BPR“强身操”

金融危机为急需“强身”的企业实施业务流程重组提供了练兵契机。己然明确BPR实施误区的企业,此刻尽可投身优美的BPR舞步实践中。     

运用ARIMA模型检验BPR对销售业绩影响

本文探讨BPR(业务流程再造 )对企业经营业绩影响的评价方法。作者采用ARIMA模型 ,针对某公司实施结果 ,以销售额为评价标准 ,将时间序列分为BPR实施前后两组进行分析 ,发现BPR具有明显提高销售额功效 ,提高幅度为 84万。文章介绍的方法可以推广到任一管理措施的效果评价     

基于战略的流程选择层次分析法研究

企业流程再造(BPR)是企业战略层次的管理革命。正确地选择对战略目标起最大作用的重组流程是流程再造取得成功的基础，目前的BPR研究多把重点放在再造对流程绩效的影响，缺乏再造流程选择的科学方法。基于战略的观点，用层次分析法审视流程的再造优先级，实例表明此方法能有效指导流程再造。     

面向电商终端物流配送的电动车配置与路径集成优化

在电子商务终端物流配送方面,存在能力与需求的矛盾。一方面,电动车存在货物容量约束和电池电量约束,配送能力有限;另一方面,一个物流配送点需要为众多的消费者进行门到门的配送,配送任务繁重。针对电子商务环境下终端物流配送规模大、电动车货物容量和行驶里程有限的问题,建立电商终端物流配送的电动车配置与路径规划集成优化模型,并提出一种基于临近城市列表的双策略蚁群算法,实现物流配送电动车辆配置与配送路径集成优化。该模型以电动车辆数最少和总路径最短为目标,以电动车货物容量和电池续航里程为约束,是带容量的车辆路径问题的进一步扩展,属于双容量约束路径规划问题。双策略蚁群算法在货物容量和续航里程的约束下,将蚁群搜索策略分为两类,即基于临近城市列表的局部搜索策略和全局搜索策略,在提高搜索效率的同时防止陷入局部优化。最后,通过阿里巴巴旗下菜鸟网络科技有限公司在上海的30组真实配送数据进行了测试,验证双策略蚁群算法显著优于一般蚁群算法。     

错误规避视角下生鲜农产品物流配送方案的决策分析

在生鲜农产品物流配送过程中,时间不当、成本过高、损耗过多、碳排放过高等现象都属于错误.减少物流配送过程中的错误对提高生鲜农产品的物流配送效率具有重要意义.从错误规避这一视角出发,在给出相关概念与假设的基础上,按照建立判断规则、构建错误函数、方案排序与选优的步骤构建一种关于生鲜农产品物流配送方案的选择方法.方法用"错误"对生鲜农产品物流配送过程中可能存在时间不当、成本过高、损耗过多、碳排放过高的问题进行统一描述,实现对不同方面决策信息的融合,能够有效筛选和剔除不可行方案,兼顾整体发展和协调发展.方法的应用有利于进一步提高生鲜农产品物流配送方案选择的科学性.     

Delta算子Riccati方程研究的新结果

基于Delta算子描述，统一研究连续时间代数Riccati方程(CARE)和离散时间代数Riccati方程(DARE)的定界估计问题，提出了统一代数Riccati方程(UARE)解矩阵的上下界，给出UARE中P与R和Q的几个基本关系．     

基于改进鲸鱼优化算法的物流路径优化

针对物流配送车辆路径难以优化以至于影响物流配送系统效率和效益的问题,提出一种基于鲸鱼优化算法的车辆路径优化方法.首先,建立物流配送系统数学模型.其次,针对传统鲸鱼优化算法易陷入局部最优的问题,采用随机惯性权重和非均匀变异策略对算法进行改进,并用过测试函数对比试验验证了所提方法的有效性.最后通过改进的鲸鱼优化算法进行物流路径优化实验,实验结果验证了所提出的改进鲸鱼优化算法能够高效的优化物流配送车辆路配送路径,降低了物流配送成本.     

条件期望作为初等算子在冯-代数上的描述

定义并研究了冯-代数.条件期望基于冯-代数的描述,即作为初等算子的良好性质,会较之一般代数简洁许多.这是因为冯-代数包含一些特殊的子代数.给出了此类代数上置信的初等条件期望的描述及其最小存在的充要条件.并且定义了指标冯-有限条件期望.作为以上结果的推论,得出了条件期望指标有限的充分必要条件和一个重要不等式.     

基于模糊邻域相对依赖互信息的特征选择方法

模糊粗糙集作为处理不确定性信息的有效工具，已广泛应用于特征选择中。然而当数据分布密度差别较大时，传统模糊粗糙近似不能有效度量样本的隶属度，且大多特征评价函数仅从代数或信息单一视角构造。针对以上问题，提出了一种基于模糊邻域相对依赖互信息的特征选择方法。首先，为克服传统模糊粗糙近似对数据分布敏感的缺陷，引入相对距离计算模糊相似关系，同时考虑模糊邻域粒度结构，提出了模糊邻域相对依赖度，从代数观度量数据的不确定性。然后，基于相对粒度结构提出了模糊邻域相对互信息，并与模糊邻域相对依赖度结合构造出一种新的特征评价函数——模糊邻域相对依赖互信息，将代数观和信息观结合进行特征评价。最后，设计了一种基于模糊邻域相对依赖互信息的特征选择算法(FNRDI)。通过与其他算法在9个公共数据集上进行实验对比分析，结果表明所提算法可有效消除冗余特征且提高数据的分类精度。     

我国农村地区开展BtoC电子商务物流配送的新模式——基于区域客运班车系统的配送解决方案

针对我国农村地区开展区域BtoC电子商务物流配送成本高、时间长、配送体系不完善的问题,提出基于区域客运班车系统的配送解决方案,设计了整体框架,作业流程,并对解决配送路线选择这一关键问题提出相应的求解算法.