均匀销售库存模型的(s,S)进货策略

瞬间销售库存模型的（ｓ，Ｓ）进货策略简便易行，但对大多数商品销售不能适用。在均匀销售条件下，就离散型随机需求导出了（ｓ，Ｓ）进货策略，扩大了这种经营策略的适用范围。给出了简便的算法和计算实例．     

基于风险共享的油料装备混合维修模型

为了解决油料装备失效风险排解与协同维修问题,提出基于风险共享的油料装备混合维修策略。从装备保障链的装备制造、供应和使用三个节点所承受风险的视角,对油料装备维修模式进行分析。将保修维修、发生故障维修和误报维修三类维修模式组合,构建最小化装备失效风险的混合维修模型。引入时间区间、装备可靠性、使用性能、运行状态重要度等参数,建立维修策略质量量化模型。从装备信息不对称、故障率、误报风险等方面,讨论模型参数评估方法。     

基于B/S模式建筑器材租赁管理系统的设计与实现

文章分析了B/S模式的特点,建筑器材租赁管理系统采用B/S模式是可行的,介绍了系统的需求分析、功能结构、数据库设计、PHP访问数据库技术.     

民航飞机维修风险管理的分析与应对策略研究

为了充分利于航空更加安全，实现相对较为良好的效益，应尤其需要加强机务维修。其中对于航空器来说，应该重点加强对其相应的维修，并科学的对这方面进行关注。但是风险问题始终存在，控制措施问题始终困扰大家。本文结合民航飞机实际特点，就风险管理等方面进行一定探讨，并阐述风险控制的相关方法。     

联合补充库存的拉格朗日松弛与退火算法

针对确定性需求的联合生产补充(JRP)问题,有多种启发式算法,但这些算法或不能保证最优或计算复杂。本文利用现代优化方法模拟退火算法和拉格朗日松驰算法,设计出一种新的算法,通过算例表明该算法可得出较优的可行解,可以更有效地解决实际问题。     

基于精英策略的反序-杂交算法

论述了反序-杂交算子在求解TSP上的优势,认为该算子算法结构简单,在求解问题时不仅速度快,而且有很好的精确性和稳定性.基于多父体杂交算法的精英子空间的方法在求解函数优化问题上可以得到很好的结果,将精英策略和反序-杂交算子相结合,来求解组合优化问题,在反序-杂交算法中运用精英策略进行个体选择,使算法具有更强的学习能力.数值实验表明,新算法比传统的反序-杂交算子具有更快的运行速度和更好的求解精度.     

基于联合媒体相关模型的图像自动标注改进算法

为了充分利用标注词间的相关性,提高图像标注精度,解决图像检索中的语义鸿沟问题,提出了一种基于联合媒体相关模型的图像自动标注改进算法.该算法将标注词和图像的联合概率求解过程转换成在标注词条件下图像出现的概率和标注词的先验概率的求解过程,减少了高频候选标注词对概率统计模型的影响,同时引入语义相似语言模型,利用上下文关联词矢量表示每个标注词,通过估计1幅图像的1组相关性最大的标注词来实现对图像的标注.与基于联合媒体相关图像自动标注算法相比,在标注过程中,本算法不再假设模型中各标注词之间是相互独立的,充分考虑标注词上下文的相关性信息,提高了图像标注精度;对标准的Corel图像集实验结果表明,基于联合媒体相关模型的图像自动标注改进算法是有效的.     

基于委托模型的孤儿处理算法研究

对于移动代理系统中的孤儿处理问题，通常的研究主要集中在中间过程，即检测和终止上.实现的方法中需要改变代理间的对等关系，这增加了通讯成本及系统的复杂性.提出了一种基于委托模型的孤儿处理算法，根据委托合作策略，可以创建接收者代理组，进而把对孤儿问题的处理从对中间过程的控制转为对发起者和接收者代理组之间关系的控制.实验表明，在相同的测试环境下该算法比阴影算法更有效地减少了孤儿出现的比率.     

基于交叉规划的订货策略优化模型及求解算法

采用交叉规划模型描述了市场经济条件下供应链管理中供应商与订货商确定订购单价和订货批量的问题,并设计了基于松弛法和障碍函数法的混合算法来求解模型.实例分析说明交叉规划模型能正确表示实际的供需关系,使双方均达到满意.     

