供应链中供应商选择决策方法

为了克服传统供应商选择过程中面向单一解的局限性,更好地解决供应链中供应商选择的多目标优化问题,达到费用和效益最佳,以产品价格、质量、交货可靠性和交货提前期为评估指标,建立了供应商选择多目标优化模型.首次将SPEA2算法应用于供应商选择问题,构造了适合该模型特征的SPEA2算法求解过程,可针对多个求解目标获得一组均衡解.模拟算例中一次得到多组有效解,表明所建立模型及所用方法是有效、可行的,它为制造企业获得有多种解决方案的供应商选择问题提供了可参考的模型和求解算法.     

集群式供应链中基于约束层次和模糊偏好的供应商评价选择模型

针对集群式供应链中采购商选择供应商过程中出现的过约束问题,提出一种基于约束层次和模糊偏好的供应商评价选择模型.该模型基于约束层次理论,依据采购商对供应商约束的必需性程度,将约束分为强制性约束层和非强制性约束层;同时采用模糊偏好的量化方法来确定采购商对供应商的模糊偏好,简化了供应商的选择过程;另外,该模型改进了约束层次理论中的全局评价算子,基于线性加权法构造了基于强制性约束层评价模型和非强制性约束层评价模型的供应商综合评价模型,提高了供应商选择的成功率.最后通过算例验证该模型是有效的.     

基于前景理论和模糊理论的在线多属性采购拍卖 供应商选择决策

在线多属性采购拍卖已在工程招标、政府采购等诸多领域有着广泛应用.由于在实际的采购拍卖活动中,往往采购方对采购商品的相关属性指标存在不同程度的不确定性,采购商在对采购品属性的描述及相应权重的确定上都存在困难,进而导致采购商在面临供应商选择决策上难度增大.为了解决这些问题,从采购方利益角度出发,考虑风险态度对决策者行为的影响,引入前景理论,研究4种模糊描述方式并存情况下的在线多属性采购拍卖的供应商选择决策问题;在综合考虑主客观因素确定属性权重的情况下,提出一种新的在线多属性采购拍卖供应商选择决策方法;最后通过相关的算例分析与比较说明所提出方法的有效性.     

基于网络声誉的供应商选择模糊规划模型

根据网络声誉在供应商选择中的重要作用, 运用不确定理论, 对选择最有效的供应商组合问题进行研究。先运用模糊线性权重法确定供应商的声誉综合评价值,再结合产品成本、市场需求等内外环境因素,建立了模糊环境下的供应商组合选择模型,以确定最优的供应商组合及订货量。通过运用一种基于模糊模拟、遗传算法及神经网络的混合智能算法进行算例分析,验证了模型的可行性。     

随机需求下的供应链库存控制策略研究

考虑了由多个供应商、一个配送中心组成的二级供应链系统在市场需求为随机情况下的多品种库存问题。通过确定各变量之间的关系,以配送中心损失期望值最小为目标函数,建立了一个混合整数非线性规划模型;利用求解多元函数条件极值的办法来求解该问题模型;最后给出了一个算例进一步诠释了该解法,从而丰富了在面对市场为随即需求下的多品种库存控制策略的研究工作。     

基于信息熵的模糊多属性决策供应商选择方法

提出了一种针对供应商选择最优决策问题的基于信息熵的模糊多属性决策方法。针对供应商的多属性决策问题,确定属性集,利用信息熵求出各属性权重,运用模糊数排序方法对方案的模糊效用值进行排序,以确定最优方案。最后以某企业为例做了实例分析,将此方法应用于对这五个供应商进行评分排序,并从中选择出最为合适的供应商,表明此方法行之有效。     

多周期多原料的供应链网络成本优化及其混合遗传算法

建立并求解一个基于成本最小的供应链网络模型.与以往研究不同,在该模型中生产一种产品需要至少两种原料,每种原料都可以由备选供应商提供.根据模型的特点,用0、1代表对原材料供应商、工厂和分销中心的选择情况,以MATLAB 7.6为平台,运用Sheffield大学的遗传算法工具箱,将遗传算法与线性规划算法相结合,实现了模型的求解.算例结果表明,给出的染色体编码方案正确,混合遗传算法有效,能解决多周期、多原料的供应链网络成本优化问题.还探讨了需求和距离变化,以及需求随机时对最优成本和最优个体的影响.研究表明,需求变化的影响大于距离变化的影响,需求随机对最优成本和最优个体的影响不大.     

基于灰熵模型的区间型指标和权重的不确定多属性决策方法及其应用

区间型属性值及权重多属性决策问题的难点在于不确定权重信息的精确化和区间数的排序问题.灰熵模型中运用与理想解均衡接近的贴近度对方案排序的思想,不仅可以使多属性决策避开繁重的模糊数据精确化步骤,还可以有效解决方案排序时的点关联倾向问题.考虑到传统灰熵模型只适用于精确实数和指标权重缺失的缺陷,将灰关联熵引入传统灰熵模型,构建区间型权重属性值的灰熵模型,解决不确定数据精确化的难题.针对区间数排序难的难题,基于TOPSIS方法应用衍生变量接近度、均衡度再次逼近理想解的思想计算改进灰熵模型的均衡接近度对方案进行排序.最后,通过SG激光装置项目选择某种非标元器件供应商的算例验证了所提出模型的有效性.     

基于HAW和TOPSIS的策略供应商选择决策系统

阐述了供应链管理中策略供应商选择决策的重要意义及多属性决策分析(MADA)常用的方法.提出一个HAW+TOPSIS算法来建立策略供应商选择决策系统的模型.给出了一个案例来验证该模型的实用性.     

