属性集容量确定的夹挤式测度模式及其推算模型

迄今，为解决多属性偏好关联决策属性集容量判断指数复杂性难题所提出的λ模糊测度模式与k-可加模糊测度模式，以及建构在它们之上的属性集容量确定的推算模型，尚存在着适用性差的技术不足。为此，以平衡容量判断的可操作性和容量推算的准确性为视角，提出了一种新容量测度模式，即关于容量判断与推算的夹挤式测度模式，并在此基础上通过引入决策者较易判断给出的容量序信息构建了相应的容量推算模型。基于数值模拟的对比分析表明：新模式不仅在应用可行性上高于k-可加模糊测度模式，而且从容量推算的准确性上看也明显优于λ模糊测度模式和k-可加模糊测度模式，因而对实际决策具有更强的适用性。     

信息不对称下价格随机的应急数量折扣契约研究

以市场需求和市场价格随机波动的二级供应链为研究对象，寻找其在信息不对称条件下绩效优化的路径。通过显示原理分别构建生产成本和销售成本信息不对称时应急供应链的数量折扣契约模型，得到最优订货量与最佳批发价策略。通过具体的算例加以验证，分析了信息不对称程度对供应链上成员及整个供应链绩效的影响。研究结果表明：当突发事件造成市场价格随机波动和市场需求变化时，供应链上的跟随者能从隐瞒私人信息中获利。但当市场需求增大时，整个供应链绩效受损，反之则反是。这与以往研究在市场需求随机、市场价格固定和信息不对称条件下的结论迥异。     

优化课堂环节 提升历史素养——浅谈高中历史课堂教学的优化策略

高中历史学科是一门人文社会类学科,具有综合性、知识性以及较高的趣味性。虽然历史学科讲述的是过去发生的事情,然而对现代社会的发展依然有着一定的启示与借鉴作用。在高中历史教学中,培养学生正确的历史观与历史素养,能够帮助学生更积极地面对未来。在历史学科传统教学模式中,教师一味地让学生死记硬背,没有重视学生能力的培养,所以课堂效率较低。高校的历史课堂优化,教师需要做好充分的准备工作,优化课堂教学环节,全面提高学生的历史素养。     

新华书店成功转型对高校图书馆服务的启示

高校图书馆近年受电子阅读、碎片化阅读的影响,出现图书使用率降低、读者满意度欠佳的情况。同样的背景下,新华书店完成了重新定位和转型,赢得了读者的好评。本文在分析高校图书馆服务存在的问题基础上,借鉴新华书店转型的成功经验,为高校图书馆服务提升提供启示。     

地勘类企业薪酬优化研究

地勘类企业属于智力密集、知识密集且技术密集型服务型组织。企业内部实施的薪酬机制不但直接和员工自身利益挂钩,还直接影响着企业的经营成本与市场核心竞争力。本文主要分析现阶段地勘类企业在薪酬优化方面存在的问题现状,探讨深化企业内部薪酬优化的举措,以期能够强化薪酬的激励功能,提升企业市场核心竞争力。     

遗传算法在高校排课中的应用

随着我国高等教育的发展,各高校都力争在有限的资源下,更为有效地提高教育教学质量,在这个过程中合理地安排培养方案中的课程是一个非常重要的环节,因为这个环节包括教师、学生、教室三个方面的合理应用,本文通过研究高校排课的具体环节和所遇到的问题,针对教室安排、冲突判断和时间设定三个方面来设定遗传算法的参数,利用遗传算法对种群进行初始化和进化,寻找最佳的排课结果,并对算法进行仿真验证,结果表明,遗传算法可以应用在高校智能排课当中。     

航天企业薪酬管理中存在的问题及措施

就当前我国航天企业人力资源管理工作开展的现状而言,航天企业的薪酬管理工作仍然存在着一定的不足。本文从当前航天企业薪酬管理工作中存在的现实问题出发,探究有效优化航天企业薪酬体系的可行方法,以期为我国的航天企业持续发展提供借鉴。