电商平台主导下的供应链推广策略研究

结合电商平台快速发展的时代背景,构建了电商平台主导、制造商跟随的两级电商供应链博弈模型,分别研究了集中决策与分散决策下的产品定价、服务水平和推广水平,分析了佣金率对最优决策和供应链成员利润的影响,并设计了“推广成本分摊”策略。结果表明：当佣金率较低时,集中决策下的产品定价和服务水平、推广水平高于分散决策下的最优决策;当佣金率较高时,结果相反;分散决策下供应链利润总是低于集中决策下的利润,而“推广成本分摊”策略能够实现双方利润的帕累托改进;分散决策与集中决策下,制造商产品价格和电商平台服务水平都随着推广效率的增加而上升。最后数值算例验证了结论有效性。     

一网整三流——云南邮政储蓄计算机网建设历程

“云南邮政信息化建设下一步将主要集中在邮政储蓄计算机网(‘绿卡网’)和邮政综合计算机网的合并上,即将‘绿卡网’并入综合网,构成一个架构统一、覆盖面广的邮政信息网络平台,在此基础上同时承载‘绿卡’、电子汇兑和其它邮政业务,实现物流、信息流、资金流的整合。”云南省邮政局信息技术局郜瑛局长表示,对绿卡网进行数据大集中已经实现了这个目标的第一步,“绿卡”大集中后,不仅为顺利合并到综合网通     

组织学习与组织结构模式选择的仿真分析

为研究组织外部学习对组织结构模式选择的影响,采用基于代理的计算实验方法,建立了区域零售市场中两个零售企业之间存在竞争时,采用集中决策和分散决策模式下的仿真模型。计算结果表明,企业的外部学习导致竞争更为激烈,从而集中决策模式在市场差异较小时明显优于分散决策模式,而随着市场差异程度的增大采用分散决策模式则可以为企业带来更高盈利。另外,随着市场容量的增大,集中决策模式也逐渐优于分散决策模式。     

涉税信息流管理是核心——针对税务大集中建设的探讨和建议

近5年来,以银行、证券、保险、通信、税务、交通等为代表的国民经济重要行业和部门的信息“大集中”建设风起云涌,持续升温,整个社会为之注目。其中,税务系统的大集中建设更是走在前列,各地税务部门纷纷进行了试点。那么“大集中”的确切概念是什么?“大集中”的理论依据、体系架构和需要重点关注的问题是什么?这些问题不仅涉及理论探讨,而且现实地关系着税务信息化的战略抉择,为此我们对“大集中”进行了探讨。数据集中系统整合“大集中”是一种通俗的、形象的说法,旨在与过去的“数据分散”和“有限集中”的模式相区别。实际上,大集中的内…     

中国邮政面面观

中国邮政(http://www.chinapost.com.cn/),由国家邮政局主办,是我国邮政行业的权威站点,提供了中、英文两种版本。在“发展概况”中你可全面了解中国邮政通信事业的发展情况;“用邮指南”则向你介绍相关的邮政知识及各种邮政业务;“邮政动态”提供最新的邮政新闻,更新及时;“Y2K”对邮政行业计算机2000     

撑起高性能服务器产业化的一片天

鲁迅先生曾经说过:“世上原本没有路,只不过因为走的人多了,也就成了路。”我们无从考究后面的人对这条路的形成贡献有多大,但第一个趟出这条路来的人无疑是值得大家尊敬的。今天,在我国高性能服务器产业化领域,曙光就成为了这个“领路人”。 4月4日,当成都理工大学信息工程学院王绪本院长从国家863计划专     

BOPS模式下基于成本共担契约的供应链协调策略

随着线上线下融合的全渠道零售兴起,线上购买线下自提(buy online and pickup in store, BOPS)模式成为供应链管理领域的热点问题.针对由制造商与具有销售努力行为的线下零售商构成的提供BOPS服务的全渠道供应链,构建BOPS销量计入线上渠道和BOPS销量计入线下渠道整合模型,探讨不同BOPS销量整合模式下供应链的定价及销售努力策略,进一步分析基于销售努力成本共担机制实现全渠道供应链的协调问题.研究结果表明:基准情形下的集中决策有助于提高销售努力水平并提升供应链整体绩效;分散决策中BOPS销量计入线上渠道能让供应链系统获利更多.在满足参与约束的前提下,不同BOPS销量整合模型中成本共担契约的实施均能够缓解双重边际化效应,激励零售商提高销售努力水平,实现供应链系统收益的帕累托改进.     

