方法,建立了维修备件协同库存模型结构和基于供应成本的维修备件协同库存控制数学模型。基于遗传算法提出了一种以供应成本为优化目标的多约束协同库存控制数学模型求解算法,实例验证了该模型及其求解算法的正确性。     

易腐商品在允许延期付款期限下的库存模型

延期付款可以有效地减少库存和降低购买成本,能够鼓励销售商购买更多的产品,刺激订货量的增加,是一种具有广泛应用的库存策略.在允许延期付款期限下,针对易腐商品以成本最小化为目标,构建了易腐商品在延迟付款期限下的库存模型,并通过算法确定了最优订货周期和最优订货量.通过实际算例,说明了模型的有效性.     

变库存费用且库存影响需求率的库存模型

基于现实生活中产品越多越刺激销售的库存水平影响需求率的库存模型,在考虑了单一产品在库存影响需求率和库存费用随时问变化下的库存策略的基础上。将依赖于库存时间的库存费用看作是随库存时间而递减的分段函数,设计了求解最优订购批量与订购周期的算法,并用算例证明了当库存费用递减时最优订购数量会增加,同时订购周期也会增长。     

固定采购成本与最小采购量约束下的周期库存

对最低采购量约束下带有固定采购成本的随机库存模型进行了分析．当约束作用在单周期或双周期下，得到了最优库存控制策略，并给出求解方法．当约束作用在多周期下，问题性质复杂，难以得到最优解，给出了利用进化计算与BP神经网络结合寻找多周期问题近优解的方法，有效降低了计算复杂度．仿真实例表明使用该方法的误差很小．     

反向物流库存模型控制策略

为了研究带回收物流的库存问题，建立了一个两级最优库存策略模型、一个回收源、一个订货补充点，包括固定单位订货成本、固定维修成本、库存成本和缺货成本的反向物流库存模型；在不考虑Leadtime的情况下，首先对单周期决策问题进行了分析，得出了两级最优库存策略的求法；对于固定维修成本很小可以不计的情况，证明了(Sy)(Sm，Sm)两级策略的最优性，分析了有限多周期的库存策略；最后，给出了无限周期的近似策略并进行了数值实验分析．     

基于概率分布约束的逆向物流多周期库存模型

新产品在不同市场需求和再生品数量不确定的情况下,难以进行新产品库存控制。论文通过对这种具有不确定性的库存控制研究,分析了含回流的单周期随机最优库存控制策略,然后将其推广,给出了系统含回流的n周期随机最优库存控制的策略,建立了具有概率分布的逆向物流多周期随机型库存模型．最后的算例仿真表明了库存控制策略的有效性和可行性。     

电子商务供应链逆向物流的LIRP问题研究

为了提高电子商务供应链整体运作效率,从车辆配送路径角度,研究结合正向物流配送和逆向物流回载的闭环供应链运输策略,考虑回载产品的可分批运输特性,增加客户点、配送中心库存限制以及惩罚机制,建立集成选址-路径-库存问题的非线性混合整数规划模型,设计了两阶段启发式算法先选址分组,再安排路径-库存求解,采用改进的禁忌搜索算法优化最优解.通过仿真结果分析,所提出策略的可行性和实用性.     

物流网络规划的Fuzzy集成优化模型与算法

从整合的物流网络系统出发,根据各节点固定运营成本、运输成本、库存持有成本、分拣成本4方面综合决策,使用LR型模糊数建立了物流分销系统的Fuzzy集成优化模型.为求解该模型,进行了确定化处理,使之转化为一个确定型多目标线性规划模型,并设计了一个求解该模型的遗传算法,以此解决系统中给定潜在设施的位置选择、运输路线选择、配送中心最优订货量,实现了网络全局最优.最后通过算例进行了测算,结果证明了该模型、算法的有效性.     

