简介：本文提出了一类教育最优投资模型的快速瓶颈消除算法,给出了算法的思想和具体迭代过程,对算法的最优性进行了证明.最后通过实例给出了算法直观的表上作业法.该算法迭代次数非常少,是一种实用的好算法.

简介：在具有生产准备决策的生产环节,考虑生产成本、加班成本及客户需求的不确定性,建立一个鲁棒优化模型,来解决多周期、多产品、多工厂、多配送中心的快速消费品生产配送集成调度问题。模型目标是最小化生产准备成本、生产成本、库存成本及配送成本。最后提出一个算例来说明所提出的模型和方法的适用性和实用性,并分析解鲁棒性和模型鲁棒性。

简介：本文根据直升机应召搜潜的基本原理,描述了直升机搜潜设备搜索潜艇目标的运动状态,建立了直升机搜潜设备探测装置与潜艇相对运动的搜索模型,给出了直升机最优搜索运动航线,解决了直升机应召搜潜时如何快速搜潜的难题。

简介：由于非线性两层规划具有非凸性、NP-难等计算困难,高效的算法并不多见.本文设计了一种新的进化算法,基于此进化算法提出了求解带有一重或多重下层的非线性两层规划的高效算法.该算法充分利用两层规划的结构特点.最后,给出了六个不同类型的算例,数值结果表明,本算法是快速和有效的.

简介：医院药品对保质期和服务水平有非常高的要求,同时,药品的库存空间在医药库存中也有重要影响。首先针对快速失效的医药药品考虑了医药库存的合同保质期以及库存空间约束,同时考虑医院库存以及制造商库存,基于经济订货批量模型和经济生产批量模型建立了二级供应链的医药库存模型,然后用MATLAB软件求解了模型最优解,并对一些重要参数进行了敏感性分析。研究发现,合同保质期对医院订购批量、制造商生产批量和总库存成本有一定的影响,其中对于制造商的生产批量以及医院的库存成本影响较大。如果不考虑合同保质期的约束,将会对总库存成本带来更大损失。

简介：针对排污收费的最优定价问题，提出了基于灰色理论的价格控制问题，并给出了该问题的模型及相关的定理。在约束域为非空紧集的条件下，证明了漂移型价格控制问题的最优解一定可以在约束域的极点达到。针对漂移型价格控制问题，采用价格控制问题的搜索算法的求解技术，把灰参数看做一个新的决策变量，将该问题转化为多个含参数的非线性规划问题。最后，通过一算例验证了模型及求解方法的有效性。

简介：本文研究了随机工件加工时间的生产系统在JIT（Just-In-Time）控制策略下的运行机制。基于文[1]所提出的看板控制生产系统的生产率与其马尔柯夫模型的状态空间相对应的理论，本文探讨了在JIT控制策略下生产系统的看板在安全库存受限的条件下的最优配置问题，并给出了工作站数目小于5的生产系统看板最优配置公式。

简介：研究了一类在报童模型中考虑客户战略行为和风险态度时的最优定价与库存控制问题。假定零售商销售的商品具有季节需求特性,销售期末未售出的商品只能降价处理,战略客户以效用最大化为目标确定最优购买时机,零售商以期望利润最大化为目标确定最优销售数量和销售价格,得到了双方静态博弈时的理性预期均衡解,分析了理性预期均衡解的存在唯一性,以及理性预期均衡解与模型参数的关系,并进一步将模型做了两方面的拓展：（1）考虑了战略客户对商品的价值估计值不同时的情形;（2）考虑了零售商风险态度的情形,并分别给出了两种情形下理性预期均衡解的求解方法。最后通过一个数值算例对模型的结果进行了说明。

简介：在聚合级分布交互仿真中，时间推进控制是一个核心内容。文中评论时间推进控制的假定条件，以及协调和并行的方法。

简介：文章将大系统理论与模糊控制理论相结合，并应用于交通控制系统作了尝试，通过对单路口交通系统的分析，把大系统的分解-协调思想应用于单路口交通模糊控制中，提出了单路口交通系统的两级分解-协调模糊控制方法、并进行了计算机仿真研究，仿真结果表明，文中提出的方法比传统的交通控制方法（全感应控制方法）有效。

简介：高效的物流管理模式是连锁零售企业快速发展的基础和保障。在日益复杂的市场经济环境下,连锁零售企业必须解决库存量高,配送成本高,断货,配送无序,配送滞后等问题。针对这些问题,提出了一种在非等周期补货情况下,门店和配送中心库存水平的优化模型,解决了连锁零售业多级库存优化问题;建立了基于Multi-Agent-System的多级库存智能管理系统,解决了在连锁零售企业多级库存中普遍存在的配送无序、配送滞后等问题。

简介：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。