考虑再维修的备件库存控制及设备维修策略

针对单纯采取库存分配的设备维修策略大幅降低低级别设备保障率的不足, 面向被延期维修的故障设备再维修, 提出备件库存控制策略和设备维修集成策略. 通过构建动态规划模型, 得出最优备件订货策略、故障设备即时维修策略、等待维修的故障设备再维修策略及相应的库存控制临界点. 算例表明, 相比单纯的库存分配策略和不考虑故障设备级别的维修策略, 该策略能明显减少设备维修费用, 且提高低级别设备保障率和总的保障率.     

基于分位数过程能力指数的Bootstrap置信区间

讨论了基于分位数过程能力指数的Bootstrap置信区间,并以Taguchi指数C′p m为例,在过程服从Weibull分布情况下给出了指数C′p m的Bootstrap置信区间的求法,通过模拟研究验证了该方法的可行性.     

考虑绿色度的生鲜农产品供应链的销售模式与定价策略

绿色农产品供应商和普通农产品供应商生产的生鲜农产品存在绿色度差异,消费者的时变效用受农产品的绿色度、零售价格和新鲜度的影响。研究了零售商主导下的销售模式选择问题和定价策略,比较了只销售普通农产品、只销售绿色农产品以及同时销售普通农产品和绿色农产品三种销售模式下的最优定价和利润水平,讨论了主要参数的变化对最优决策和利润的影响,最后采用数值分析对模型主要结论进行了验证。研究结果表明:1)当绿色度的成本系数偏高时,零售商的最优销售模式为只销售普通农产品;当绿色度的成本系数偏低或适中时,①若满足同时销售两产品的约束条件,则零售商的最优销售模式为同时销售两产品;②若绿色度的成本系数低于某一临界值,则最优销售模式为只销售绿色农产品;反之,最优销售模式为只销售普通农产品;2)两产品的最优零售价格与绿色度的成本系数和新鲜度敏感系数正相关,与价格敏感系数负相关;零售商的利润与价格敏感系数和绿色度的成本系数负相关,与新鲜度敏感系数正相关。     

加速遗传算法在移动通信基站规划中的应用

基站分布规划是一个多目标优化问题,当基站数量较多时,寻优过程复杂且所需时间长,针对传统退火规划方法易陷入局部最优及不稳定等缺点,提出一种基于加速遗传算法的基站规划优化方法:在基站分布规划中同时考虑覆盖率和外界电磁干扰两个因素,寻找基站的最佳位置,建立基站选址问题的目标优化模型.仿真结果表明,加速遗传算法运行结果的适应度值为2.142,与传统算法相比,该算法的收敛速度快,最优解精度高,避免了早熟收敛,能够有效提供与网络建设要求相符合的最优基站位置分布方案,为实际工程应用提供参考依据.     

基于电子商务的集群式供应链跨链库存控制

以电子商务环境下集群式供应链库存控制为对象,建立了时变需求下跨链合作的交叉库存模型,并用H∞控制中抑制外部干扰的对策理论来寻求最优订货策略,以减小库存、订货波动和提高供需网快速响应市场的能力.文中采用对比分析方法分别针对供应链间有合作与无合作情形对模型做了仿真实验,仿真表明,实施H∞控制和交叉紧急库存补充策略可以有效避免货物积压或缺货现象,提高供应链及集群的竞争力.     

迭代学习控制的高阶最优学习律

最优迭代学习控制是学习控制中的一个重要研究方向.对高阶最优学习律的研究具有重要意义.该文根据最优化的必要性条件给出关于离散时间线性系统迭代学习控制的高阶最优学习律,证明了该学习律的收敛性.最后给出了仿真实例.     

工程服务外包中的激励机制和定价策略研究

工程服务外包是制造企业应对竞争、专注核心业务、降低成本的重要途径之一.在服务外包及由此形成的服务供应链的运作中,由于供应商直接向最终客户提供服务以及服务结果难以被衡量等原因,存在着道德风险问题,需要制造商向供应商提供激励.文章研究了工程服务外包中的最优激励机制问题,运用连续工作表现的道德风险模型构建了激励模型,得出最优的激励转移支付,并详细分析了供应商努力的必要性条件和参与性要求、不同激励程度的机制设计以及不同谈判力要求下的激励机制控制等问题,在此基础上提出了工程服务外包的定价模式.认为：1）只有符合特定需求分布条件的服务才需要激励使激励有效;2）最优激励转移支付存在一个震荡间断点;3）可以通过改变参数来调整激励的程度以及成员间的利润分配比例.     

