环首都流通圈物流供应链节点空间布局优化

在市场机制自发调节下发挥政府规制的影响力,整合京津冀地区物流配送资源,构建基于"一核"消费市场为导向、"双层+多中心"物流配送节点建设为重点、京津冀地区交通网络为依托的环首都流通圈鲜活农产品物流供应链系统。运用CLRIP集成优化方法对环首都流通圈物流供应链的配送中心选址、配送路径、库存控制进行协调优化,建立供应链物流节点空间布局优化模型。参考赢商大数据,以北京市六环内27个商圈为客户点,以北京市六环附近已建配送中心及拟建配送中心为备选配送中心点,验证优化模型的可行性和实用性,为环首都流通圈物流供应链的配送中心提供最优空间位置布局、配送路径和库存水平点,在成本可控下实现最优选址—路径—库存,形成多个"组团式"的供应链物流节点空间布局。     

基于改进的蚁群算法的汽车零部件物流配送路径优化

文章针对汽车零部件产业中入厂物流模式进行研究,在分析库存和配送之间的博弈合作关系以及考虑时间窗对实际物流配送过程的重要影响下,建立带软时间窗约束和库存约束的汽车零部件循环取货入厂物流模型,并将禁忌搜索算法中禁忌最优路径的思想融入了传统蚁群算法中,通过改进后的蚁群算法求解模型,最后结合具体实例利用Matlab软件进行仿真试验,得到优化后的汽车零部件的循环配送线路方案,验证了模型和算法的有效性。     

基于ANFIS和GA的多级分销链预测模型

为提高分销链企业的预测水平,优化分销链中各级企业库存管理,提出了基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的单级预测模型和成本目标函数的多级预测模型。利用ANFIS模糊推理机制实现了其输入层与输出层间的非线性映射及该神经网络的信息存储和学习能力。从分销链整体成本优化的角度建立了多级预测模型并应用遗传算法(GA)进行求解。仿真结果表明,ANFIS与BP神经网络相比具有较高的准确性;在一定程度上改善了分销链中订货信息多级放大的现象。     

不确定环境下的建筑供应链库存管理

随着建筑行业的迅速发展,建筑供应链管理越来越广泛。文章在建筑供应链管理思想下,以现行设计采购施工总承包项目为研究对象,针对建筑项目施工工期等不确定的特点,利用模糊随机理论和不确定规划理论构造库存订货量模型,从而得到最优订货量,有效地降低库存成本。     

基于BP神经网络的库存需求预测应用

本文应用BP神经网络模型,并加入影响因子,用于库存需求量的预测,同时采用了传统的预测方法。通过各种方法预测结果的对比,说明文中所建立的加入影响因素的BP网络模型预测效果较好。     

多维指标结合的库存管理优化研究

文章根据ABC分类法在库存管理中的应用与存在的缺陷,对该方法进行了扩展和优化。并综合考虑了库存产品的出库频率、销售额和缺货风险对于库存管理的影响,建立了三指标矩阵模型。以三指标为衡量标准、运用坐标曲线将产品分成六种大类,依据每一种类型的特点选择库存策略,最终构建了多维指标结合的库存管理优化方法。     

确定性需求下库存供应链契约研究

文章构建了确定性需求下的库存供应链契约模型,分析了库存供应链整体利润和销售商利润的最优构成形式,研究表明,只有与制造商合作的销售商所选定的最优订货量与供应链整体运作绩效达到最优时的订货量相等时,才能使单方和整体同时实现最优。     

模糊随机需求的VMI订货量模型

鉴于VMI(Vendor Managed Inventory,供应商管理库存)环境中,来自于客户的需求同时具有模糊性和随机性,文章将其刻画为模糊随机变量,建立了VMI订货量模型,并提出了求解方法,结合数值算例表明方法的可行性和有效性。结果表明,将需求刻画为模糊随机变量,更接近于供应商的实际情况。由模型及方法不仅能够得出最优订货量,而且能够分析供应商的费用、收益随库存管理费用和产品价格变化的情况,使得在不确定环境下决策时能利用更多的信息。     

考虑紧急订货的供应链库存控制策略研究

库存控制的研究一般只考虑正常订货的情况，但实际上紧急订货经常出现。供应链库存控制策略的制定时，上游厂商为下游厂商的紧急订货准备一定量的产品，可以减少缺货损失，降低成本。本文在分析了考虑紧急订货的供应链库存控制成本的基础上，提出了关于最优策略的数量模型，并给出了求取最优解的方法。     

生产库存系统的最优库存控制

本文讨论了带有库存相依需求合并短缺的生产库存系统的库存控制问题,在系统带有高、低两种生产率的条件下,以系统的总费用为目标,提供了该系统生产变质性物品的最优库存控制策略、作为其特例,还给出了生产非变质性物品的最优库存控制策略,并祟了数字例子     

