考虑策略型消费者和退货的零售商降价促销决策研究

基于零售商降价促销问题,引入策略型消费者,考虑到异质性消费者有可能对商品不满意,构建两期决策模型,旨在从退货和价格路径优化两方面提高零售商利润。研究给出(不)允许退货时,零售商面对策略型消费者的定价建议,指出零售商制定价格要在一定程度上参考商品类型。订货量相同时,给出策略型消费者降低零售商的期望利润的条件;面对短视型或者策略型消费者时,允许退货可在特定条件下提升零售商利润。消费者退货成本越高,对策略型消费者消极影响的抑制作用越明显,零售商的利润增长越显著。最后,通过数值算例分析了在两种退货决策以及不同退货成本下产品类型对零售商定价的影响,以及退货措施对策略型消费者消极影响的作用。     

多时间窗车辆路径问题的智能水滴算法

研究了多时间窗车辆路径问题,考虑了车容量、多个硬时间窗限制等约束条件,以动用车辆的固定成本和车辆运行成本之和最小为目标,建立了整数线性规划模型。根据智能水滴算法的基本原理,设计了求解多时间窗车辆路径问题的快速算法,利用具体实例进行了模拟计算,并与遗传算法的计算结果进行了对比分析,结果显示,利用智能水滴算法求解多时间窗车辆路径问题,能够以很高的概率得到全局最优解,是求解多时间窗车辆路径问题的有效算法。     

改进蚁群算法优化周期性车辆路径问题

周期性车辆路径问题(PVRP)是标准车辆路径问题(VRP)的扩展,PVRP将配送期由单一配送期延伸到T(T＞1)期,因此,PVRP需要优化每个配送期的顾客组合和配送路径。由于PVRP是一个内嵌VRP的问题,其比标准VRP问题更加复杂,难于求解。本文采用蚁群算法对PVRP进行求解,并提出采用两种改进措施——多维信息素的运用和基于扫描法的局部优化方法来提高算法的性能。最后,通过9个经典PVRP算例对该算法进行了数据实验,结果表明本文提出的改进蚁群算法求解PVRP问题是可行有效的,同时也表明两种改进措施可以显著提高算法的性能。     

车辆路径问题的混合优化算法

讨论了一类车辆路径调度问题(VRP)及其数学模型，并且分析了以遗传算法求解该类问题时的染色体表示和有关遗传操作，然后结合2-opt局部优化算法提出了GA with2-opt算法来求解VRP问题，试验结果说明了该算法的有效性和可行性。     

基于聚类和动态规划的组合路径策略

为提高电商仓库的拣货作业效率,本文提出了基于聚类和动态规划的组合路径策略,实现了生成路径消耗时间和路径长度之间的平衡,并将这一策略成功地应用到多区型仓库。该策略分四步:首先,根据待拣储位分布特征,运用聚类分析法对其进行分类;然后,以各类的首末储位作为节点,运用动态规划法对已得分类进行排序,得到相应的类序;其次,得到各类内部路径;最后,依次拣取待拣商品,并返回出发点完成拣货作业。在提出新的路径策略后,通过仿真方法将新策略与三种传统路径策略(穿越策略、最大间隙策略和混合策略)和一种优质算法(蚁群算法)进行了对比分析,结果表明:该策略具备良好的适用性和实用性。     

利用船舶噪声的自相关与倒谱联合估计多径时延

对2007南海试验中多个航路船舶噪声的自相关和倒谱特征进行了分析研究,结果发现:近距离处倒谱图中的时延峰曲线消失、自相关相对倒谱有更高的时延峰检测信干比。类似现象此前未见报道,说明在一定条件下采用单一自相关法或倒谱法均难于连续检测时延峰。为解决这一问题,首先应用射线声学理论结合数值仿真,解释了该试验现象的产生与“随距离减小,倒谱和自相关的时延峰绝对幅度分别减小和增大”的性质有关,进而提出了一种利用船舶噪声的自相关和倒谱联合估计多径时延的方法。海试数据处理结果表明:本文方法能够稳健地跟踪多径时延峰,有效地弥补传统单一自相关法和倒谱法的不足,对解决多径时延的连续估计问题有明显效果。     

基于无网格-图论方法的岩体边坡稳定性分析研究

将无网格伽辽金法应用于岩体边坡稳定性分析,发展了基于无网格模型和有向加权图Bellman-Ford最短路径搜索算法相结合的无网格-图论边坡滑移面搜索方法,以搜寻节理岩体边坡失稳时的临界滑移面并得出其相应的安全系数.区别于传统的滑移面搜索算法,本文方法无需假定滑移面形状,更适用于具有复杂滑移线形状的节理岩体边坡的稳定性分析与计算,具有稳定和高效的算法特点.文中详细论述了无网格-图论最短路径算法的理论、方法和程序实现,并通过算例说明该方法在岩体边坡稳定性分析中的适用性.     

关于量子力学的基本原理

文章抽选关于量子力学基本原理的几个题目,包括量子力学与经典物理学的对比、量子概念的产生、薛定谔方程的出现、全同性原理和量子路径积分等,作些说明。目的在于激发读者思考量子力学的本质在哪里。     

一个反映土体复杂加卸荷路径的弹黏塑性模型

基于Perzyna 过应力理论,构造了一个土体各向异性弹黏塑性本构模型. 模型引入Wheeler 旋转硬化法则,能够较好的描述土体的初始各向异性和应力诱发各向异性. 借助ABAQUS 软件中UMAT 子程序接口,模型采用隐式积分算法——图形返回算法实现. 通过对一组复杂加卸荷路径的三轴不排水剪切试验(HKMD) 及一组分级加载三轴不排水蠕变试验(Sachville clay) 的模拟,表明本模型能够合理反映土体的率效应、应力松弛、蠕变及土体各向异性现象,验证了模型的有效性.     

基于改进模拟退火算法的推动式生产-配送协调优化

为减小物资生产与配送不协调造成的成本及生产资源浪费,建立了考虑推动式生产调度的物资配送优化模型,并针对标准模拟退火算法受随机因素影响易陷入局部最优的缺点,设计带有回火与缓冷操作的改进模拟退火算法对模型求解,确定了优化的车辆配送路线以及物资生产计划。对比实验结果表明：相对于单纯的物资配送优化模型,考虑推动式生产调度的配送优化模型,能够有效减小物资滞留时间以及配送延误成本;相较于标准模拟退火算法,改进算法搜索到了更优解,且计算结果的标准差减小了93.42%,稳定性更好;同时,改进模拟退火算法具有较低的偏差率,在中小规模算例中求解质量较高,平均偏差率在0.5%以内。