基于Ⅰ-Monte Carlo的飞机研制费用风险建模与实证分析

随着信息化技术在武器装备系统中所占比重的扩大,武器装备系统复杂性急剧增加,装备研制与使用保障费用逐年升高,费用分配不合理和使用率低下等问题越来越严重.飞机作为特殊的复杂装备,费用问题更为严峻.因此,对飞机研制费用风险进行研究,进而为有效提高飞机作战性能、严格控制费用增长提供理论支撑具有重大意义.基于蒙特卡洛在费用风险分析方面的适用性及传统蒙特卡洛的不足,提出了利用基于风险驱动理论的改进蒙特卡洛处理飞机研制费用的风险建模.并以飞机结构件某单位机翼研制项目为例,利用@risk软件进行了费用风险的改进蒙特卡罗建模与分析,对改进方法的合理性和有效性进行了验证.     

基于Ⅰ-Monte Carlo的飞机研制费用风险建模与实证分析北大核心

随着信息化技术在武器装备系统中所占比重的扩大,武器装备系统复杂性急剧增加,装备研制与使用保障费用逐年升高,费用分配不合理和使用率低下等问题越来越严重.飞机作为特殊的复杂装备,费用问题更为严峻.因此,对飞机研制费用风险进行研究,进而为有效提高飞机作战性能、严格控制费用增长提供理论支撑具有重大意义.基于蒙特卡洛在费用风险分析方面的适用性及传统蒙特卡洛的不足,提出了利用基于风险驱动理论的改进蒙特卡洛处理飞机研制费用的风险建模.并以飞机结构件某单位机翼研制项目为例,利用@risk软件进行了费用风险的改进蒙特卡罗建模与分析,对改进方法的合理性和有效性进行了验证.     

钢管的订购和运输解答模型

首先通过最短路算法简化了供需距离网络 ,去掉了铁路、公路等边的性质 ,使供需距离网络简化为一个供需运输价格表 .在此基础上构造了三个模型 :线性费用的网络流模型、改进的线性费用的网络流模型和具有非线性费用的网络流模型 .通过改进传统的最小费用最大流算法 ,解决了本题的非线性费用网络流模型 ,并给出了算法的正确性证明与复杂度分析     

基于辅助信息的分层排序集抽样及调查费用分析

辅助信息在改进和完善抽样设计、提高抽样估计精度和节省抽样费用等方面具有重要作用,鉴于此,基于分层排序集样本建立了总体均值的比率估计量,同时考虑估计精度和调查费用两个方面,证明了抽样方案的优良性.最后,通过实例进一步分析,结果表明,在给定的估计精度下,分层排序集抽样方法可以有效降低抽样调查费用.     

基于辅助信息的分层排序集抽样及调查费用分析北大核心

辅助信息在改进和完善抽样设计、提高抽样估计精度和节省抽样费用等方面具有重要作用,鉴于此,基于分层排序集样本建立了总体均值的比率估计量,同时考虑估计精度和调查费用两个方面,证明了抽样方案的优良性.最后,通过实例进一步分析,结果表明,在给定的估计精度下,分层排序集抽样方法可以有效降低抽样调查费用.     

软容量约束的动态设施选址问题的近似算法

考虑软容量约束的动态设施选址问题.假设设施的开放费用及连接费用都与时间有关,而且每一个设施均有容量约束.对此问题给出了第一个近似比为6的原始对偶(组合)算法.运行贪婪增加程序后,近似比进一步改进到3.7052.     

经济批量排产问题的改进算法:设定最高允许高度

经济批量排产问题是指在生产准备费用与库存费用最低的情况下,协调地、周期性地生产多种产品的问题.由于此问题是NP-hard的,人们一种致力于寻找快速地求解高质量的近似最优解的方法.在将生产次数舍入为2的幂次后,误差小,获得可行解的速度快.研究的经济批量排产问题考虑了产品货架存放期因素.指出了Dobson算法的不足,并提出了基于2的幂次条件的改进算法.改进算法设定了最高允许高度,首先给部分箱进行装箱.由于能获得高质量的生产排产,因此,算法能获得2的幂次条件下的高质量解.给出一个算例,计算结果显示,算法结果更优.     