多目标进化算法在物流配送中心选址中的应用

传统的物流配送中心选址模型过于单一地追求物流成本的最小化,而没有考虑服务的质量与效率．本文将顾客时间满意度作为度量物流服务水平的一个标准,提出了物流配送中顾客时间满意度的计算方法,建立了以物流成本最小化和时间满意度最大化为目标的物流配送中心选址多目标优化模型．采用一种基于NSGA一Ⅱ的多目标进化算法来求解,通过选择合适的编码方法和遗传算子可以得到模型的最优解,并通过实际算例说明了模型和算法的有效性．该模型能一次得到多组有效解,从而可以为物流配送中心选址提供更加全面的决策支持．     

多周期易腐库存模型及一种启发式算法

易腐物品的特点导致了求解其最优库存策略的复杂和困难.以易腐物品的订货量以及即将到期物品的销售价格为决策变量对长时期多阶段补充的库存系统建立了随机动态规划模型,并利用一启发式方法将长时期多阶段、不易求解的随机动态规划模型转化为易于求解的短时期单阶段的库存优化决策问题,求解了系统长期运行期望利润最大的库存策略.最后通过一算例对该启发式方法的有效性进行了分析.     

Variable Parameter Self-Adaptive Control Strategy Based on Driving Condition Identification for Plug-In Hybrid Electric Bus

A variable parameter self-adaptive control strategy based on driving condition identification is proposed to take full advantage of the fuel saving potential of the plug-in hybrid electric bus (PHEB). Firstly, the principal component analysis (PCA) and the fuzzy c-means clustering(FCM)algorithm is used to construct the comprehensive driving cycle, congestion driving cycle, urban driving cycle and suburban driving cycle of Chinese urban buses.Secondly, an improved particle swarm optimization (IPSO) algorithm is proposed, and is used to optimize the control parameters of PHEB under different driving cycles, respectively. Then, the variable parameter self-adaptive control strategy based on driving condition identification is given.Finally, for an actual running vehicle, the driving condition is identified by relevance vector machine (RVM), and the corresponding control parameters are selected to control the vehicle. The simulation results show that the fuel consumption of using the variable parameter self-adaptive control strategy is reduced by 4.2% compared with that of the fixed parameter control strategy, and the feasibility of the variable parameter self-adaptive control strategy is verified.     

多段离心压缩机中冷系统优化调节

离心压缩机是一种应用广泛的大型耗能机组 ,它具有运转周期长、功率消耗大等特点。因此如何调节中冷系统使偏离设计工况的机组在其相对的最经济工况点运行 ,对于企业节能 ,提高能量利用率具有重要的意义。在应用欧拉方程、伯努力方程及焓值方程等流体力学及热力学基本方程对多段离心压缩机进行系统分析的基础上 ,建立了以机组运行费用为目标函数 ,以满足排气压力 ,排气温度等工艺要求 ,中冷器冷却能力及压缩机喘振、阻塞等限制条件为约束的有约束非线性的系统优化模型 ;确定了求解方法 ;编制了人机交互界面良好的计算机应用软件。可在不增加任何投资的基础上 ,通过中冷系统的优化调节 ,使机组系统处于相对最优的运行状态。     

风电机组变桨鲁棒控制

针对风电机组输出转速稳定控制问题,提出了一种基于定量反馈理论的桨距角鲁棒控制策略.由于在随机变化风速作用下,非线性的风机模型中部分参数是变化的,提出了基于线性系统稳定性图形作为判据的定量反馈的变桨鲁棒控制器设计方法,以减弱风机模型不确定因素对输出转速的影响.结果表明,所提出的控制器对高风速区扰动风速作用下系统的输出稳定性能具有较好控制效果,并且对风电机组能量传动模型中参数不确定性具有较强的鲁棒性.     

自适应形式的计算机等级考试的选题策略研究

采用自适应形式的计算机等级考试．考试的效率更高,考试结果更公平,更能发挥讣算机等级考试对考牛计算机能力水平测试的功能。要成功地实现自适应形式的计算机等级考试,恰当的选题策略是必需的。对自通应形式的计算机等级考试采用不同的选题策略进行了研究。研究结果表明,相对其它几种选题策略（最大信息量选题策略和随机选题策略）,采用h分区a分层的多阶段选题策略,测验的表现更好,可以很好的控制测验长度,测验的精度也很好,有更高的测验效率,测验的综合表现也最优。     

