基于多智能体的连锁零售多级库存集成与优化

针对连锁零售企业库存量高、库存成本高、配送断货和配送滞后等问题,建立基于多智能体系统的多级库存智能管理系统,应用NETLOGO平台实现多智能体库存优化系统的仿真研究。实验结果表明,该系统可以解决多级库存优化算法不符合实际情况或无法得到结果等问题,可应用于连锁零售多级库存优化和多智能体的建模仿真研究中。     

不同采样密度下体压分布特征

对压力座垫原始数据（采样密度为32×32）进行空域滤波处理剔除噪声,增强独立传感器之间数据分布的连续性. 将体压分布采样密度降至24×24、16×16、8×8,提取不同采样密度下的平均压力、峰值压力、平均压力梯度和峰值压力梯度进行分析. 单因素方差分析结果表明,32×32采样密度与24×24、16×16采样密度下的特征均值之间的差异较小（1.1、2.6 mmHg）,与8×8采样密度下的特征均值之间的差异较大（9.0 mmHg）. 斯皮尔曼相关性分析结果表明,32×32与24×24、16×16、8×8采样密度下的平均压力、峰值压力、平均压力梯度和峰值压力梯度具有较高的相关性（P<0.05）. 其中相关性最高的为与24×24采样密度下的峰值压力（0.99,P<0.05）,相关性最低的为与8×8采样密度下的平均压力梯度（0.55,P<0.05）. 试验结果表明采样密度为24×24和16×16的压力座垫可以提供精确的体压分布特征.     

基于灰色理论和模糊综合评价的设备评标方法研究

对目前设备评标常用的几种方法进行分析,同时针对设备评标过程中模糊、灰色的特点,提出了一种基于灰色理论和模糊数学的综合评标方法。在评标过程中,运用模糊评价实现了定性评价到定量评价的合理转化,采用灰色统计方法建立了设备评标的模糊评价矩阵,利用灰色关联度分析法确定了各级评价指标的权重,使评标方法在综合性、合理性、科学性等方面得到了改进。最后,通过案例实证分析,表明了该方法在设备评标过程中具有实用性和有效性。     

遗传算法改进的BP神经网络在协同创新评价中的应用

为了解决客户协同创新中协同工作效率难于评价的问题,提出了一种用遗传算法优化的神经网络对客户协同产品创新进行评价的评价模型：在评价指标方面,设计了一套包括效益、效率和过程的18个指标的评价体系;在评价算法方面,将遗传算法与BP神经网络结合起来,设计了遗传算法改进的BP神经网络算法。该模型充分利用遗传算法的全局搜索能力强与神经网络的局部搜索能力强的特点,克服了遗传算法局部收敛与神经网络收敛速度较慢的问题,是一种非常适用于评价协同工作的模型。最后通过实例训练,证明了该模型的有效性与可行性。     

应用主成分分析约简电压暂降扰动源识别特征的方法

电压暂降是一种典型的电能质量扰动现象,准确识别引起电压暂降的扰动源类型是电能质量监测与管理的重要内容之一。为解决由于特征指标的相关性和冗余性而导致电压暂降扰动源识别准确率低的问题,提出一种基于主成分分析的电压暂降扰动源识别特征约简方法。通过分析单一电压暂降扰动源和复合电压暂降扰动源,利用小波系数从统计量、波形态、熵、能量等方面构建电压暂降特征指标。根据主成分分析方法对原始特征指标进行标准化处理,计算协方差矩阵并确定综合特征指标个数,最后得到约简后的综合特征指标。这些综合特征指标有效地消除了原始特征指标间的相关性和冗余性。采用常规方法构造分类器进行验证表明,约简后得到综合特征指标,不仅有效降低了输入到分类器中的特征向量个数,而且在不同噪声强度下对单一电压暂降扰动源和复合电压暂降扰动源的识别准确率明显高于利用原始特征指标进行的分类识别。     

毛纱上浆技术、浆料应用现状和发展趋势

我国现有的用于毛纱上浆的专用浆料不多,且多数为进口浆料,价格昂贵。研究专门用于羊毛的性能良好、价格较低、环保节能的浆料已成为纺织行业的一大热点。介绍了毛纱上浆的必要性、存在问题以及上浆新技术,毛纱用浆料的研究现状,并指明了毛纱用浆料的发展趋势。     

图像处理器6538与8031接口技术

文章介绍了用于任天堂游戏机的视频图像处理芯片６５３８与８０３１单片机的接口技术．     

“长安雪虎”SC6370车前罩板扣合模的设计与制造

该项目是长安汽车(集团)有限责任公司新开发的“长安之星”SC6370微型客车的部分模具开发项目,主要包括前罩板外板、前罩板内板冲压模各三套和前罩板扣合模一套,共七套模具,见图1。     

改进的WANN预测在库存控制中的应用

研究优化物流管理准确预测需求供应问题,连锁零售企业库存控制预测是供应链管理的难题之一。由于连锁超市单商品需求量波动与库存水平波动较大,影响准确预测。为了需求趋势的准确预测,提出了一种应用改进的小波神经网络算法进行预测单商品需求量的方法,解决以往统计学预测方法和简单神经网络预测方法不能解决的对销售畸点影响需求量准确预测的难点。同时改进的WANN算法与BP算法做了对比,证明了改进后网络对需求量预测的有效性和精确性,并在连锁零售企业中的应用将节约企业大量人力与财力,对企业控制成本有着重要意义。     

随机需求下双渠道供应链库存动态交互优化

针对双渠道供应链库存系统导致的缺货与库存积压等问题,在线上线下均为随机需求的条件下,考虑生产延迟和物流延迟,建立了双渠道库存的单独控制、集中控制和交叉补货控制这三种模式的动态优化模型。首先,以库存动态微分方程为基础,创新性地以控制理论为指导思想,以泰勒展开和拉普拉斯变换为手段,得到双渠道库存系统的反馈传递函数;其次,考虑了交叉补货的进销存过程中的周期间交互、上下游间交互以及渠道间交互,利用延迟控制、反馈控制和比例-积分-微分（PID）控制构造了双输入、双输出的复杂交互系统,以此寻求双渠道库存系统自身以及渠道间的动态供需双平衡,优化双渠道库存持有量,降低缺货次数和缺货量并使其保持动态稳定状态;最后,通过数值仿真实验,对比三种双渠道库存控制策略。仿真结果表明,在线上线下渠道为不同分布的随机需求时,交叉补货控制的剩余库存比独立库存控制降低了4.9%,交叉补货控制的缺货率与独立控制和集中控制相比分别下降了66.7%和60%。实验结果表明,在线上线下渠道为不同分布的随机需求的情况下使用双渠道交叉补货策略能很好地降低库存持有量,减少缺货次数和缺货量,从而节约库存成本。