多对一供应链零售商驱动型收入共享契约下的生产决策

针对多对一供应链结构中零售商具有较强议价能力的特点,建立了零售商为主方、制造商为从方的Ｓｔａｃｋｅｌｂｅｒｇ主从对策模型;给出在零售商提供契约条款的对称博弈中,制造商生产产品策略存在唯一最优解的证明;分析了零售商契约参数变量的决策问题;讨论了收入共享契约下分散供应链同集中供应链决策的关系．通过仿真实验,分析验证了契约参数及产品的可替代性对供应链绩效的影响．     

Downside-risk控制下的供应链收益共享契约设计研究

运用Downside-risk约束,对一个两阶供应链模型中风险规避型零售商与其上游风险中性供应商之间的协调进行契约设计和建模,在供应链收益共享契约下风险约束得到满足,并且供应商和零售商的利润均得到了提高.同时,供应链收益共享契约得到有效设计时,风险中性方可为风险规避方提供相应的风险保护,满足其风险约束,可产生更多的利润,以更好地协调供应链.算例分析验证了该结论的有效性.

     

利润-ＣＶａＲ则下的二级供应链定价与订货策略研究

传统的定价与订货策略研究多是建立在风险中性的假设之上,近来也有利用风险度量ＣＶａＲ 研究风险厌恶对库存的影响．因此,以期望利润和ＣＶａＲ 的加权平均为目标函数,研究零售商的订货策略,并在此基础上研究上游供应商的定价策略．这样的“利润 ＣＶａＲ”目标既反映了决策者追求高利润的愿望,又反映了其对潜在风险的控制．

     

基于对象的扩展Petri网协同设计过程分析

针对协同设计中任务的执行流程缺乏柔性,不利于分析实际设计过程的现状,提出一种单元调用变迁对与决策变迁相集成的基于对象的扩展Petri网,扩展了Petri网的可达图以适应分析OEPNs模型.采用OEPNs中的过程网和单元网对协同设计过程建模,利用模型中的单元调用变迁对和决策变迁对过程本身和可能状态进行分析.最后与相关的研究工作进行比较并给出了结论.

     

基于Agent的分形供应链自适应协同计算

应用分形、智能Ａｇｅｎｔ和神经网络自适应控制技术,研究分形供应链适应环境变化的结构模式和策略模式．探讨了分形供应链Ａｇｅｎｔ关联结构,提出了分形供应链双层自适应协同计算模式,论述了资源Ａｇｅｎｔ,信息协调Ａｇｅｎｔ,人机交互Ａｇｅｎｔ和领域计算Ａｇｅｎｔ之间的相互作用关系．以一个分形模块的策略协同为分析对象,研究了领
域单元的自适应协同计算模式,分析了分形模块的成本模型,并对基于Ａｇｅｎｔ交互的神经网络模型部分进行了算例仿真．

     

交通诱导预测控制仿真研究

将动态交通分配实施过程纳入预测控制框架下以满足实时交通诱导的目的,提出一种交通诱导预测控制算法．该算法是在滚动时域基础上进行的,包括实时交通分配、交通流模拟运行及评价以及进化最佳路径３ 个重要环节．仿真结果表明,交通诱导预测控制是一种良好的计算机控制方法学,其优化过程预先考虑了目前交通分配对未来路网的影响,因而可有效地防范交通拥堵,实现考虑反馈的路网交通流实时分配优化,同时为出行者提供最佳路径．

     

灰色随机多准则决策的优劣势排序法

针对准则值具有灰色性和随机性两种信息不确定的多准则决策问题,提出一种灰色随机多准则决策方法.通过对灰数与白数比较的定义,将随机支配规则推广到对灰色随机变量型准则值的处理中,得出方案之间的随机支配关系;利用一般性准则对该随机支配关系进行转换,构建出优势矩阵和劣势矩阵,得出每一方案的优势流和劣势流,进而确定出方案的排序.最后通过算例说明了所提出方法的可行性和有效性.

     

供应链库存博弈的均衡分析!讨价还价

通过构建供应链联合库存利润流分配的博弈模型,探讨了供应链联合库存利润流分配的机理---讨价还价.得出了企业获得的利润主要取决于企业在供应链中的相对地位的结论,指出一般企业如果想改善其在讨价还价中的处境,在讨价还价之前必须和处于关键地位的企业签定有约束力的协议,防止处于关键地位的企业利用惩罚性的策略作威胁.

     

基于节点失效的弹性供应链应急管理策略

研究网络正常运行和有单一节点失效情况下供应链的应急调度问题,建立了在有限资源约束下单目标成本优化数学模型,以实现供应链运行总成本最小．采用ＣＰＬＥＸ 软件求解模型,得到应急调度计划方案．数值仿真结果表明了应急调度方法的有效性和实用性．

     

动态供应链与控制问题研究进展

首先,阐述了在新的信息网络,特别是无线射频识别技术(RFID)环境下,供应链系统动态情景问题;然后,讨论了动态供应链运作特性问题,并分析了动态供应链系统中经典控制,最优控制,模型预测控制,鲁棒控制等问题;最后,指出了动态供应链系统与控制进一步研究的几个问题.

