基于带极值扰动粒子群算法的不确定性需求下最优采购决策

通过分析采用模糊数学方法拟合具有明显时间和季节变化规律的不确定需求比一般随机分布函数具有显著优势的原因,建立了基于模糊数学的最优采购决策模型。基于数理推导和证明,设计了带极值扰动的优化粒子群算法。通过实验证明了改进的优化算法在收敛速度、精度以及摆脱局部极值的能力上有大幅提高,是一种实用而高效的优化算法。     

基于logistic回归的信用反欺诈预测模型

随着时代的飞速发展,互联网离我们的生活越来越近。互联网可以说是一把双刃剑,即带来了更加便捷的网络金融服务;又带来了如信用卡盗刷,电信诈骗,网络钓鱼等危害。文章基于对信用贷款业务的理解,利用银行业务数据,结合机器学习模型实现了一种基于逻辑回归算法的信用反欺诈预测模型。该模型能有效减少信用卡盗刷事件的发生,减少银行的损失;同时,该模型还能提高银行的工作效率,具有较好的工程应用价值。     

贝叶斯非线性分层模型在多元索赔准备金评估中的应用

本文将贝叶斯非线性分层模型应用于基于不同业务线的多元索赔准备金评估中,设计了一种合适的模型结构,将非线性分层模型与贝叶斯方法结合起来,应用WinBUGS软件对精算实务中经典流量三角形数据进行建模分析,并使用MCMC方法得到了索赔准备金完整的预测分布。这种方法扩展并超越了已有多元评估方法中最佳估计和预测均方误差估计的研究范畴。在贝叶斯框架下结合后验分布实施推断对非寿险公司偿付能力监管和行业决策具有重要作用。     

敏捷供应链环境中企业全面成本管理方法研究

本文综合应用作业成本管理、成本企划和传统标准成本管理方法和思想，构建了面向全生命周期的、覆盖整个企业供应链业务的全面成本管理理论、模型及方法。模型通过目标成本设定前期的成本规划，通过基于EPD、APD矩阵的作业成本模型确定成本预测模型。并控制制造、售后的产品成本。最后基于网格技术建立了支持整个供应链协同管理的全面成本管理体系结构和算法运行过程，并给了了几种成本管理方法的对比。     

基于业务构件的汽车零配件管理系统设计方案

以汽车制造业售后服务系统管理系统为中心,提出了基于业务构建的汽车零配件管理系统设计方法。通过对业务模型的分析,提出了一个面向构件化分析的领域业务模型,描述了组成模型的业务元素,以及元素间的关系。在构件的识别过程中。通过分析该模型中表达相同业务需求的特征,给出了基于规则库的业务构件设计方法、基于领域业务模型的可重用构件设计方法以及聚类分析方法。最后,根据汽车零配件管理系统中进销存管理模式,给出了一个实现的案例。     

最优服务匹配规则与算法——基于银行人民币个人理财产品的研究

随着国内加息周期的到来,商业银行过于依赖利差与公司业务的利润增长模式将难以为继。本文在商业银行人民币个人理财业务不断发展的基础上,探讨了客户群与人民币个人理财产品（服务）之间的最优匹配规则与其算法设计,提出了一个基于商业银行客户服务挖掘的研究模式及其相关算法,为商业银行客户服务管理提供了一种新的思路。     

三种电离层射线追踪自导引算法比较

通过建立电离层模型和地磁场模型,采用龙格库塔法求解Haselgrove方程,得到相应的射线路径参数,实现了电离层三维射线追踪。针对射线追踪无法进行自导引计算,分别采用牛顿差分自导引算法、基于变分方程的牛顿法以及单纯形法实现了射线追踪的自导引,并给出了详细的算法分析。重点对变分方程及其二阶微分的求解进行了详细推导。最后对以上三种自导引算法进行性能比较,仿真结果表明:基于变分方程的自导引算法优于其他两种自导引算法。     

基于Map Reduce海量教学资源存储模型研究

本文在研究了Map Reduce算法基本原理及应用的基础上,针对当前海量教学资源存储的需求,应用了一种基于云计算环境下优化的Map Reduce计算模型,通过测试比较改进前后的Map Reduce算法模型数据处理性能,实验证明了改进型Map Reduce算法模型提高了海量教学资源数据存储模型的存储能力和计算性能。     

基于复合分布需求模型的库存管理的研究

运用概率论相关理论,针对需求量为离散和连续的两类情况,深入研究了一般复合分布的需求模型;基于矩母函数特性,给出了需求总量的分布形式及库存最优解的算法;并结合实例,将其应用于库存管理决策问题中。     

基于速率的分组调度算法模型的研究

分组调度算法是为网络提供服务质量保证的一项重要措施。本文提出了一种具有良好通用性的分组调度算法模型，该模型为实现各种基于速率的调度算法提供基本框架，模块化的设计方式使得算法的实现简便易行。     

