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为确定闭环供应链成员的最优定价,对由一个制造商、零售商和第三方回收商组成的闭环供应链系统进行研究.在系统中,零售商负责产品的正向销售;制造商、零售商和第三方回收商共同回收废旧品,都根据废旧品质量高低制定不同的回收价格;制造商对质量低的废旧品进行再制造,对质量高的废旧品进行翻新.分别在分散决策和集中决策下构建了成员及系统利润模型,并进行分析比较.结果表明:闭环供应链在集中决策下获得较高的利润.最后算例分析显示:制造商、零售商、第三方回收商和系统利润都会随着消费者环保意识水平的增加而增加.并引入利润差分享系数,分析集中决策下其对闭环供应链成员利润的影响. 相似文献
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针对大数据背景下机器学习的3种新分类算法:支持向量机、增强决策树、随机森林和传统分类的3种算法:逻辑回归、K最近邻法和线性判别分析法,选取了七个不同行业的实例数据集用上述六种分类算法进行数值分析,计算六种分类算法在测试集的总误判概率和两种错误的误判率.分析结果表明:从预测角度上大数据情况下新的机器学习分类算法尤其是随机森林和增强决策树的表现明显优于传统的分类算法. 相似文献
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为确定最优的回收渠道,对由单个制造商、零售商和第三方组成的闭环供应链系统进行研究。在该系统中,可能存在制造商和零售商、制造商和第三方、零售商和第三方以及制造商、零售商和第三方同时回收的四种渠道,并根据质量差异对废旧品进行翻新或再制造。在分散决策下建立了四种回收渠道模型。比较发现:站在制造商和系统收益最大化及社会效益角度,三渠道是最佳选择,此时得到的废旧品最多;制造商不进行回收时获利最低,且不利于提高废旧品的获取量。最后,通过算例剖析了废旧品再制造率对四种混合回收渠道下成员及系统利润的影响。结果表明:制造商应尽量将废旧品用于再制造。 相似文献
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本文由贝叶斯公式的事件形式和贝叶斯公式的密度函数形式(分布律形式)引出后验分布,也即是由先验信息和似然函数得到后验分布,并运用探究性教学法考虑能否由后验分布得到先验分布.文献[1-3]指出已知似然函数和后验分布也能得到先验分布,并通过例题验证. 相似文献
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