坎坷的邮路

邮政涉及物流、资金流、信息流等多个环节,邮政信息化走过的也是一条不平坦的路。乡邮递员王顺友19岁参加工作到现在,整整在邮路上走了21年,每年有330余天行走在邮路上。21年间他徒步行走53万里,投递邮件数十万件。曾不幸坠河、路遇劫匪、被骡子踢伤……王顺友因此被C C T V授予“CCTV《感动中国》2005年度人物”称号。同王顺友一样,中国邮政信息化之路也充满了坎坷。9月13日,国家邮政局信息技术局综合部主任张百龙在接受记者采访时说:“邮政有物流、资金流、信息流,邮政信息化走过的也是一条不平坦的路。”电报可能成为历史“某某,电报…     

动态背景下考虑顾客退货影响的供应链协调问题

在考虑店铺辅助服务降低顾客退货率的基础上,构建微分博弈模型并研究供应链的店铺辅助策略和供应链的协调问题.首先,利用微分对策理论,给出集中和分散两种决策模式下定价和店铺辅助的最优策略,并对两种决策模式下最优策略进行比较分析;然后,为了提升分散决策下供应链的利润,设计二部收费制契约,实现动态背景下供应链的协调;最后,通过数值算例分析店铺辅助努力和店铺辅助水平效率对供应链最优解及协调的影响.研究发现:集中决策下店铺辅助努力高于分散决策下的相应值,具有较高的店铺服务水平,但两种决策结构下的价格高低依赖于系统参数;契约的协调能力会随着店铺辅助努力或服务水平效率的增加而变强.     

一种密文数据库的查询方法

本文在密文索引的基础上，提出了一种“分散索引机制”及其查询方法，并对分散索引查询和集中索引查询作了详尽的比较和分析，说明了“分散索引机制”及其查询方法的优越性。     

国际航线网络中K条最短路径算法改进与仿真

K条最短路径(KSP)问题是国际航线网络实际路径优化问题。通过对航线网络特征与K条最短路径算法的分析,研究了解决KSP问题的典型Yen算法。针对Yen算法求解候选路径占用大量运算时间的问题,提出一种改进Yen算法。改进Yen算法通过借助A*算法的启发式策略,减少了产生候选航线路径的时间,从而提高了算法的搜索效率并减小了算法搜索的规模。通过对国际航线网络实例的仿真,实验结果表明改进Yen算法能够快速求解国际航线网络中的KSP问题;同时,与Yen算法相比,运算效率提升了75.19%以上,能够为航线路径优化提供决策支持。     

基于A~*算法的机场滑行路径优化研究

研究机场场面航班的滑行路径分配和滑行冲突问题。针对目前滑行效率制约机场调度。滑行冲突影响飞行安全的状态,提出将安全间隔、滑行规则和冲突避免限制规则作为约束条件建立了滑行路径优化模型。采用了A*算法给出了问题的优化,在保证滑行道调度零冲突的前提下,缩小航班的总滑行时间,提高了滑行效率。以重庆江北国际机场为例,与管制员依据机场细则得到的路径相比,结果表明提出的滑行道调度模型和优化方法是可行的,在实现较优的滑行路径的基础上能智能的发现冲突、解决冲突,可为繁忙机场的机场调度提供了决策支持。     

基于遗传算法组合预测模型的空域流量预测系统构建

航班总量的持续增长使得航班安全保障的压力不断加大。在空域资源有限、航空管制工作繁重的大型国际机场,航班动态信息的准确、可靠性将为制定有效地管制调配措施提供有力的依据。为了准确预测特定区域中某个航路点在某一时间段的航班流量,给管制人员提供参考,便于提前灵活、合理地制定管制策略,避免空域资源浪费,为各级决策部门制定发展战略与规划提供重要依据。基于不同航班流量信息源建立组合预测模型,通过遗传算法对组合模型的权重值进行优化,并根据西安管制区域构建出了空域流量预测系统的设计构架。     

基于强化学习的四旋翼高度控制器设计

针对四旋翼飞行器高度控制通道易受干扰的问题,在先验飞行数据基础上,利用局部加权线性回归算法建立了四旋翼飞行器的非参数模型,该模型考虑了实际飞行中干扰因素对高度控制的影响.以此非参数模型为基础,运用强化学习算法构建了四旋翼飞行器高度控制算法,并以离线方式优化了控制算法的结构参数.最后通过实际的飞行实验验证了控制算法的合理性.     