     

基于区间数的多目标灰色局势决策模型

基于区间数的距离和灰熵分析,将灰色局势决策拓展到决策信息为区间数的情况,给出了灰色局势决策目标权重的优化方法.考虑各局势的效果测度与正理想效果值的接近性以及目标权重本身的不确定性,建立了多目标优化模型,利用拉格朗日乘子法求解该模型,得到了灰色局势决策的目标权重表达式.利用区间数的可能度对每个事件的局势进行排序,进一步完善了传统的灰色局势决策理论.最后通过实例验证了该模型的有效性和实用性.

     

云决策分析方法

提出一种基于不确定性人工智能的决策分析方法.该方法利用云理论中的云变换和概念提升方法来刻画属性因素的概念云模型,并对每个因素都分配相应的云权重;使用X-条件云和极大判定法,找出每个因素的最佳评判语言云模型;让云权重参与综合评判,最终通过云计算得到基于云滴分布的综合评价结果.实验结果表明,与传统的模糊决策分析相比,它更具有易理解性,广普适性和高准确性等特点.

     

基于拉格朗日松弛的供应链合作生产计划模型研究

为解决供应链生产计划协调问题,通过市场价格和中间库存因素使供应链上下游企业结合成一个整体,建立一种供应链上下游一体化计划模型,从整体考虑供应链合作计划问题．为获取问题的可行解,采用拉格朗日松弛技术进行优化,为供应链上下游企业在信息共享条件下实现“多赢”目标,提供了理论依据．仿真结果验证了模型和算法的有效性．

     

区间型多属性决策的心态指标法

针对决策者偏好信息和属性值均为区间数的多属性决策问题,提出一种新的决策方法.该方法将区间型决策矩阵转化为带心态指标的决策矩阵,通过求解主#客观偏好的总绝对偏差最小与各方案综合属性值差距最大的双目标规划问题,客观地确定了属性的权重,从而给出各方案的排序结果.当决策者处于不同心态时,可以通过调整其心态指标来进行决策,因而更加符合实际.应用实例表明了该方法的有效性和实用性.

     

一类新的粒子群算法

提出一种新的模糊粒子群优化算法---收敛模糊粒子群优化算法.重点研究了收敛因子的确定和模糊隶属度函数的选择对算法性能的影响.在考虑计算效率的同时,提高了算法的精度.利用4个基准函数测试了收敛模糊粒子群优化算法的性能,并与模糊粒子群优化算法$收敛粒子群优化算法以及基本粒子群优化算法进行了对比.实验结果表明#新算法具有很好的性能.

     

一种新的快速模糊规则提取方法

提出一种高效的规则提取算法,采用熵测量改进Chi-merge特征区间离散化方法,模糊划分输入空间.先为每个数据生成单条规则,再聚集相同前项的单条规则产生带概率属性的分类规则.提取的规则无需任何调整,应用模糊推理便可获得较理想的分类效果,同时支持增量式规则更新.最后给出了新方法的性能测试结果.

     

基于博弈论和VMI共享机制协调模型

以供应商和零售商组成的二阶段供应商管理库存（ＶＭＩ）供应链系统为研究对象,考虑随机需求下的ＶＭＩ系统中可能存在的滞销成本或缺货惩罚,建立了传统、Ｓｔａｃｋｅｌｂｅｒｇ博弈、Ｎａｓｈ协商的３种收益共享机制的协调模型,并得出Ｎａｓｈ协商能完美协调分散式ＶＭＩ供应链的结论．最后,通过数值算例对相关结论进行了验证和分析．

     

深海采矿车行走的专家模糊控制

深海采矿车的作业过程,受作业环境和采矿车自身的影响,具有随机性、非线性和时变等特性,针对该复杂过程,提出了专家模糊控制算法．该算法参考履带车辆的运动学方程,结合履带车辆人工操作经验整合的专家规则,构成专家系统,实现采矿车绝对速度和航向角的闭环控制;采用模糊控制算法,对采矿车的左、右履带速度进行控制．仿真结果验证了该方案的可行性和有效性．

     

基于期望值的灰色随机多准则决策方法

定义了离散型灰色随机变量及其期望值和标准差.针对准则权重已知而方案的准则值为灰色随机变量的多准则问题,提出一种灰色随机多准则决策方法.该方法通过求得各方案在各准则下评价值的期望值和标准差,得到标准期望值决策矩阵;利用各准则权重和规范化矩阵计算出各方案的综合评价区间,采用区间灰数可能度的方法构建方案综合评价区间的评判矩阵,进而得到各方案的排序.最后通过算例表明了该方法的可行性和有效性.

     

考虑市场细分的闭环供应链生产与定价策略

基于市场细分建立闭环供应链模型,分析了决策变量随外生变量的变化规律,并比较了闭环供应链与不回收再制造情形的决策.结果表明!新制造和再制造产品的批发价随回购价的增加而增加,随回收价的增加而减少,零售价随回收价和回收努力程度的增加而增加;产品总量随消费者偏好系数的增加而增加,随再制造成本,回收努力程度及回收价的增加而减少,闭环供应链的新制造产品批发价和零售价均比不回收再制造时高,消费者偏好系数高于临界值时,回收再制造对于闭环供应链有利.