基于遗传算法的汽车整车销售物流配送路径优化

为了优化汽车整车销售物流配送网络,提高配送服务质量,构建了以配送费用最小为目标的带时间窗的整车配送路径优化模型,采用改进遗传算法对模型进行求解,结合上汽通用五菱公司的配送实例,对其整车销售物流配送路径进行研究,并将改进遗传算法所确定的优化路径、节约里程法的优化路径、企业实际的配送路径进行比较,改进遗传算法确定的最优路径其配送费用比其它两种路径的配送费用降低了5.5%和8.9%,研究结果可以为企业确定经济、合理的配送路径提供参考.     

基于DEA方法的物流系统资金规模效率研究

尝试运用DEA方法对企业物流系统的资金规模效率进行评价.建立物流系统资金投入产出指标体系,投入指标包括建设投资和经营费用,产出指标包括物流系统优化后经营成本和配送成本的节约额.结合某油田物流建设项目对该方法进行验证,并找出各决策单元非规模有效的改进方向.     

城市消防站点布局的改进启发式算法

面对数量较多需要及时处理的突发事故,为了满足最短应急时间限制,最低应急资源数和最少的出救点等目标,在城市规划决策中,考虑在一个确定应急限制期下的安全消防站选址问题,给出一个反映决策者对时间和费用偏好的折衷选址方案十分必要.从实际应用出发,运用改进启发式算法方法研究时间与资源限制条件下的多出救点组合模型求解问题.给出了应急限制期和安全消防设施点建立的费用模型,从理论上证明了模型求解方法的正确性.在给定限制期条件下,通过分析得出应急服务设施点选择方法.通过算例说明该计算方法的具体应用,为交通安全消防站点选择提供参考,该方法还适用于诸如医院急救站等类似公共设施的规划建设.     

Numerical Approach of Multi-Objective Optimal Control Problem in Imprecise Environment

In this paper, realistic production-inventory models without shortages for deteriorating items with imprecise holding and production costs for optimal production have been formulated. Here, the rate of production is assumed to be a function of time and considered as a control variable. Also the demand is time dependent and known. The imprecise holding and production costs are assumed to be represented by fuzzy numbers which are transformed to corresponding interval numbers. Following interval mathematics, the objective function is changed to respective multi-objective functions and thus the single-objective problem is reduced to a multi-objective decision making(MODM) problem. The MODM problem is then again transformed to a single objective function with the help of weighted sum method and then solved using global criteria method, calculus method, the Kuhn–Tucker conditions and generalized reduced gradient(GRG) technique. The models have been illustrated by numerical data. The optimum results for different objectives are obtained for different types of production function. Numerical values of demand, production function and stock level are presented in both tabular and graphical forms     

第三方库存-路线问题的模型及混合遗传算法设计

根据第三方库存-路线问题的特点,以车辆租赁费用和运行费用之和为目标函数,不限制客户每次的配送量小于车辆容量,建立了满载运输和非满载运输混合的整数规划模型.针对第三方库存-路线问题的复杂性,本文设计嵌入禁忌搜索的遗传算法来同时决策库存和路线问题.首先对配送间隔进行编码,然后用禁忌搜索法计算每天需要配送的车辆路线问题.最后与其下界值进行比较,结果表明该算法是一个有效的算法,不但第三方能取得较低的运营总成本和较高的车辆利用率,而且也能为客户节约库存空间.     

Optimal ordering decisions with returns and excess inventory

Recycling is one of the most efficient ways to protect our environment. In recent years, inventory management with product returns has drawn attention from many researchers. This study considers a two-echelon inventory system with returns and shortage backordering, and its objective is to minimize the total cost of the system. In addition, we examine a situation when stock increases will result in more consumption. Numerical examples are provided to illustrate the theory.     