基于记忆策略的动态离子运动优化算法

针对动态优化问题求解时普遍存在的多样性保持不够、寻优能力不足等问题,提出了一种基于记忆策略的动态离子运动优化算法。该算法引入了全局最优个体和斥力的作用,改进了固体阶段的启动条件和更新方式;提出了根据概率选取存储记忆个体,构建正、反向记忆种群;依据余弦相似度排序规则,利用正、反向记忆种群更新进化种群,加快进化种群跟踪最优解的能力;并提出基于余弦相似度排序的环境变化后增加种群多样性的方法。将本文算法与近年效果较好的4种动态优化算法在国际上通用的动态测试函数DF1和MPB移动峰问题上进行测试,仿真结果表明,本文算法在求解精度、收敛速度及稳定性上都优于其他对比算法。     

移动环境下扩展的基于策略的网管(PBNM)模型的动态资源分配

针对传统静态策略中条件和动作都是确定的,不能很好地适应网络状态变化的问题,提出了一种基于扩展PBNM模型的移动环境下动态资源分配方案,增加了在运行期根据网络状态对策略进行更新的组件,并给出了动态资源分配的方法。通过实验,采用扩展PBNM模型及动态的策略形式对网络资源进行分配,降低了实时新业务的阻塞率和实时切换业务的掉线率,提高了网络资源的利用率,相对于传统资源分配方法更灵活。     

基于分治与递归策略的快速排序算法

论述了运用分治法的思想实现快速排序算法.首先阐述分治法的基本思想,其次应用分治与递归策略用Java语言实现快速排序算法,然后再用实例说明此算法的工作过程,最后分析了最好情况、最坏情况和平均情况下的时间复杂性,得出快速排序算法在渐进意义上最优.     

基于磁场描述的TSPTW问题模型及其蚁群优化算法

针对带有时间窗限制的旅行商问题 (travelling salesman problem with time windows, TSPTW) 提出了一种基于磁场模型的蚁群变异算法 (MFM-ACOMF) .它通过修正传统蚁群算法的启发函数, 满足用户的时间需求, 并降低算法陷入局部最优的可能性;在得到最终解后, 通过变异策略对未达到时间窗标准的顾客节点进行优化.仿真实验结果表明:MFM-ACOMF算法与传统ACOM算法相比, 在最优解质量和顾客满意率方面都有一定程度的提高.     

基于(R,Q)库存策略的供应链系统成本仿真研究

研究了一个基于Arena的多级库存系统成本优化问题的仿真模型.这个多级库存系统由3个零售商、一个分销中心和一个制造商组成.每个库存节点都使用(R,Q)策略.仿真综合考虑了零售商订单满足率和整个供应链的库存成本,即在满足一定的零售商订单满足率条件下,降低整个供应链上的库存成本,并通过建立Arena仿真模型,用寻优软件OptQuest来确定了各个零售商的最优订货点和订货批量,优化了供应链的总成本.研究结果表明,在解决实际比较复杂系统时,仿真方法比传统的数学解析方法更具优势.     

基于土壤数据广度与深度模型的作物推荐算法

针对现有数值型作物推荐算法忽略了文本域数据对于作物推荐的指导性意义,无法挖掘数值域数据与文本域数据之间的内在关联,导致推荐模型预测精度较低的问题,提出了一种基于土壤数据广度与深度模型的作物推荐算法。对残缺、重复、不平衡的土壤数据进行数据预处理,采用数值归一化和向量嵌入的方法融合数值域数据与文本域数据,然后使用广度与深度模型联合训练的方法挖掘其内在关联,改进多分类激活函数实现多分类。实验结果表明:该方法的预测精度优于现有数值型作物推荐算法。     

基于空间价格平衡的订货策略交叉规划模型及算法研究

在大跨度的对象区域中,空间价格平衡原理是商品出行普遍遵循的运输价格规律,在供应链管理中确定订货策略时,可以基于此原理考虑商品在各供应商之间的分配.交叉规划模型揭示了供应链中供需双方的相互协作关系.采用交叉规划模型描述了市场经济条件下供应商与订货商之间基于空间价格平衡原理的订货策略问题,并设计了遗传算法来求解模型.     

能量有效的频谱感知与接入策略联合优化算法

针对认知无线电网络中次用户节点能量受限问题,提出了一种联合考虑频谱感知和接入策略的能量有效优化算法。根据主用户非时隙接入信道可能与次用户发生碰撞的特点,基于连续时间马尔科夫理论对次用户的频谱感知和接入策略进行建模,在满足碰撞概率约束的条件下,通过合理设置次用户的感知时间和接入概率实现了感知性能与传输能效的有效折衷。仿真结果表明,相对于仅考虑感知时间或接入概率的传统优化算法,所提算法可使次用户的能量有效性得到显著提高。     

广义逆A(2)T,S的子阵表示及其计算

利用郑兵和R.B.Bapat建立的矩阵外逆阶的一个特征,给出直接运用矩阵的子阵表示和计算矩阵广义逆A(2)T,S的一种新方法.     

基于联合运输的物流配送路径(MVRP)问题研究

针对广西北部湾物流发展中港口站点集疏运不畅的问题,从联合运输的角度出发改进广西北部湾运输网络,研究了联合运输网络下的物流配送路径问题(MVRP).以满足客户运输总费用最小、运输总时间最短为优化目标,同时利用运输方式共享指标反映运输工具利用率情况,并构建了配送路径选择的数学模型.采用了多阶段启发式算法解决上述问题,首先通过改进的Martins算法找出非劣路径集合,依据运输方式兼容性剔除无效路径,然后进行运输方式分配,得到从客户点至港口终点的优化配送路径.模拟实例证明了该启发式算法具有良好的性能.