无人机群航路规划定量验证方法研究

无人机群航路规划是实现无人机群对目标协同搜索的关键，针对无人机群航路规划的优化、解算问题，提出了一种针对无人机群航路规划的定量验证方法，该方法运用概率迁移系统与随机多主体博弈模型构建了无人机群航路时空系统模型，使用概率空间时态逻辑对无人机群航路规划的质量指标进行了描述，通过自动验证算法实现质量指标的验证。该方法可实现对无人机群航路规划的建模、分析工作，完成对无人机群航路规划在任务完成度、飞行安全度和性能发挥度这3个方面质量指标的计算，为确定无人机群的较优航路提供理论依据。     

基于卡尔曼滤波的路径行程时间预测方法

为提高常规卡尔曼滤波预测模型的自适应性，本文研究一种基于卡尔曼滤波的实时路径行程时间预测方法。首先通过主成分分析法考察行程时间与其影响因素时间序列之间的相关性，从而选择影响路径行程时间的主要因素，并建立相应的多元回归方程;其次，构造行程时间的卡尔曼滤波状态方程;最后，由一组卡尔曼滤波递推式计算得到行程时间的预测值。将本文算法应用于广州市某交通干道上的行程时间预测，并将本文算法和常规卡尔曼滤波方法进行比较。结论表明本文算法有效，用于路径行程时间预测具有较好的综合性能。     

航班恢复问题的迭代局部搜索算法

在恶劣天气和机械故障等原因造成航班不能按照原计划执行时，航空公司需要采取相应的措施对航班进行恢复。本文基于经典的资源指派模型，综合考虑了调整时间、换机、联程拉直、取消航班和调机5种恢复策略，提出一种以最小化加权成本为优化目标的航班恢复模型，并设计一种迭代局部搜索算法。首先用构造-修复启发式方法构造可行解，然后从该初始解出发，在飞机路线对的邻域中进行局部搜索。当陷入局部最优后，对解进行扰动，然后从扰动后的解重新出发进行局部搜索。为了提高搜索效率，同时降低陷入局部最优解的概率，局部搜索过程采用模拟退火算法。实例结果表明，本文提出的模型及算法能够在短时间内对受到影响的大规模航班计划进行恢复。     

基于改进蚁群算法的铁路乘务排班计划编制

为了提升铁路乘务排班计划编制的质量和效率,将乘务排班计划编制问题抽象为单基地、考虑中途休息的多旅行商问题（MTSP）,建立以排班周期最小、乘务交路间冗余接续时间分布最均衡为优化目标的单一循环乘务排班计划数学模型,并针对该模型提出了一种启发式修正蚁群算法。首先,构建满足时空约束的解空间,分别对乘务交路节点和接续路径设置信息素浓度;然后,确定基于修正的启发式信息,规定蚂蚁按乘务交路顺序依次出发,使蚂蚁遍历所有乘务交路;最后,从不同的乘务排班方案中选择最优的排班计划。以广深城际铁路为例对所提模型及算法进行验证,并与粒子群算法进行对比。实验结果表明：在相同的模型条件下,采用启发式修正蚁群算法编制的乘务排班计划平均月工时降低了8.5%,排班周期降低了9.4%,乘务人员超劳率为0。所提模型和算法能够压缩乘务排班周期,降低乘务成本,均衡工作量,避免乘务人员超劳。     

全自动植保无人机弯道姿态控制算法

针对多旋翼植保无人机在全自动作业过程中转弯效率低下的问题,提出了一种新的弯道姿态控制算法.对弯道处航路进行重新规划,由"几"字型航路变为更适合转弯的曲线航路;设计了一种新的弯道姿态控制算法,在转弯过程中,飞行控制器根据多旋翼植保机位置及前进速度的变化,输出与之对应偏航速度控制其飞行方向,使多旋翼植保机在不降速的前提下,可以按照重规划的曲线航路完成转弯动作.在转弯过程中,根据拟合的转速—位置曲线对作业半径进行调控,以避免喷洒边界拐角部分的漏喷现象.通过对比实验表明:对于同一架植保机,在相同作业条件下,相对于"几"字型弯道算法转弯,采用弯道姿态控制算法转弯植保机作业效率提高了20%.     

城市低空环境中多旋翼无人机在线航线规划方法

为无人机规划一条从起点出发到达指定目标点的航线是实现无人机各种应用的重要前提.飞行过程中,无人机应具备对于各种动态变化快速响应并重新规划航线的能力.针对多旋翼无人机在飞行过程中可能遇到的各种动态变化,研究其在离散城市环境下的在线航线规划问题.首先,建立离散环境模型,并基于此模型定义无人机飞行规则;随后,建立无人机航线规划模型,包括对航点的约束条件及航线规划的指标;其次,将各种动态变化按照其对无人机的不同影响进行分类,分为固定禁飞区、合作无人机、非合作无人机3类,并针对不同种类动态变化特点,分别提出重新规划三维航线、改变飞行速度、滚动优化三维航线3种在线航线规划策略及综合应对策略;然后,改进快速随机扩展生成树算法(RRT),使其适合于离散城市环境.仿真实验中分别验证了所提出的在线航线规划策略在应对单一动态变化及组合动态变化时的有效性.