考虑交通区位的物流配送中心选址模型及求解

从交通运输系统的角度出发,物流配送中心选址在考虑物流规划部门与客户之间利益分配问题的基础上。还应该考虑到交通区位优势给物流配送中心运营带来的便利性。在已有双层规划模型的基础上进行改进,通过在模型中设立相关参数来描述交通区位产生的影响。建立了考虑交通区位的物流配送中心选址双层规划模型,同时还考虑到竞争的存在。笔者设计了基于遗传算法的模型求解算法,最后通过一算例来对比验证模型及其算法的可行性。在物流配送中心选址时利用交通区位优势能大大提高其运营效率及效益。     

高速公路交通事故概率预测方法研究

准确的高速公路交通事故概率预测可提高高速公路行车安全。通过分析高速公路交通事故的影响因素,建立高速公路交通事故影响因素体系,构造贝叶斯网络,提出基于贝叶斯网络的高速公路交通事故概率预测方法。此方法利用数据库先验概率信息及贝叶斯预测模型,得出高速公路交通事故概率值,以此判断事故危险等级。     

基于重心模型和层次分析法的配送中心选址研究

运用重心模型确定物流配送中心的位置,由于选址因素只包括货运量和货运价值,在实际应用中受到很大限制。为此在用重心法得到备选地点的基础上,引用层次分析法模型解决配送中心的最佳地点问题。结合朝阳柴油机厂选址分析,说明基于重心法与层次分析模型的配送中心选址方法的实际应用。     

考虑实时交通情况的配送优化模型

通过分析现代物流配送的新特点、城市交通的新情况以及道路交通情况对配送计划的影响,在考虑时间窗、交通情况、车辆限制、拥挤成本等因素的基础上建立了考虑实时交通情况的配送优化模型,并介绍了模型的软件实现,分析了模型所得的结果。     

城市商业区中小零售企业配送联盟研究——基于系统动力学视角

城市商业区内中小零售企业配送发展受制于特殊的地理、交通条件与配送需求等多种因素影响。基于建立配送联盟的角度,分析了这些因素对实施共同配送的影响,在此基础上构建了基于系统动力学的共同配送模型,并对模型仿真结果进行探讨,剖析了以配送联盟形式实施的共同配送与其影响因素之间的内在机制。     

Insights into the effect of traffic congestion on distribution network characteristics – a numerical analysis based on navigation service data

This research studies effects that the average increase in travel times due to road traffic congestion has on characteristics of an existing distribution network. It presents the most detailed estimate of ‘on-the-road’ effects on distribution network characteristics up to now, from the network modelling perspective and from the processed data point of view. A concrete network model allowing for the representation of all relevant transportation flows is presented. The processed traffic information relies on navigation service data. The use of such data allows the requirements that arise for the traffic analysis of a whole distribution network to be met. It is shown that this data source may considerably contribute in forthcoming research. The effects of traffic congestion are quantified to get insights into the extent to which regular traffic congestion affects distribution network characteristics and to understand the mitigating effect when the number of distribution centres is increased.     

基于时间度量的路径优化问题研究

本文将能够反映物流配送城市交通状况的时间指标和速度指标融合到经典的车辆路径优化模型中,以提高物流配送模型对实际配送环境的动态拟合。分别利用GAMSC算法和GAFVRPTW算法分别对经典的车辆路径优化模型进行仿真,结果表明:改进的物流配送模型能够根据实际交通状况更有效地解决物流配送问题。     

移动自组网流量仿真及特征分析

本文对基于用户行为的计算机网络流量模型进行了改进,并将其应用于移动自组网流量仿真中,同时对仿真流量进行了特征分析,得出移动自组网网关流量具有自相似性特征的结论。     

三支交叉汾河大桥交通量预测研究

为了科学预测三支交叉公路桥交通量,以交通工程学、交通流等理论为基础,通过对省道宁白线、忻黑线的三支交叉汾河大桥的实地交通调查,定量分析其交通组成和交通量的变化规律,借助计算机辅助手段,采用时间序列法构建了三支交叉桥交通量的预测模型,结合实际交通流加权得到三支交叉汾河大桥目标年交通量,并以该区域的社会经济状况建立了多因素交通量模型进行了拟合验证。最终为三支交叉桥交通量的科学预测探索了一种新的思路。     

Q学习算法在多十字路口交通信号控制模型中的运用分析

在城市多十字路口交通环境、面对复杂和瞬息万变的交通条件之间的相互作用,通常采用的交通信号控制方法常常暴露出效率低和实用性差。一个采用以Q学习为基础的交通信号控制模型,提出了处理没有规律和瞬息万变的交通流量的问题。利用专业的自主学习—Q学习中固有的,自主适应能力的最优控制策略应对的不同交通条件。这个模型的主要优点是没有固定的数学控制模型,正好适合这个环境。在仿真环境下的实验研究结果也说明该算法是切实可行、有效的。