废旧家电产品逆向物流多级库存模型

为研究废旧家电产品回收库存控制问题,构建了回收点、回收中心和回收工厂的三级回收网络。考虑废旧家电产品回收时间和数量的随机性,给出三种回收方式的回收分布;将回收中心的回收量与回收工厂的处理能力相关联,提出了两种不同的库存控制策略;并以一个时间段内回收过程的平均回收费用为控制目标,建立了库存控制模型。通过求解模型得到回收点和回收中心的最优送货时间,及其在一个运作周期的最小平均回收费用,并可以确定回收点、回收中心和回收工厂的库存量。最后,通过案例分析验证了模型的有效性和可行性。     

基于BP神经网络的P2P网贷借款者的信用风险评估

近两年国内P2P网贷平台迅速发展,信用风险开始迅速突显,问题平台持续显现。文章通过对国内P2P网络贷款平台人人贷进行研究,建立了一种针对P2P网贷借款者的信用评估指标体系,用于评估借款者信用的优劣。通过BP神经网络算法进行仿真及优化,得到了优异的信用评估效果,同时利用传统Logist ic二元回归模型对相同数据进行检验,其预测准确率不及BP神经网络模型,证明BP神经网络模型更加适合P2P网络贷款平台进行信用风险评估。     

企业绿色持续创新能力评价体系研究

以企业创新能力评价指标体系为基础,结合企业绿色持续创新能力的特性,提出了企业绿色持续创新能力评价指标体系,利用粒子群优化算法对传统的BP神经网络算法进行改进,建立了基于粒子群优化BP神经网络的评价模型,并将其应用到企业绿色持续创新评价研究中。结合粒子群优化算法的全局寻优能力和BP神经网络算法的局部搜索优势,能有效防止网络陷入局部极小值,同时能保证评价结果的准确性。     

基于网络新闻的CPI预测混合模型构建研究

本文建立在基于计量经济学的模型——ARIMA模型的基础上,通过提取经济相关的信息对CPI波动的影响因素,对SARIMA模型无法解释的误差使用神经网络BPNN进行建模,用网络新闻信息来拟合时间序列得到残差,以修正CPI的拟合效果.考虑网络新闻中包含的主观信息与客观信息并对其进行情感分析与文本分析,建立TS-SARIMA混合模型用以预测CPI值.     

考虑处置和延迟交货的混合系统库存决策

对存在旧产品处置和采用延迟交货策略的混合系统库存决策问题进行研究。在混合系统中,有制造与再制造两种产品供应模式。产品使用后从顾客处返回,但因再制造能力的不足,返回的旧产品仅有部分用于再制造,其余的被处置。旧产品通过再制造得到再制造品,原材料和零部件通过制造得到制造新品,再制造品具有与制造新品完全相同的质量。可翻新品库存由用于再制造的旧产品组成,服务性产品库存由制造新品与再制造品组成。顾客的需求恒定且由服务性产品来满足,允许缺货但需完全拖后补足。利用（P,1）策略构建库存决策模型,给出了确定最优制造与再制造策略的求解方法,得到了制造和再制造准备次数、制造和再制造批量、模型周期长度、制造与再制造期的最大缺货量等决策变量的求解公式。算例表明,可以找到最优的制造与再制造策略。     

一汽轿车备件库存控制策略研究

一汽轿车备件现有的供应链库存控制策略。是传统的单向逐级上传的备件管理系统，各个节点没有形成有效的供应链。因此。结合公司自身特点，提出一种新的库存控制策略十分必要，这就是基于协调中心的多级库存联合控制策略。虚拟的协调中心使各地区物理上的分散库存形成了虚拟的集中库存，运用该策略对公司备件库存管理业务流程进行改进，可实现采用多级库存优化与控制以达到供应链整体库存优化的目的。     

基于库存控制的家电分销网络优化模型

本文首先对分销配送网络优化的研究在供应链管理中的需求进行了分析,综合家电企业对库存成本和库存策略的客观选择,根据将分销中心的定位、库存结合起来的研究还非常少的现实情况,提出建立一个基于库存控制的家电产品两级分销网络优化模型。     

以信息化促进制造业企业去库存的对策

以供给侧结构性改革为目标,以信息化与工业化深度融合为切入点,针对我国制造业存在的产能过剩、库存冗余、供给质量和效率不高等问题,基于供应链库存管理中的协同规划、预测和补给(CPFR)模型,采取信息系统技术、库存管理与供应链管理相结合的手段,优化供应链企业生产结构,以信息流带动商流、物流效率的整体提升,从而促进我国制造业供给侧结构性改革。     

基于神经网络的建筑工程报价利润估算模型

本文的目的是提出一个建筑工程报价决策模型 ,以帮助建筑企业在投标中达到自己满意的目标。本文的主要思路是采用信息扩散原理和神经网络模型相结合 ,使工程报价决策能在少样本的条件下得到较满意的结果     

基于过程神经网络的市场评价

本文阐述了用神经网络领域最新出现的过程神经网络处理市场评估、企业评价等经济管理问题的斯方法。网络的输入为反映一段时间内市场供求变化的信息，而这是传统神经网络不宜做到的。这也正是过程神经网络的独到之处。文中给出了网络模型及算法推导，实验结果证明了该方法的有效性。