随机神经网络优化方法及其计算机仿真

研究了结构优化问题求解的随机神经网络方法,可较好地克服Hopfield网络方法容量陷入局部解的缺点,针对实例,对随机神经网络和Hopfield网络进行了动态仿真,直观地给出了两种网络的动态并行运行,能量函数的动态变化过程及两种网络的全局性的差异,同时也仿真出了网络并行运行至稳定优化解的时间。     

全球供应链数量折扣与退货组合契约研究

针对不依赖于价格的不确定需求，建立了全球供应链数量折扣与退货组合契约模型。除考虑一国国内供应链的契约参数外，模型中还考虑了全球供应链的汇率、国际运输成本分担比例、关税等因素。通过模型分析，得到数量折扣与退货组合契约实现全球供应链协调时组合契约参量应满足的关系。通过实例分析发现：数量折扣与退货组合契约和单纯的退货契约均可实现全球供应链的协调；当运输成本分担比例确定时，相对于单纯的退货契约，数量折扣与退货组合契约有更多的决策方案可以实现全球供应链的协调，在决策和利润分配时具有更大的灵活性。     

品牌专营下供应链价格和批量联合最优决策

假定需求是价格的函数,首先研究了非品牌专营下供应链的最优价格决策和最优批量决策,然后研究了品牌专营下供应商、零售商价格和批量的最优决策.建立了供应商优先决策的Stackelberg博弈模型,通过求解得到了该博弈问题均衡解,即得到了供应商控制的品牌产品最优零售价格和零售商控制的最优订货批量.最后将该模型应用于一个实例中,比较了非品牌专营下和品牌专营下最优决策的不同和供应链利润的不同,品牌专营提高了供应链整体的利润以及供应商自身利润占整个供应链利润的比例.     

航空公司机组排班计划研究

以中国国际航空公司北京-成都航班为例,提出一种航空公司制定机组排班计划的新方法。首先以机组异地停留时间最短为目标,应用匈牙利算法生成机组航班串;然后,应用人员排班方法求得保证机组每周连休两日的条件下完成机组航班串飞行任务的最少机组数;最后,对这些机组制定具体的排班计划。应用该方法制定的机组排班计划使得航空公司在保证机组每周连休两日的条件下能够以最少的机组完成航班飞行任务,且机组在异地的停留时间最短。