信息不对称下多供应商与单零售商的退货策略

研究由多个提供互补组件的供应商和一个组装商组成的报童型供应链中,零售商将需求信息私有化时,供应商如何制定克服信息不对称的退货策略,使得零售商订货量和信息对称情况下供应链最优订货量相等。假设需求分高需求和低需求两种状态,供应商在需求状态未知的情况下给出针对不同需求状态的两个子契约,使得零售商按照实际需求状态而确定相应订货量。首先分析集权型供应链中整个供应链的最优订货量,再分析分权型供应链中零售商的订货决策,进一步分析信息不对称情况下供应商间的博弈及批发价和回收价契约参数的确定方法。通过算例,说明激励零售商按照真实需求状态选择子契约的合理性,供应商制定的退货策略可以克服信息不对称。     

基于人机集成的生产过程管理系统研究与开发

针对汽车制造企业生产过程复杂的特点,提出了一种基于人机集成的现场生产过程监控、车间调度和计划的集成管理系统的结构框架和原理,并且开发了一套适合某微型汽车生产企业的生产过程管理系统,阐述了该系统的结构功能和关键技术。针对汽车装配线平衡问题,提出了一种多目标优化方案。该系统在某特大型汽车制造企业得到成功应用,对于提高该企业的生产效率以及降低生产成本起到了重要的作用,并在类似汽车流水线生产企业应用上具有广泛的前景。     

多级树形供应链牛鞭效应与综合补偿

讨论了多级树形供应链系统的牛鞭效应及其补偿问题,旨在提高供应链实际运行的效率.给出了若干牛鞭效应的量化指标,从定量的角度讨论了多级树形结构、竞争、信息传递、提前期、分配、预测等对牛鞭效应的影响作用.建立了针对信息传递、提前期,分配方式等的几种补偿方法,并结合常规补偿和模糊补偿的优点,设计了一种用模糊开关切换的综合补偿模型.对树形供应链在随机需求、竞争、促销、飞货情况下的补偿过程进行了仿真,验证了所提出的补偿方案的有效性.     

带平衡约束矩形布局优化问题的遗传算法

研究二维矩形布局优化问题,将多个不同重量和尺寸的矩形目标填充到一个圆形容器中,要求给出最小的容器半径,并且系统保持平衡。目前的文献多采用局部搜索方法,但布局质量有待提高。文中设计一种构造式方法——定位法。其基本思想是将一个矩形围绕另外一个已经确定位置的矩形作为参照进行部署。由于围绕着参照矩形部署时只考虑有限个可布局位置,故定位法具有多项式时间复杂性。定位法可能得到较好的布局,但其质量受到布局顺序的影响较大,因此文中提出一种基于遗传算法的布局顺序寻优算法,其中遗传算法的交叉算子和变异算子经过特别的设计,使得遗传的下一代能继续作为布局顺序。在具有大规模测试用例的测试集上的计算结果表明,该布局方法比局部搜索方法有更优良的计算性能。     

一个面向样本利用的智能系统的实现

本文实现了一个面向样本利用的智能系统ＩＳＳＵ,它能够完成样本的输入,具有样本学习的能力,并且能将样本知识自动转化为产生式规则,将产生式规则自动转化为框架知识,在此基础上还实现了一个基于框架的推理机。对ＩＳＳＵ的系统结构和实现技术进行了论述,并介绍了一个应用系统。     

群智能新研究:角色?匹配的狼群劳动分工

启发于生物狼群群体的劳动分工行为,本文提出一种新颖的角色?匹配狼群劳动分工方法。通过剖析自然狼群的生物学行为,概括提炼出狼群劳动分工行为的个体任务的专职化、个体角色可塑性和任务分配均衡性3个典型特征,并建立了生物狼群劳动分工行为与普适性任务分配问题之间的仿生映射关系;从狼群“个体?个体”+“个体?环境”的交互方式角度出发,分析了角色?匹配的狼群劳动分工的个体角色转换和任务调整机制,研究了狼群角色?匹配的柔性劳动分工机制,提出了一种新的群智能方法,即角色?匹配的狼群劳动分工方法;将狼群的角色?匹配劳动分工与蚁群的刺激?响应劳动分工和蜂群的激发?抑制劳动分工进行了比较分析,并展示出角色?匹配狼群劳动分工方法的应用前景。     

基于混合反馈机制的扩展蚁群算法

由于传统蚁群算法基于正反馈机制的单一搜索方式,导致其存在收敛速度慢、易陷入局部极值的缺点.针对该问题提出一种基于混合反馈机制的扩展蚁群算法(MF-ACO),该算法在传统蚁群算法的基础上定义一种具有较强全局搜索能力的扩展型蚂蚁,帮助算法跳出局部极值;参考蚁群劳动分工行为,设计基于刺激-响应分工模型的负反馈平衡机制,动态平衡算法的收敛能力和全局搜索能力;最后依据分工模型对蚂蚁个体的信息素更新策略进行改进,进一步加快算法收敛速度.以多个TSP实例作为测试对象进行仿真实验,实验结果验证了所提算法的优越性,并将该算法用于机器人路径规划问题,在实际应用中进一步验证了所提算法的有效性.     

双源渠道闭环供应链生产计划的一种干扰恢复模型

研究双源渠道闭环供应链生产计划调度中的干扰问题,从双源渠道供应、正向制造和逆向再制造等5个方面分析了供应链中的不确定性和干扰问题;然后建立一种干扰恢复模型,采用基于干扰恢复思想的双模糊PID控制器,针对各种随机离散型和连续型干扰事件的参数进行优化和干扰恢复,并从鲁棒性、干扰损失、库存扰动3个指标对系统稳定性和干扰进行量化分析;最后通过一个仿真案例,表明所提出的方案比无干扰恢复的方案具有更高的鲁棒性和更低的干扰损失．     

基于VRP-DM的粮油配送优化方法*

针对粮油配送中干扰现象引起的服务水平下降的问题,充分考虑成本、时间等约束条件的前提下,以对原方案偏差最小为目标,建立了基于干扰管理的车辆路径选择模型,并利用局部搜索优化的粒子群优化算法对模型求解。结合仿真实例,运用该算法对模型进行了求解及比较分析,结果验证了模型的有效性。