网格划分对多级离心泵水力性能计算精度的影响

为提高多级离心泵在多工况条件下水力性能的计算精度,分别将计算域划分为四面体、混合型和六面体网格,采用RNG κ-ε湍流模型进行数值计算,与试验结果作对比,从计算曲线与试验曲线的吻合度上综合评判网格划分对计算精度的影响。研究结果表明:混合型和六面体网格在多工况条件下的综合计算精度高于四面体网格,而六面体网格的综合计算精度又明显优于混合型网格;六面体网格对各性能参数的最大相对计算误差不超过2.44%,效率的计算曲线和试验曲线吻合度较高。综合来看,六面体网格更适合于多级离心泵的水力性能预测。     

应变能约束下多随机参数连续体结构的拓扑优化

研究几何和物理参数均为随机变量的平面连续体结构在结构总应变能约束下的拓扑优化设计问题．以结构总质量均值最小化为目标函数,以结构的形状拓扑信息为设计变量,以结构总应变能概率可靠性指标为约束条件,构建了随机结构的拓扑优化设计数学模型．利用代数综合法,导出了应变能响应的均值和均方差的计算表达式．采用双方向渐进结构优化的求解策略．通过两个算例验证了本模型及求解策略的合理性和有效性．     

基于生命旋回-权马尔可夫的径流预测模型

针对生命旋回预测模型不能反映河川径流周期性和波动性变化的特点,将其与权马尔可夫链结合,提出了一种精度较高的预报模型——生命旋回-权马尔可夫链组合模型.该模型用生命旋回模型预报河川径流的趋势项变化,由权马尔可夫链对径流残差序列进行修正,进行预测时采用等维信息方法处理,在此基础上对黄河龙门水文站径流进行预测,拟合精度为86.97%,合格率为86.78%,表明该模型可以用于径流预测.此外,对求解生命旋回模型的方法作出了改进,经研究表明,该方法实用可行.     

一种提高氢气平均利用效率的整车控制策略

为提高燃料电池汽车的氢气平均利用效率,提出一种基于燃料电池老化状态的改进恒温器控制策略。利用最小二乘法拟合出燃料电池不同老化阶段的极化曲线;以提高氢气平均利用效率为目标,利用遗传算法不断地优化恒温器控制策略的规则参数;根据动力电池的电池荷电状态(SOC)与遗传算法优化出的规则参数确定燃料电池的输出功率大小,并利用采集到的800 h燃料电池汽车数据进行仿真。结果表明:在不同的循环工况下,提出的改进恒温器控制策略可使不同燃料电池老化阶段的氢气平均利用效率维持在较高的水平,与普通的恒温器控制策略相比,氢气平均利用效率最大可提高1.1%。根据燃料电池的老化状态和循环工况信息,及时调整恒温器的规则参数有利于提高整车氢气平均利用效率。     

基于延迟时间模型的船舶预防性机会维修策略

针对目前船舶关键部件维修不合理导致的维修费用过高、使用率低的问题，提出基于延迟时间理论的船舶关键部件预防性维修策略。该策略以各部件的定期检测为基础，根据缺陷阶段和故障阶段的不同特点，将各部件维修分为检测维修和延迟维修，在延迟阶段引入机会维修思想，建立了船舶关键部件机会维修模型。根据部件检测维修记录和故障数据，运用极大似然估计法估计模型参数。以检测周期和延迟时间为优化变量，以最小费用率为优化目标，得到长期使用下的船舶关键部件机会维修策略。研究结果表明，与单纯的检测维修策略和传统的预防性维修方法相比，该策略能有效降低船舶维修费用，减少停机维修次数，提高船舶的使用效率，为船舶维修提供决策依据和参考。     

基于随机变质时间的易腐商品定价模型研究

易腐商品的变质时间通常无法确定，销售易腐商品的价格随商品寿命发生变化.由于易腐商品的社会必需性以及数量大、容易变质等特点，销售商必然关注易腐商品在经营周期内的最优定价问题.研究了一类不确定易腐时间商品的定价模型，定量地分析了随机变质时间、商品量、顾客需求与最优定价的关系，确定了最优定价策略.所建立的模型允许在变质开始后，根据现有商品量以及剩余经营周期时间长度做一次价格调整.并通过仿真实例验证了有效性.