在美国破产保护法第十一章下公司债券的定价和最佳破产边界研究

为了更好地处理公司破产重组问题,综合采用结构化方法和最优停时技巧,基于美国破产保护法第十一章,分析了有限到期日公司债券的定价问题,本质上为最优停时问题.用偏微分方程法证明了最佳破产边界的存在唯一性和单调性,得到了公司策略债务支付息票的显式表达式.数值结果表明：在美国破产保护法第十一章下,公司的破产率更高,股东可通过提前宣布破产而获益,而债权人能否获益依赖于谈判因子和谈判费用.     

斜拉索基于最优控制力的振动控制

采用Spencer的MR模型对斜拉索和MR阻尼器组成的系统进行了动力分析.基于最优控制力将主动控制算法(线性最优控制算法、特征结构配置法)与施加电压的切换方法(剪切优化控制法、基于阻尼器出力和速度法)有机结合,并考察了MR阻尼器安装位置、斜拉索基频及激励荷载大小等各种因素对MR阻尼器制振效果的影响.研究结果表明:MR阻尼器对斜拉索半主动控制的减振效果优于最优的被动控制,并优于最优的粘性油阻尼器.     

基于K-L分解的斜拉索-磁流变系统建模及减振控制研究

针对斜拉索-磁流变阻尼器系统, 提出一种数据驱动的分布参数系统建模方法. 利用K-L时空分解方法得到表征系统空间结构的空间基函数, 将其与系统输出作内积求出表征系统状态幅值的时间序列, 根据时间序列和外载荷等数据信息, 利用递推最小二乘算法辨识时域ARMAX模型, 将空间基函数与时域ARMAX模型进行空间重构得到空间ARMAX模型, 最后对该时域ARMAX模型进行预测控制. 实验结果表明 建立的分布参数系统模型计算量小、精度高, 可以满足实际工程要求; 采用的预测控制方法能够对斜拉索-磁流变阻尼器分布参数系统模型进行有效的减振控制.     

基于SD的房地产库存模型及其仿真

应用系统动力学的原理和建模方法描述了我国房地产库存状况,分析了房地产库存影响因素的因果反馈关系,构建了房地产库存的系统动力学模型,并引入政策调控变量,进行仿真实验。结果表明,实施控制商品房价格过快上涨、降低个人住房公积金贷款利率与首付比例对房地产库存化解产生促进效应,并且商品房价格对房地产库存的影响程度远远大于金融政策对房地产库存的影响程度。最后,基于本文研究,对房地产库存化解提出相关政策建议。     

面向高校校园网的OTM问题检测

在信息化进程的不断推进之下,高校校园网也得到了迅速发展.为保证网络安全,校园网基于远程用户拨号认证(RADIUS)协议实行实名制上网.但是用户可通过破解路由器等多种方式去实现一个账号同时多人上网,造成用户身份信息的不明确,增加了网络安全管理的难度.基于此,定义一个校园网账号同时段被多人使用的问题为OTM(One-to-Many)问题并对其进行检测和分析.以作者所在学校为背景平台,对校园网流量中的认证流量和Http流量进行属性提取,基于属性相似度对其进行流量关联,最终对关联结果基于规则进行检测得到OTM问题的发生数量,并对发生该问题的用户群体进行特征的分析,包括区域分布特征、年龄分布特征和学院分布特征.实际的检测结果表明,该方法可以明确检测出校园网中OTM问题的发生数量以及用户群体的分布特征,为校园网安全管理提供了数据支撑.     

