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为了揭示供应商与承包商为主体的二级供应链中,两者间耦合作用条件下发生的供应中断对供应商最优决策及对承包商成本的影响机制,且剖析供应中断对承包商成本的冲击效应,以供应商存在高退出风险为研究对象,在仅知产量均值与方差条件下,运用Scarf提出的“极大极小值”鲁棒决策方法,通过设定不同决策情况下的供应链系统反馈,分析了不同退出标准情况下二级供应链的博弈过程。基于理论支撑下的鲁棒模型数值仿真结果得出:在退出标准α为100时,中间变量在290~350范围内,供应商存在最优决策,但承包商最优决策无法确定;与α为0时相比,在订货量达到一定状态,即α为140时,承包商成本增加了1.5%,表明承包商成本与供应商退出标准呈正相关,退出标准越高,对承包商成本造成的冲击效应越大。此研究结论为供应链初期不稳定且信息不完整条件下发生的供应中断影响机理提供了新的视角。 相似文献
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作为磨矿过程的主要生产质量指标, 磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率, 并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制, 磨矿粒度的实时测量难以实现.因此, 磨矿粒度的在线估计显得尤为重要.然而, 目前我国所处理的铁矿石大多数为性质不稳定的赤铁矿, 其矿浆颗粒存在磁团聚现象, 所采集的数据存在大量异常值, 使得利用数据建立的磨矿粒度模型存在较大误差.同时, 传统前馈神经网络在磨矿粒度数据建模过程中存在收敛速度慢、易于陷入局部最小值等缺点, 且单一模型泛化性能较差, 现有的集成学习在异常值干扰下性能严重下降.因此, 本文在改进的随机向量函数链接网络(random vector functional link networks, RVFLN)的基础上, 将Bagging算法与自适应加权数据融合技术相结合, 提出一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的集成建模方法, 用于磨矿粒度集成建模.所提方法首先通过基准回归问题进行了实验研究, 然后采用磨矿工业实际数据进行验证, 表明其有效性. 相似文献
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信息物理融合系统(CPS)涉及多种计算模型的集成和协同工作,针对CPS设计方法不统一、重塑性差、复杂度高、难以协同建模验证等问题,提出一种结构化、可描述行为的异元组件模型。首先,用统一组件建模方法进行建模,解决模型不开放问题;然后,用可扩展标记语言(XML)规范描述各类组件,解决不同计算模型描述语言不一致和不可扩展问题;最后,用多级开放组件模型的协同仿真验证方式进行仿真验证,解决验证的不可协同问题。通过通用组件建模方法、XML组件规范描述语言以及验证工具平台XModel对医用恒温箱进行了建模、描述和仿真。医用恒温箱的案例表明,这种模型驱动建立可重塑异元组件并确认其设计正确性的过程,支持信息物理协同设计和边构建边纠正,可避免在系统实现过程中发现问题时再进行反复修改。 相似文献
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