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40 个结果
  • 简介:借助CPM网络计划进行工序机动时间特性研究是对项目进度进行科学管理的基础。针对项目进度中,若某工序的结束时间从最早结束时间开始一直推迟,其后继工序的机动时间是否会一直受其影响的问题,利用工序机动时间已有的概念和性质,提出路线机动时间和路线自由时差的概念,并借助这两个概念进行工序机动时间守恒分析,得出某工序的后继工序的机动时间会在该工序的结束时间推迟到一定值后达到恒定值,不再随该工序结束时间的推迟而变化的结论,进而给出工序机动时间守恒的充分条件,以及计算工序机动时问恒定值的方法。最后,通过应用举例进行具体分析和阐述。

  • 标签: 项目进度管理 机动时间守恒性 CPM网络计划 机动时间
  • 简介:供应链中存在着广泛的信息共享,既包括上下游企业间的纵向性共享,也包括同层企业间的横向信息共享。以一个具有学习效应的供应链为研究对象,为研究信息共享对分散型供应链中零售商决策的影响,提出了一个具有横向信息共享的供应链模型。以Cournot博弈为研究手段,求解了零售商的均衡订货决策和信息共享策略。在此模型中,生产商为多个零售商提供类似的产品,每个零售商具有自己独立的终端市场。零售商面对单周期需求,该需求可以在本周期内满足或者在第二阶段延迟交货。由于学习效应的存在,第二阶段生产商的批发价格是第一阶段总订货量的减函数。零售商在观察到自身的需求之前,达成信息共享的协议。研究结果表明,当第一阶段的均衡订货数量低于需求时,零售商间无共享私有信息的动机,该结果和寡头模型信息共享的相关结果相反。除此之外,在一个总体需求稳定的市场中,信息共享的影响随着零售商数量的增加而递减。此结果对企业在不同市场情况下选择信息共享策略具有重要价值。

  • 标签: 供应链管理 信息共享 贝叶斯纳什均衡 学习效应
  • 简介:针对具有一个领导者和一个跟随者的Stackelberg博弈模型,考虑两种情况:(i)没有凸条件;(ii)没有凸条件且减弱连续。并利用非线性分析方法,证明了在这两种情况下的Stackelberg博弈均衡点的存在及通有存在的结论,这些结论改进了BasarT,OlsderGJ的结论[1]

  • 标签: 运筹学 STACKELBERG博弈模型 非线性分析 均衡点 存在性 通有存在性
  • 简介:在再制造利益的驱动下,一些非原始设备制造商(UOEM)欲进入再制造市场。为探究UOEM参与再制造的进入博弈,应用演化博弈理论构建了原始设备制造商(OEM)和UOEM策略选择的复制动态。研究表明:博弈双方的回收价格、UOEM排除障碍的成本会影响UOEM的策略选择;OEM选择默许而潜在的UOEM进入再制造品市场是二维动态系统唯一的演化稳定策略。进一步考虑了参与人的学习行为,将噪声项引入复制动态方程中,得到了一个非子博弈完美均衡,即当带着噪声项的OEM采取竞争策略时,进入者的最优策略是置身于市场之外。

  • 标签: 产品再制造 演化博弈 博弈学习 原始设备制造商 非原始设备制造商
  • 简介:本文考虑指数学习效应和位置学习效应同时发生的新的排序模型。工件的实际加工时间不仅依赖于已经加工过工件正常加工时间之和的指数函数,而且依赖于该工件所在的位置。单机排序情形下,对于最大完工时间和总完工时间最小化问题给出多项式时间算法。此外某些特殊情况下,总权完工时间和最大延迟最小化问题也给出了多项时间算法。流水机排序情形,对最大完工时间和总完工时间最小化问题在某些特殊情形下给出多项时间算法。

  • 标签: 排序 单机排序 流水机排序 学习效应
  • 简介:本文首先分析了增量学习过程中支持向量与非支持向量的相互转化问题,而后在此基础上提出了基于超球结构的支持向量机增量学习算法。该算法主要利用超球结构,完成对增量学习中训练样本的选取,进而完成分类器的重构。实验表明,该算法比传统支持向量机增量学习算法具有更高的分类精度。

  • 标签: 机器学习 增量学习算法 超球结构 支持向量机
  • 简介:本文研究了一类不相关平行机的排序问题,在该问题中工件的加工时间既具有学习效应,又资源可控,也就是说在该问题模型中,工件的实际加工时间为其正常的加工时间、加工过程中工件所处位置以及加工时间可控这些变量的函数。该研究的目的是为使得总机器负载和总的控制费用的加权和最小以及总的完工时间和总的控制费用的加权和最小。文章通过对问题的相关性质的分析和证明找到了一个解决问题的最优化算法,并且也证明了在处理机的数量给定的条件下,该问题的时间复杂为0(nm·2),最后也给出了相应的数值例子来阐述该问题。

  • 标签: 排序 平行机 学习效应 加工时间可控
  • 简介:论文将动态能力作为解释组织学习和企业绩效间关系的中介变量。采用结构方程方法建立了其关系模型,以制造业部分上市公司为例,通过问卷调查、信度效度分析、回归分析验证提出的假设,研究理论模型符合可接受的适合度检定水平。实证研究结果表明制造业企业组织学习对动态能力影响显著且动态能力对企业绩效影响显著,组织学习对企业绩效直接影响较弱,动态能力中介作用明显。

