供不应求条件下牛鞭效应的抑制方法

首先分析讨论了供应商在供不应求的情况下应用线性分配机制所导致的牛鞭效应.然后在供不应求的情况下采用基于零售商退货率的历史数据分配法来降低牛鞭效应.如在货物分配中可终止合同,对于那些退货率超过供应商容忍度上限的零售商,供应商采取与其中止合同的方法来进行货物分配;如在货物分配中不能终止合同,供应商可选择抑制高退货率的零售商订单的函数的方法来进行货物分配.这两种方法都可以有效地降低牛鞭效应.     

集成化物流中的定位-配给问题的启发式算法

以Baumol Wolfe提出的传统的0 1混合整数规划模型为基础,建立一类更接近物流配送实际的定位 配给模型·在已确定每个配送中心的服务范围内,根据客户群的总需求量接近或等于单车容量的整数倍为原则,提出将不同客户需求量引入最小包络法进行混合法选址的启发式算法·最小包络法即以一个配送中心为基点,分别与其他配送中心用直线连接,作这些直线的垂直平分线,以每个配送中心的内点的垂直平分线的最小包络,作为此配送中心的服务范围·该方法既考虑到不同客户之间的相对距离,又考虑到不同客户需求量,此模型有助于解决实际的定位 配给问题·计算机仿真实例证明了此方法的有效性·     

随机均值短期利率期限结构模型与均衡

介绍了Tice和Webber给出的一类多因子随机均值短期利率期限结构模型·通过引入仿射变换函数,把相应的期限结构模型推广为仿射的多因子期限结构模型,使期限结构模型的适用范围更加广泛·并证明了扩展到开放经济条件下的宏观经济均衡模型(IS LM BP)是一族仿射的三因子随机均值短期利率期限结构模型的特例·此结果不仅给出了随机均值短期利率期限结构模型的一种经济解释,而且也说明了通过随机均值短期利率期限结构模型可以解决一系列的宏观经济问题·     

带有交叉操作的教-学优化算法

针对教-学优化算法(TLBO)求解无约束数值优化问题容易陷入局部最优的不足,提出了一种带有交叉操作的教-学优化算法(C-TLBO).将差分进化算法的交叉操作引入到TLBO算法中,有效地融合了教学阶段和学习阶段,增强了算法的局部搜索,平衡了算法的开采和探索.数值结果表明该算法在优化精度、收敛速度、鲁棒性方面,优于TLBO算法、I-TLBO算法以及其他智能优化算法,具有良好的发展前景.     

求解大规模可靠性问题的改进差分进化算法

针对差分进化算法典型变异算子的局限,设计了全局加速的变异算子,进而提出全局加速的自适应改进算法.新变异算子能够均衡全局搜索与局部搜索,提高寻优效率.根据差分向量与整个种群分布范围的关系,有针对性的设定变异率值,减缓搜索范围缩小的趋势,保持较高的种群多样性.采用两区间选择策略,通过学习和比较自适应地调整交叉率,使其满足进化搜索的需要,同时提高算法的通用性.将改进算法应用于大规模可靠性问题中,实验结果表明,改进算法在解决大规模系统可靠性问题时具有更好的寻优效果.     

一种全局和声搜索算法及在PID控制中的应用

PID控制受到H∞多性能标准的限制,是一类约束优化问题.引入了一种全局和声搜索算法(GHS)以解决PID控制问题.由于使用了位置更新和小概率的变异,GHS算法具有很强的收敛性和跳出局部最优的能力.通过结合GHS算法和一种罚函数法来处理目标和约束之间的矛盾.实验结果表明,GHS算法在解决PID控制问题上具有很强的解空间开发能力,它所获得的解要好于文献中所报道的解.     

融合C-V和GVF的测地线活动轮廓模型

对于有凹陷边界或弱边界的待分割目标,采用传统的测地线活动轮廓(GAC)模型无法进行准确的图像分割.为了解决这一问题,提出了一种融合C-V模型、GVF模型和GAC模型的图像分割算法.在该算法中,GAC模型的单位内法向量与GVF模型的梯度矢量流共同作用,促使轮廓曲线向目标的边界方向运动;而GAC模型单位内法向量与C-V模型的区域信息的力场共同作用,不仅促使轮廓曲线向目标的边界方向运动,而且使轮廓曲线稳定在目标的边界上.仿真实验证明了上述方法的有效性,同时还证明了该方法对轮廓曲线的初始位置具有较好的适应性.     

基于Pixon的规格化切与图像分割

针对规格化切过程需要求解大规模矩阵的特征向量,使得这一图像分割方法需要很大的运算量的缺点,将基于Pixon的图像模型与规格化切相结合,提出了先获取基于Pixon的图像模型,然后再使用规格化切对基于Pixon的图像模型进行递归分割的图像分割方法.实验结果表明,该方法显著降低了使用规格化切进行图像分割时的运算量和内存消耗,提高了该方法的效率和实用性.     

基于粒子群模糊聚类算法的边缘检测仿真

将粒子群优化算法与模糊C-均值(FCM)聚类算法相结合,并应用于图像边缘检测,以期解决标准FCM算法在图像边缘检测中对初始值敏感及容易陷入局部极小的两大缺陷.首先,基于数学测度概念构造一个描述边缘点信息的特征向量,将灰度图像中的每一个像素点看成是一个数据样本,将该点灰度值处理后构成其边缘点信息特征向量,形成具有三维特征的数据集;然后对这个数据集应用粒子群模糊聚类算法进行分类,自适应地检测出图像的边缘点,达到提取边缘的目的.仿真实验表明,此算法具有良好的抗噪性能,能够得到较好的边缘效果,提高了边缘定位的精度.     

辅以CV-GVF方法的测地线活动轮廓模型

针对经典的测地线活动轮廓对初始位置和噪声比较敏感,在有噪声干扰或初始位置距目标边缘较远时,其往往无法准确收敛到目标边缘的问题,通过将由梯度矢量流和CV方法构成的耦合力场与测地线活动轮廓相结合,提出了辅以CV-GVF方法的测地线活动轮廓模型.实验结果表明,该活动轮廓模型在噪声背景中从无需特别设置的初始位置准确收敛到了目标边缘,对初始位置和背景噪声具有较好的适应性.