需求不确定环境下多个零售商竞争的鲁棒随机优化模型

在需求不确定环境下构建了由一个制造商和多个零售商组成的供应链系统,考虑不同产品的可替代性,建立了多个零售商竞争的随机优化模型。利用鲁棒优化方法研究了需求不确定环境下多个零售商竞争的绝对鲁棒优化问题、偏差鲁棒优化问题和相对鲁棒优化问题。最后通过数值算例比较分析了不同产品替代率下的绝对鲁棒优化解、偏差鲁棒优化解及相对鲁棒优化解。     

大自然玩的精彩“魔术”

神兵从天而降 19世纪初,在中亚细亚地区,有一个封建王国叫浩罕国。1865年,浩罕国出兵侵占了我国新疆地区。为了收复失地,清政府派出了军队,于一个严冬的清晨,向驻守在乌鲁木齐以南达坂城中的侵略军发起了进攻。当浩罕国士兵从酣睡中惊醒后，发现无数异于常人、体形十分高大、     

新疆——迷醉之秋

新疆的秋色用迷醉形容真不为过。秋风拂过,让山峦、草场、溪水、湖泊魔术般地变换着五彩的颜色。橙黄色的桦木林妆点起的村落,被油画般地定格在人们的目光里,淡蓝色的晨雾漂浮在山间,带人们进入童话的仙境中,湖面上的波光总会不经意地倒映出层林尽染的迷幻,淅浙沥沥的小雨,飘飘洒洒的雪花,也让牧人们策马扬鞭,赶着牛     

浙江治水,看领导敢不敢游泳

正推荐度指数每天下午4点,热气尚未散尽翠湖就开始"下汤圆",黑压压挤满了游泳的人。这都是2014年7月间发生的故事。故事的背后,则是这个昔日垃圾壅塞的翠湖,摇身一变,成为浙江治水的样本工程它所在的浦江县,原本是全省多年的"浙江卫生环境最差县",如今慕     

交叉销售下基于支持向量聚类的数据驱动多产品库存鲁棒优化模型

针对单周期环境下考虑交叉销售的多产品库存决策问题,在市场需求不确定条件下,建立了带有预算约束的交叉销售多产品库存鲁棒优化模型。针对不确定市场需求,采用支持向量聚类(SVC)方法构建了满足一定置信水平的数据驱动不确定集。进一步,运用拉格朗日对偶方法将所建模型等价转化为易于求解的线性规划问题。最后,通过数值计算对比分析了SVC不确定集下及传统不确定集下的零售商利润绩效,并评估了SVC数据驱动鲁棒优化方法导致的绩效损失,进而分析了预算及交叉销售系数对零售商利润绩效的影响。结果表明,SVC数据驱动鲁棒优化方法具有良好的鲁棒性,能够有效抑制需求不确定性对从事多产品销售的零售商利润绩效的影响。特别地,需求分布信息的缺失虽然会给零售商带来一定的绩效损失,但损失值很小,表明文中提出的基于SVC的数据驱动鲁棒优化方法可以为管理者在需求不确定性环境下制定库存策略提供有效决策借鉴。     

地震救援中基于信息实时更新的两阶段应急物资调配模型

应急物资调配是应急管理中一个重要的课题,准确、高效的应急物资调配方案是决定应急救援的成功的关键,然而应急情况下信息的不确定性增加了物资调配问题的难度。本文以应急物资调配的不确定性处理作为重点,研究地震发生后的应急物资调配方案。本文将应急救援过程按灾情信息获知程度分为黑箱期（仅知道震级、震中的时期）与灰箱期（各地震害指数依次更新的时期）。黑箱期根据历史地震灾情数据得到相应的离散情景集,并基于此使用鲁棒规划建模。在灰箱期阶段,本文根据震害指数更新烈度圈及各受灾点的物资需求,计算未满足率,从而决定是否进行新一次的配送,使用数学规划求解配送方案。最后,本文以鲁甸地震的实际数据为例进行分析验证了模型的有效性。     

揭秘的不是魔术是刘谦现象

二上春晚进行魔术表演带给刘谦的,除了荣耀的光环,还有对于刘谦魔术＂刨根问底拦不住＂的揭秘运动。对于这种揭秘热,刘谦本人也坐不安席,继在网上与韩寒论战以后,刘还在接受媒体采访时奉劝揭秘者：＂睡着做梦总比醒过来好!＂     

变时滞神经网络鲁棒稳定的一个新判据

研究了一类变时滞区间细胞神经网络的全局渐近鲁棒稳定性。基于非负矩阵理论和Lyapunov-Razumikhin分析方法,得到了变时滞区间细胞神经网络全局渐近鲁棒稳定的一个充分条件,该条件与时滞参数无关且易于验证。理论分析和数值例子表明所得条件推广了已有文献中得到的两个相应的结果,是对区间神经网络鲁棒稳定性研究的有效补充。数值例子和相应的计算机仿真验证了所得结果的有效性。     

不确定多采样率min-max鲁棒预测控制

研究了不确定输入多采样率控制系统的鲁棒预测控制问题,提出了基于Lyapunov函数的min-max鲁棒预测控制算法.该算法采用线性矩阵不等式(LMI)的方法,得出无穷时域性能指标的上界γ,并证明了所得的闭环系统是鲁棒稳定的.仿真结果验证了该算法的有效性.     

不确定性供应链的鲁棒优化研究综述

经济危机的爆发使得复杂多变的供应链环境更加趋于不确定,供应链鲁棒优化的研究时于供应链运作、供应链风险等有着重要的意义.文章分析了供应链的不确定性构成、形式以及不确定性内外两种表现形式:讨论了不确定优化的三种方法;探讨了供应链的鲁棒优化以及供应链鲁棒优化研究的若干前瞻性问题.