基于ANP方法改进的集中控制型VMI&TPL模式的利益分配机制

选取由1个制造商、n个供应商和n个第三方物流(TPL)组成的供应链上游段为研究对象,立足收益共享契约的视角,构建了基于不对称NASH谈判的集中控制型VMI&TPL模式的利益分配机制,应用网络分析法(ANP)将投资额比重、风险分摊比重以及合作性等对供应链成员收益存在影响的因素引入其中,对利益分配机制进行改进。算例分析表明,基于ANP方法改进的利益分配机制,可以保证由于实施集中控制型VMI&TPL模式所带来利润在供应链成员之间合理流动,实现各方共赢。     

Analytical and managerial implications of integrating product substitutability in the joint pricing and procurement problem

This paper studies the analytical and managerial implications of product substitutability on the joint pricing and procurement decisions. We consider a single-period model with two products: an existing product and an improved new product that can substitute the demand for the existing product in case of a shortage. Demand for each product follows a general distribution with an expected value that is a linear function of the price of the new product. While the price of the existing product is determined by the market, it is necessary to determine the new product’s price and the procurement quantities of both products so as to maximize the profits. We analytically show that the expected profit function is unimodal and in the existence of substitution: the expected total profit is higher; the optimal price and the safety stock of the new product are higher; and the optimal safety stock of the existing product is less. Using these properties an efficient algorithm is developed. We also provide a numerical analysis to demonstrate that considering substitution in advance could increase the profitability by 58% and the new product price by 5% while decreasing the total procurement quantity by 15%.     

应急管理中车辆受限的生产_库存及配送整合模型

针对突发事件发生后,救灾物资不足、车辆数量及容量有限的情况,本文考虑了制造商生产、包装新的救灾物资,构造了车辆返回制造商需要等待订单完成生产的时间函数,建立了一个生产、库存及配送整合的混合整数规划模型。该模型由原材料供应商、制造商、配送中心及客户需求点四部分构成,以完成原材料的运输、制造商中的订单生产并运送到需求点及配送中心的库存订单运送到需求点的总花费时间最短为目标。本文将模型分为两层子模型进行求解:第一层模型采用改进的遗传算法求解;第二层模型采用隐枚举法求解。最后给出一个具体的案例以验证模型的合理性及算法的有效性。     

基于ROI,VMI和CS三种库存方式长短期绩效的对比研究

ROI、VMI和Cs是基于供应链的三种库存管理方式.本文以两层供应链的ROI、VMI和CS方式为例,通过数学模型和具体算例,比较分析了三种库存方式下买方和卖方成本和利润构成的不同之处.本文研究发现:在长期内相对于ROI方式而言,VMI方式下供应链的效率更高;如果卖方的单位存储成本大于买方,CS方式下供应链的长短期效率可能高于VMI更高于ROI方式.     

带客户协同分仓的动态车辆路径问题研究

随着互联网商业迭代的不断深化,越来越多的企业倾向于从商品前置视角解决配送距离与配送时效性的矛盾。为此,本文研究基于客户协同分仓备货的动态车辆调度问题(Dynamic Vehicle Routing Problem with Inventory Synergetic Customer, DVRP-ISC),设计考虑区域分异特征的协同分仓客户选择方法,建立多阶段动态配送网络优化模型。鉴于研究问题的特殊性,设计多阶段两级网络协同配送路径优化算法;最后,以仿真算例、自定义算例集和基准算例,验证所提模型和算法性能及其拓展性。     

Order-based backorders in multi-item inventory systems

A new exact method is provided for evaluating the average order-based backorders of a multi-item inventory system under the (r,nQ) inventory policy for items. The key to the method is as follows: the joint inventory positions for the same epoch and for different epochs share the same conditions of being independent and uniformly distributed.     

考虑框架协议的动态报童模型强化学习建模研究

企业为了稳定货源和供货关系,常与供应商签订一定时期的框架性协议。为了解决零售商在框架协议下采购报童产品的问题,本文运用强化学习建立库存决策模型并使用Q学习算法求取较优订货策略。通过生成样本随机数来模拟需求量,对比研究Q学习算法订货和传统方法订货的差别。通过多次数值实验,发现使用强化学习方法订货相比于传统订货方法(定量订货法、移动平均预测、指数平滑法)平均利润提高约7%～22%,且多次实验下强化学习方法订货相比于理想状态的平均利润相差约8%。这些发现验证了强化学习解决库存问题的有效性和可行性。本文还研究了相关参数变化对总利润的影响,发现利润随着贪婪率(ε)增加而降低、随着学习率(α)的增加而增加。该结论能够为解决相关库存问题提供新的思路。