基于H.263协议的极低码率视频编码系统的一种实现

提出了基于Ｈ．２６３协议的极低码率视频编码系统的一种具体实现，详细地讨论了码率控制算法和运动估计的搜索算法．其中该系统采用的自适应码率控制方法，能够动态地控制码率到指定的数值．提出的一种局部最优搜索算法，与全局最优搜索相比，大大地减少了搜索时间，而信噪比相差不大．     

一种简单的可得到闭式解的姿态估计方法

针对基于模型的姿态估计问题提出了一种新颖的深度估计算法,该算法能根据特征点对而不是单个的特征点与相机的几何关系,直接计算出相机运动前后特征点的深度.根据该深度估计技术,进一步提出了一种简单的可得到闭式解的运动参数估计方法.该姿态估计方法实时性高、便于实际应用,其方法的有效性得到了实验验证.     

离散随机奇异系统的零和博弈及H_∞控制

针对噪声依赖于状态的It型离散随机奇异系统,讨论其在有限时域下的零和博弈及基于博弈方法的H∞控制问题。在最优控制(单人博弈)的基础上,利用配方法,得到了离散随机奇异系统鞍点均衡策略的存在等价于相应的耦合Riccati代数方程存在解,并给出了最优解的形式。进一步地,根据博弈方法应用于鲁棒控制问题的思路,得到离散随机奇异系统H∞控制问题的最优策略,最后根据动态投入产出问题的特性,建立相应的博弈模型,得到动态投入产出问题的均衡策略。     

基于辛普森公式的美式期权定价最优实施边界新算法

美式期权定价问题归结为最优实施边界问题,最优实施边界适合非线性第二类Volterra积分方程。研究了积分方程的求解问题,提出了基于复合辛普森方法的不动点迭代格式,分析了格式的代数精度,并进行了最优实施边界的模拟,结果验证了方法的有效性,为实际应用提供了理论基础。 更多还原     

演化参数反演方法

给出了一类基于演化计算的演化参数反演方法,此类方法既可以给定参数的函数类,用遗传算法（Genetic Algorithms）来反演参数的最优估计值,也可以不指定函数类形式,用遗传程序设计（Genetic Programming）的方法反演出最优的函数模型,使参数反演实现客观化、自动化.由此建立反演系统后,在使用过程中可以根据最新获得的数据对模型中的物理参数作适时校准,一旦发现预报误差较大,就利用演化算法及时修正方程中的参数以改进预报.运用该方法于椭圆边值问题的物理参数反演的数值模拟,证实了此方法的有效性,为物理模型参数的反演提供了一种崭新的实用方法.     

一种改进型多目标粒子群优化算法MOPSO-Ⅱ

提出了一种改进型多目标粒子群优化算法(MOPSO-Ⅱ).该算法为粒子群中每个粒子增加一个"扰动向量",以利于粒子跳出局部最优并为粒子的全局最优位置赋予了时限的属性,可防止过于频繁地更新全局最优位置,有利于增强粒子搜索的持效性.该算法改进了粒子越界的处理方法,最大程度上保持粒子优秀的搜索方向.通过典型的多目标测试函数ZDT对该算法进行测试,实验结果表明,带ε-支配的MOPSO-Ⅱ算法在解群的分布性方面要优于使用了拥挤距离机制MOPSO-Ⅱ算法和NSGA2算法,对比实验还表明MOPSO-Ⅱ算法在收敛性方面要优于NSGA2.因此,MOPSO-Ⅱ在求解多目标优化问题上有一定优势,是一种有前途的算法.     

定数截尾场合下Weibull分布的形状参数置信上下限

为求得双参数Weibull分布的形状参数的单侧置信上下限,通过构造统计量T1(m)=S1+V/V,推导出其分布与参数m、η无关,且其分位点计算简便。并通过大量的Monte-Carlo数值模拟试验证实了所给方法的可行性。     

基于模拟退火与Dijkstra算法的复杂网状结构供应链最优化研究

复杂网状结构供应链费用最优化已成为研究的热点问题.基于模拟退火与Dijkstra算法对复杂网状结构供应链费用的优化问题进行了研究.把全国的城市分布作为复杂网状结构,以城市间的距离和建立供应点的费用作为参数,建立数学模型,并进行数值仿真,分别以全1序列、〖JP5〗全0序列、随机序列为初始值的选取方式进行模拟,从中确定了最优解,并给出了最优供应链网络.