改进的多属性群决策共识方法及其在图书供应商选择中的应用

针对多属性群决策问题,提出了一种改进的加型集结共识方法.在每轮决策中,共识一致性指标较小的决策个体都修改其偏差较大的偏好,能快速使参与决策的个体对各属性形成满意的一致性意见.数值实验也表明该共识方法是合理有效的.     

多供应商条件下多批次配送模型及算法研究

建立多个供应商、单个分销商和单个产品组成的供应链中的协调订货决策问题的非线性规划模型.对于不同的供应商,在每个订货周期内,产品分多批次配送至分销商处.利用该模型可以确定分销商的年需求量在各个供应商之间的分配,以及各供应商在每个订货周期内的运送次数和每次运送量,从而使供应链中的总成本最小.最后基于步长加速法设计编程,求解算例.与传统EOQ模型比较,供应链总成本减少.     

基于模糊程度层次分析法和直觉三角模糊TOPSIS的B2R绿色供应商评价研究

针对B2R供应商评价问题,以产品竞争力、服务水平、业务能力、绿色环保能力和发展前景五个方面构建B2R供应商评价指标体系.考虑到B2R供应商评价指标的不确定性和模糊性,用模糊数来描述各指标值,基于模糊程度层次分析法(FEAHP)计算指标权重,并建立直觉三角模糊TOPSIS B2R供应商评价模型.最后,通过算例证明FEAHP和直觉三角模糊TOPSIS具有稳定性和有效性.     

“水稻供应商+水稻加工企业”的优质稻米供给决策研究

水稻供应商与水稻加工企业是供应链中决定水稻质量的重要环节,为了满足消费者对需求质量的要求,保障市场需求供给.在理性经济人等多重假设基础上,构建与求解无限期Rubinstein轮流出价的讨价还价博弈模型,对水稻供应商和水稻加工企业未来创造得到的共同利益分配问题进行讨论,通过破裂点判断水稻加工企业的机会主义支付,得到水稻供应商与水稻加工企业利益分配的均衡契约.并根据上述结果分析"水稻供应商+水稻加工企业"构成的二级供应链在利益驱使下如何进行优质稻米供给决策.     

基于神经网络融合技术的供应商评价研究

供应商是整个供应链的源头,他是企业制造资源的输入端,因而对供应商选择是一个企业经营运作的基础.对供应商的评价选择将在很大程度上决定供应链能否平稳运行和运行的效能.BP神经网络方法可避免传统方法的局限性与专家评价的主观随意性,实现了定性分析与定量分析的有效结合,保证供应商评价结果的客观性,但同时也存在训练时间长、易陷入极小值的缺点.因此,建立了一种神经网络融合技术算法.方法是由主成分分析法、粒子群算法与BP算法相融合而成的一种评价方法.通过收敛性分析和数值模拟,验证该算法具有良好的泛化能力,并且在训练误差、训练时间上也要优于BP神经网络算法.因此,对于解决供应商评价问题是有效的.     

Fuzzy-AHP-TOPSIS法在多属性方案优选中的应用——基于油气田开发项目方案优选的研究

基于集成创新的思想,将多属性决策中模糊层次分析法和灰色—正负理想点逼近法优势集成,创建Fuzzy-AHP-TOPSIS法对方案进行最终优劣排序.方法综合考虑了决策者的主观权重和投资项目各影响因素间固有的客观权重、投资风险和收益等诸多因素,为企业投资项目的比选提供了一种新的可靠的决策方法.最后以某气田开发项目-中石油某气田增压开采方案的优选为实例加以说明.     

基于改进层次分析法的模糊优选模型

给出一种逼近理想解的层次分析法,并将其应用于模糊优选模型,基于该方法给出了中国16个城市的综合实力评价实例,证实了模型的可靠性和实用性.     

基于累积前景理论的石油管道路径方案优选

建立以一种基于前景理论的石油管道输送路径方案优选方法.首先依据决策者对各个属性的期望,将具有清晰数、区间数和语义短语三种形式的决策矩阵转化成为前景决策矩阵.其次,再利用主客观赋权偏差最小的思想,构建组合赋权模型,计算各个属性的权重;然后,根据决策者对待收益和损失的不同风险态度,计算各个方案的累积前景值.最后,以石化某油田外输管道路径方案问题为实例,介绍了该方法的决策流程,为解决同类工程方案优选问题提供了一种新的途径.     

多供应商条件下选址模型的一个研究结果

通过实例和对模型的分析,得出[1]中已有多供应商条件上所建模型的不合理性,并提出了模型合理性的原则。     

低渗透油藏聚合物强化泡沫调剖剂

为改善某低渗透油田的水驱开发效果,开展了聚合物强化氮气泡沫调剖提高采收率研究.根据该油田的地质油藏条件,建立典型地质概念模型,地质模型能够比较完整地反映地层静态状况和井网条件.对聚合物强化泡沫调剖注采参数进行了优化设计.研究结果表明,聚合物强化氮气泡沫调剖最佳注采参数为:聚合物分子量为800万,聚合物浓度为1000mg/L,最佳泡沫剂浓度为0.25%(质量分数),气液比为1:1.