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1.
传统的零售商的最佳订货量模型中,单位时间的需求量(率)是确定的。考虑了需求量(率)不确定时的最优订货量问题,得到了一个最佳订货量。 相似文献
2.
针对新型物流融资模式的海陆仓融资模式,考虑由船公司向中小进口商融资以支付货款的方式,建立根据进口商最佳进货量及最佳质押量的船公司质押率优化模型.该模型以船公司为领导者,以进口商为跟随者.通过进口商的最优订货量以及最佳质押量,船公司制定对其最有利的质押率.算例验证模型的有效性. 相似文献
3.
需求信息模型对供应链牛鞭效应的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
刘红 《上海海事大学学报》2007,28(2):88-91
建立需求信息为AR(1)及ARMA(1,1)平稳可逆时间序列,采用移动平均法预测市场需求,以订货点法确定订货量的简单两级供应链牛鞭效应的量化模型,并对模型下供应链牛鞭效应的大小及其影响因素进行对比分析.对于服从ARMA(1,1)平稳可逆时间序列模型的需求,根据模型参数ρ和θ的具体情况,采用适当的历史数据期数,可有效降低供应链牛鞭效应. 相似文献
4.
谢瀛慧 《武汉市教育科学研究院学报》1999,(3)
在电大应用专科所用中南财经大学会计系列教材《管理会计学》中,关于一般情况经济订货量下的存货总成本的计算公式,教材通过例题运用逐步测试法,以及图示法得出年订购成本与年储存成本相等时存货总成本为最低:存货总成本TC=(2×存货的年需要量 D×每次的订购费用K×单位存货年储存费K。)~(1/2)即 TC=(2DK·K)~(1/2)。 相似文献
5.
尚轶伦 《中国科学院大学学报》2012,29(1):12-16
考虑加权连通图上的简单连续时间马氏过程,每条边上赋权为马氏过程的转移速率,使得马氏过程混合时间最短的赋权问题称之为最快混合马氏过程问题(FMMP).我们证明FMMP在图自同构群的不变点集合中取到最优,并且在 边传递图中解析地得到了最优解. 相似文献
6.
为减少移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)网络中移动用户的长期任务开销,利用强化学习的马尔科夫决策过程,将用户的移动性与系统的动态信息建模为随机优化问题.依据系统信息的状态,将问题分为系统信息已知、系统信息未知2种情况.在系统信息已知时,提供了问题的最优解;系统信息未知时,基于在线学习提出... 相似文献
7.
为研究集装箱船航行过程中的纵摇角度预测问题,采用遗传算法(genetic algorithm, GA)对反向传播(back propagation, BP)神经网络的初始权值和阈值进行优化,并对比分析优化效果。以集装箱船实际航行数据为基础,划分数据集,确定神经网络结构,并初始化GA参数;GA以适应度值为指标,迭代搜索最优适应度值,确定BP神经网络参数;使用具有最优初始权值和阈值的BP神经网络进行纵摇角度预测,并结合均方误差(mean square error, MSE)和平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)对预测结果进行对比分析。结果表明：所提模型具有较高的预测能力,预测结果的MSE和MPAE分别为0.719 2和0.008 2,预测结果较为准确。 相似文献
8.
深入研究了PROSPECT模型中叶肉结构参数N对叶片反射和透射光谱的影响,利用迭代法使全波段代价函数达到最小来计算LOPEX93数据集中样品的最优N值,对在最优N值下的模拟光谱与实测光谱进行比较,并对N在不同取值情况下,叶绿素与水分的反演进行了研究.研究认为:(1)N对整个光谱波段产生影响,并随N的增大而减小;(2)构造全波段代价函数,利用迭代法得到的最优N值可以很好地模拟实际光谱;(3)在高估N值情况下的叶绿素和水分反演精度明显高于低估N值的情况;(4)水分反演的效果明显优于叶绿素反演的效果,原因与代价函数的选取有关. 相似文献
9.
为实现水面无人艇(unmanned surface vessel, USV)在未知环境下的自主避障航行,提出一种基于深度Q网络的USV避障路径规划算法。该算法将深度学习应用到Q学习算法中,利用深度神经网络估计Q函数,有效解决传统Q学习算法在复杂水域环境的路径规划中容易产生维数灾难的问题。通过训练模型可有效地建立感知(输入)与决策(输出)之间的映射关系。依据此映射关系,USV在每个决策周期选择Q值最大的动作执行,从而能够成功避开障碍物并规划出最优路线。仿真结果表明,在迭代训练8 000次时,平均损失函数能够较好地收敛,这证明USV有效学习到了如何避开障碍物并规划出最优路线。该方法是一种不依赖模型的端到端路径规划算法。 相似文献
10.
陈钊 《安徽职业技术学院学报》2018,(2):19-21,28
针对矩形排样问题可以通过规定的排样规则(剩余矩形排样法)将问题转化为可以求解的组合优化问题和解空间是离散型的特点,提出了一种改进的离散粒子群优化算法。文章根据组合优化问题及离散量的特点,对粒子的位置、速度及其运算规则进行了重新定义,然后利用改进的离散粒子群算法来搜索出最优解从而解决问题。通过与其他典型算法进行的仿真比较,结果表明,该算法具有很好的性能。 相似文献