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需求信息预测与处理中的牛鞭效应 总被引：13，自引：0，他引：13
研究了在不稳定的市场需求下，生产商和零售商所组成的供应链系统中的牛鞭效应存在问题．提出了当零售商采用一次平滑指数法或简单移动平均法获得需求信息的过程中，不存在波动放大现象．证明了在生产商和零售商都采用固定间隔库存策略处理需求信息的过程中，显著存在波动放大现象，从零售商到生产商的信息传递过程中，存在着牛鞭效应现象．需求过程中的牛鞭效应主要是由于生产商和零售商利用各自库存策略处理信息的结果． 相似文献
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基于模糊偏好的多目标进化优化算法 总被引：6，自引：0，他引：6
近年来有关多目标优化方法得到了广泛的关注，但大部分多目标优化算法只是给出了一个优化解集，而没有对这个解集进行分析。这就使得决策者（DM）在决策阶段，无法分辨解的优劣，从而给决策带来困难。本文介绍了一种基于模糊偏好和遗传算法相结合的方法，使决策者在优化的初始阶段根据对不同的目标函数的偏好来决定它们的权重，通过与NSGA－Ⅱ算法所得到的Pareto曲线进行对照，可以为决策者提供更大的帮助。 相似文献
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为使用户能够将现有的应用系统向云计算环境迁移,将原有的异构数据处理无缝的映射为云计算环境下通用的数据服务和行为,从云计算和云存储的理论和模型出发,面向大规模的数据密集应用,针对各种异构数据库存储系统和云存储系统,构建云计算环境下异构数据模型,为用户提供透明、统一的异构数据集成和访问接口服务。实践证明:云计算下基于本体的异构数据集成模型的构建,可以为云计算环境下各业务应用提供统一的数据管理和处理方法,方便、快捷地实现异构数据统一的检索与查询以及业务应用所处理的各种异构数据之间实质性关联与映射。 相似文献
4.
传感器网络监控系统属于大型复杂系统,由感知节点以一定的时间间隔向sink节点发送感知数据,以实现对应用环境的监控。由于网络本身及应用环境的影响,得到的感知数据往往存在不确定性。此外,周期性报告数据模式影响到实时监控数据的精确性。本文应用时间序列模型预测传感器数据以响应用户查询,可有效降低网络通信量。通过对无线传感器网络的数据分析,引入多属性模糊时间序列预测模型,充分考虑了无线传感器网络时间序列中存在的趋势因素,并提出了适合于传感器网络的修正预测模型。实验结果表明模糊时间序列模型可有效预测传感器网络数据,且能提高预测精度。 相似文献
5.
一种改进的非支配排序遗传算法INSGA 总被引：1，自引：0，他引：1
为克服非支配排序遗传算法（NSGA）存在的计算复杂度高，未采用精英策略以及需要特别指定共享半径等特点，介绍一种改进的算法INSGA，克服了上述缺点，并通过实验验证，在几个给定的函数优化问题上都取得了比较好的结果。 相似文献
6.
软件项目风险管理方法的比较与分析 总被引：9，自引：0，他引：9
本首先指出了传统的软件管理方法的不足，论述了开展软件项目风险管理的必要性。然后，从基本理论、前沿研究、实践应用、辅助工具和工作标准几个方面，综述了国内外取得的研究成果，继而就2002年来笔收集到的献资料，从成果形式(专、技术报告和论)和内容(一般理论、基本模型、辨识方法、评估方法、辅助工具、经验总结和其它)两方面进行了比较分析，最后结合我国当前的社会和技术环境，提出了应采取树立企业风险化、共享国外成果、建设风险信息数据库和“软”、“硬”结合的四项建议。 相似文献
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基于F-M算法的电路划分新方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于F M算法的启发式电路划分新方法.首先对电路各单元进行聚类,将聚类结果作为算法的初始划分,为了得到更好的划分效果,在F M算法的每一次迭代过程中都引入了单元释放;同时对比例划分作了进一步的研究;最后将该方法应用于标杆电路的划分.实验结果表明,该方法与F M算法相比,划分结果得到了明显的改善. 相似文献
9.
遗传算法的一种非单调适应值标度变换方法 总被引：8，自引：1，他引：7
讨论了遗传算法(GA)中选择算子对于改善群体整体品质、实现群体进化和导致群体早熟与模式欺骗的双重作用.以One-Max函数为例分析了选择压力对群体进化能力的影响.针对复杂优化问题,提出了一种非单调适应值标度变换方法,给出了均值规范变换和可调规范变换两种形式,并结合典型函数进行了实验计算. 相似文献
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基于生命科学中的免疫思想,在解决遗传算法中的约束问题时,将处理约束问题的两个关键方法(惩罚函数法和修补算法)有机的结合起来,并用于解决一类典型的约束问题--背包问题.其仿真结果表明,对于约束问题的求解,该混合式遗传算法和标准遗传算法相比在搜索全局最优解的收敛速度和精度方面都有明显的提高. 相似文献