基于灰色关联度的多阶段语言评价信息集结方法

研究多阶段语言评价信息的群集结方法.采用二元语义进行语言信息转化;依据评价过程中事物发展规律,提出了方案量变和质变的判定方法和评价者判断质量变化的测度指标;建立了基于灰色关联度的时间权重确定模型;研究多阶段群体差异最小的评价者定权模型,提出了多阶段信息的群集结方法.算例分析表明了方法的应用步骤和有效性.     

风险厌恶因子不确定时的二级供应链定价与订货策略

研究了风险中性的供应商与风险厌恶的零售商所构成的二阶供应链的定价与订货策略,零售商的风险厌恶由条件价值风险来度量.研究结果表明,当供应商不确定零售商的风险厌恶因子时,一定会造成其期望利润的下降,从而也体现了信息的价值.特别地,当风险厌恶因子服从均匀分布时,其期望订货量正是需求的截断随机变量的期望.     

信息不对称时有损失厌恶型零售商参与的价格补贴契约设计

运用前景理论和委托代理理论,探讨信息不对称时有损失厌恶型零售商和风险中性供应商参与的价格补贴契约设计问题.通过对零售商订货行为和供心商定价策略的研究,发现信息小对称时零售商的最优订货量小于系统的最优订货量.因而价格补贴契约不能使整个供应链达到协调.最后通过算例进行丁验证.     

无人机三维编队飞行的鲁棒H∞控制器设计

针对无人机编队控制中模型不确定性与外干扰同时存在的情况,首先基于无人机自身的自动驾驶仪和编队运动学关系建立了无入机编队的三维数学模型,这种建模方式物理意义明晰;进而提出一种基于鲁棒H∞控制理论的编队控制器设计方法,按前向、侧向和垂直方向3个通道分别设计控制律,降低了鲁棒控制器的调参难度,简化了三维编队控制问题.仿真结果表明了所设计的控制器的有效性,可实现无碰撞、快速、稳定地保持和调整无人机编队队形,具有良好的鲁棒性能.     

一种基于差分进化算法的多模型建模方法

针对非线性系统的多模型建模问题,基于差分进化算法提出了一种优化建模方法.从系统的输入输出数据出发,将样本空间分割与局部模型建立相结合,首先将PWA辨识问题转化为MIQP问题;然后采用自适应混沌差分进化算法对模型数量及模型参数同时优化;最后利用支持向量基求取分割曲面方程.仿真结果表明,该方法能以最优的线性子模型集准确地逼近非线性系统.     

水火电力系统短期优化调度的一种改进粒子群算法

针对水火联调问题,建立满足电量平衡、水量平衡、机组特性及综合利用要求的短期优化调度模型,提出了一种改进粒子群算法(MPSO).MPSO针对粒子群算法易早熟收敛的弊端,引入了变异操作,使粒子以一定的概率向其他粒子个体最好解学习;针对粒子群算法在进化后期多样性受损易陷入局部最优的缺陷,引入了迁徙操作,在种群聚集程度不能容忍时重新生成解空间内均匀分布的粒子.对某典型水火电力系统优化问题的求解结果表明,MPSO比其他方法更有效.     

具有学习能力的有限理性双寡头竞争分析与混沌控制

利用动力系统的分支理论研究了具有学习能力的有限理性双寡头产量竞争模型,讨论了该模型均衡点的存在性与稳定性,并进行了数值仿真.仿真结果表明,企业产量调整速度的变化对于模型的稳定性有较明显的影响;运用延迟反馈控制法町使陷入混沌的模型重新稳定在Nash均衡状态,混沌控制实施者可从混沌控制中获利.     

两级差分进化算法求解多资源作业车间批量调度问题

以优化生产周期为目标,研究并建立了多资源作业车间批量调度问题模型.提出一种新的两级差分进化算法,采用两级染色体编码来解决批量划分和排序优化问题;设计了基于自适应差分进化算法(DE)的全局搜索操作,并在算法框架中嵌入了基于Interchange邻域结构的局部搜索;基于等量划分原则,为每个工件确定最优批次数及子批次的批量大小,并为各子批次确定最优排序.通过单资源算例和多资源实例仿真表明了模型和算法的可行性和有效性.     

基于语义的决策模型能力评估与选择方法

本体决策模型选择的最佳手段是使计算机在理解决策问题和决策模型自身能力的基础上进行.通过领域本体,决策问题和决策模型可以具备被计算机自动理解的形式化语义.在理解决策问题语义的基础上,系统可选择对应的求解模型类别并获取决策问题内在需求,进而根据对应的候选模型语义对其具备的能力进行评估,选择最适合于决策问题的决策模型.最后,实例分析结果表明了这种模型选择方法是有效且可行的.     

一类切换模糊时滞组合系统的分散镇定

提出了切换模糊时滞组合系统模型,并研究了状态和互联项具有时滞情况下的分散镇定问题.当每个互联子系统中的每个切换子系统具有有限个备选的状态反馈控制器,且单一控制器均不能保证系统稳定的情况下,利用多Lyapunov函数方法给出了时滞相关的矩阵不等式条件和分散切换律设计方法,使系统在所提出的分散切换律和分散控制器下渐近稳定.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

基于随机模糊贝叶斯网络的敌我属性融合识别算法

基于全过程综合敌我识别中不同阶段综合敌我识别信息来源的差异,采用动态贝叶斯网络进行建模.在建模过程中,由于参数众多、样本难以全面获得、学习训练计算量巨大等问题,将随机模糊思想引入参数学习,从而既可充分利用先验信息,又尽可能地消除主观因素.最后仿真了整个过程,其结果验证了所提出方法的有效性.