  • 标签: 组织学习 动态能力 企业绩效 结构方程
  • 简介:本文主要讨论了工件加工时间具有学习效应和安装时间的单机排序问题。工件的加工时间不仅与之前已加工完的工件加工时间有关,还与工件的加工位置有关。安装时间是依赖于已加工完的工件的实际加工时间的简单函数,即p-s-d形式。本文证明了极小化最大完工时间,极小化总完工时间,极小化完工时间的平方和问题具有多项式算法,也证明了极小化加权总完工时间,极小化最大延误和极小化总误工问题在某些条件下具有多项式算法。

  • 标签: 运筹学 排序 单机 学习效应 安装时间
  • 简介:为解决一次n人囚徒困境中局中人如何走出困境的问题,引进了背叛惩罚函数及其严厉度和参与人的背叛愿意度等概念,并用数学论证法证明了如下结果:(1)参与人的背叛愿意度都不超过1。(2)背叛愿意度越大,这个参与人越愿意背叛;(3)背叛愿意度为0零时,这个参与人是否背叛其赢得一样;(4)当背叛愿意度取负数时,其绝对值越大,参与人的合作积极性越大。得到博弈结果的判定法:(1)计算各参与人的背叛愿意度。(2)若至少有一个参与人愿意背叛,则全体参与人都背叛。(3)若全体参与人都愿意合作,则合作成功。例子表明,本结果在理论上可有效地解决中局中人如何走出困境和在给定惩罚机制下博弈结果的预测问题。

  • 标签: 运筹学 惩罚机制 合作性 数学模型法 一次n人囚徒困境
  • 简介:设P(G,λ)是图的色多项式。如果对任意使P(G,λ)=P(H,λ)的图H都与G同构.则称图G是色唯一图.这里通过比较t+1色类的色划分数目,讨论了由Koh和Teo在文献[1]中提出的问题(若│ni-nj│≤2.当min(n1,n2,…,nt)充分大时,完全t部图K(n1,n2,…,nt)是否是色唯一图?)。改进了文献[5]中的结果。证明了若∑1≤i≤tai^2=T.min{n+a1,n+a2,….nt+at,n-1}≥(T+1)/2,则K(n+a1.n+a2,….n+a,)是色唯一图(其中ai是实数,n+ai是正整数)。从而证明了若│ni-nj│≤k(i.j=1,2.…,t).min{n1.n2,…,nt}≥tk^2/8+1.则K(n1,n2,…nt)是色唯一图。

  • 标签: 运筹学 色唯一图 色划分数 完全t部图 色等价
  • 简介:本文针对绝对关联度、综合关联度以及相对关联度的取值范围存在的不足,首先,设置了控制因子A以及空间中的距离d,以此来调节关联度值的范围,建立了新模型。其次,研究了它的一些性质,并在理论上证明了新模型满足灰色关联公理。另外,提出了新模型的准优值所满足的几个原则,并结合灵敏分析原理给出了准优值的算法步骤。最后,通过实例研究,验证了新模型所得结果不但能够使关联度的值扩充到(0,1]这一更大的范围,而且提高了区分度和分辨效果。

  • 标签: 空间距离 灵敏性分析 灰色关联分析 模型
  • 简介:随机需求库存-路径问题(StochasticDemandInventoryRoutingProblem,SDIRP)是典型的NP难题,也是实施供应商管理库存策略过程中的关键所在。文章通过引入固定分区策略(FixedPartitionPolicy,FPP),将SDIRP分解为若干个独立的子问题,并采用拉格朗日对偶理论以及次梯度算法确定最优的客户分区。在此基础上证明了各子问题的最优周期策略由分区内各客户的(T,S)库存策略以及相应的最优旅行商路径构成,进而给出了客户需求服从泊松分布时求解最优(T,S)策略各参数的方程组,并设计了求解算法。最后,通过数值算例讨论了上述策略以及算法对于解决SDIRP的有效

  • 标签: 库存-路径问题 随机需求 拉格朗日对偶 (T S)策略 泊松分布
  • 简介:根据客户关系管理(CRM)的基本原理,提出了客户关系管理的过程模型,基于该模型建立了CRM有效的评价指标体系,针对BP算法的自适应、自学习性、自组织特点,提出基于BP算法的客户关系管理有效评价方法,最后运用数字实例验证了该方法的有效和可行.

  • 标签: 企业管理 CRM有效性 神经网络 BP算法 评价
  • 简介:现实企业之间广泛的关联关系导致了复杂的关联信用风险传染。本文改进了传染病模型以用于刻画企业之间关联信用风险的传染机制;并进一步,在部分企业可能形成“免疫”能力的背景下,探讨了关联信用风险传染的稳定状态;最后,在关联企业形成无标度网络环境下,分析了关联信用风险特点对该状态的影响。结果表明:关联信用风险传染阈值和稳定状态感染企业的密度,均与网络初始状态的免疫企业的比例、企业免疫的丧失率及救助时间有关。

  • 标签: 关联企业网络 关联信用风险 传染病模型 免疫性 无标度网络