时变需求

摘要： 针对任务部队的军用物资时变性需求特点,结合军用物资保障体系的一般运转过程,综合经济性、时效性优化目标,构建一种基于混合整数规划的军用物资保障体系优化模型,并运用算例进行计算求解和对比分析,得到军用物资保障体系优化方案。计算结果表明,该方法能够对军用物资保障体系进行科学合理地调整优化,有效提升保障体系的稳健性和可靠性。

摘要： 在“制造商—运输服务商—分销商”组成的三级时滞变质品供应链中,市场需求受产品销售价格与变质时间影响,且运输费用由制造商和分销商共同分担,分别考察了各成员企业在无合作、局部合作及全面合作3种决策模式下的产品定价策略与期望收益水平。结果表明:随着各成员企业间相互合作的不断深入,时滞变质品的销售价格降低,市场供给量与供应链系统的期望收益增加。因此,无论是从市场效率还是供应链系统期望收益角度考虑,各成员企业间全面合作都是最佳决策模式。为全面合作决策模式设计了一种期望收益分配的协调机制,并论证了该协调机制的有效性。算例分析演示了供应链定价与协调过程,敏感性分析给出了特性参数对销售价格、订货批量与期望收益的影响。

摘要： 建立患者准入控制的Markov决策过程(MDP)模型,并基于均匀化方法对该模型进行拓展,实现逐时段的实时决策过程.拓展经典MDP迭代求解方法,提出双向迭代算法、逐时段策略迭代算法等方法对模型求解.以上海某大型医院抢救室为例,数值实验表明:对比现有决策方法,所提出的新方法可以提高危重患者的接收率,提升急诊医疗的服务水平.

摘要： 建立了基于随机干扰和部分预支付条件下部分延迟交货的经济订货批量模型。基于部分预支付条件对零售商成本构成进行了详细分析,总成本函数包括固定订货成本、库存持有成本、采购成本、资金成本、变质成本、延期交货成本和损失的销售机会成本。通过理论研究,确定了最优解的存在条件和唯一性。结合运作管理实践,通过数值算例和灵敏度分析,从管理角度提出了决策建议。

摘要： 针对客户需求随时间实时变化且存在同时取送货的车辆路径优化问题,构建最小化配送总成本的优化模型.考虑动态路径优化问题的处理策略,提出滚动周期型动态调度优化方法,将问题划分为一系列静态车辆路径问题进行求解.通过在蚁群算法中引入遗传算法的交叉、变异操作设计混合蚁群遗传算法对问题进行优化.算例表明:文章所构建的模型及动态调度优化方法能够利用在途配送车辆对时变客户需求做出快速响应,有效降低了配送成本的同时极大地提高了配送中心的服务质量.

摘要： 现阶段,中国的服装行业正处于消费需求升级的阶段,消费者需求与服装行业发展相互促进。如今社交网络的发展以及电商平台的高速增长,由于明星、网红等对时尚的影响力日益加深,使得时尚更迭速度加快,国际上服装品牌的商业模式发生了巨大转变。服装商品企划作为服装品牌产品开发的核心,是面对市场的迅速反应则是品牌竞争力的关键。而传统的服装产品开发中商品企划不仅存在开发周期长,对市场变化不敏感的问题,而且依靠大量的主观意识。因此,对品牌服装的商品企划策略进行思考,使其较为缩短产品开发时间并能对市场的消费者需求变化作出快速的反应,来提升品牌自身的市场占有率变得非常有必要。

摘要： 首先分析了以仓库、配送中心、部队用户为主体的、具有时变需求特性的军事物流体系的一般运行过程,然后结合仓储限定、配送约束、接收限制等条件,构建了基于混合整数规划的军事物流配送中心选址模型,最后应用算例进行求解并对计算结果进行了分析.计算结果表明,所提模型方法能够在满足部队用户动态物资需求的前提下给出较为合理的选址方案和物资配送策略,可为配送中心选址决策提供辅助参考.

摘要： 构建了一个包含原料采购、生产和销售过程的集成供应链模型,研究了由原料、生产商和销售商产品构成的三层库存系统的生产订货问题.在有限的规划期内,销售商每次进货量相同,生产商按照EOQ模型采购原材料.以最小化供应链系统的总运营成本为目标,构建一个混合整数非线性规划模型,寻找销售商最优订货方案和生产商最佳生产策略.首先利用网络优化方法求解生产商的最优生产计划,其次利用定界穷举法寻求销售商最优的订货周期,给出了具体的计算方法和Matlab程序.通过算例分析验证了算法的有效性,并研究了各参数对最小费用及最优解的影响.

摘要： 基于高速铁路高速度、高密度开行特征,将旅客对高铁出行时刻的需求描述为关于意愿出发时刻的连续时变需求,再按照等时间间隔,将其转化为离散时空需求;基于时刻表构建高铁出行时空网络,在不考虑列车拥挤的情况下,将离散客流高铁均衡分配问题等价于具有列车席位能力约束的多个O-D离散需求的最小费用流问题;构建形成基于时刻表的高铁客流分配线性规划模型,为处理模型巨量的决策变量和约束条件,设计丹齐格—沃尔夫分解算法,将模型分解成基于终点的无能力约束最小费用流问题;利用时空网络无圈特性,完成对大规模网络下高铁客流分配模型的求解,并通过海南环岛铁路东环线实例验证算法.结果 表明:对于所有2015年7月1日自三亚站出发的旅客,网络中不存在提前购票附加成本,网络能力较宽松;将网络客流量放大为原客流量的1.8倍,以琼海—海口间14:00出发的3种最优出行方案为例,得到3种方案出行费用均为184.60元,意味着网络达到用户均衡状态,证明模型与算法兼具有效性和高效性.

摘要： 考虑在线零售企业的时变需求,基于逐步求精、渐进式优化的思路,通过实时、动态调整商品在仓库中的存储位置来响应需求的快速变化,并允许拣货员改变其行走路线,在订单拣货的同时进行货位调整.构建了可变路径下动态货位调整框架模型;提出前进和返回交替进行的回转路径策略,并对路径调整策略及商品选择策略两个关键进行研究;通过实验验证模型的有效性.结果表明,在订单规模中等,需求偏度较大时,动态货位调整可节约25％左右的拣货距离,货位优化效果明显,可为在线零售企业科学实施动态货位调整提供理论指导.

摘要： 从客户订单满足率的角度,对大规模定制生产方式中客户订单分离点(CODP)的定位进行了分析。使用CPN Tools工具建立了大规模定制供应链的CPN模型并进行仿真分析。通过仿真，得出了在时变需求的情况下CODP定位点的选取与制造企业客户订单满足率的关系。

摘要： 研究了时变需求下,缺货量可以部分拖后订货的易变质物品的库存问题。有限时域中有关易变质物品的库存问题研究,往往假设未被满足的需求可以全部拖后订货,这与实际情况具有较大的差距。通过假定未被满足的需求的拖后订货率线性取决于缺货周期内排队等待的队伍中总的顾客数目,及物品需求函数为凸函数,建立了有限时域内易变质物品的补货时间安排模型。给出了求解模型的算法,得到最优订购策略,并用数值算例进行了说明。

摘要： 基于常态时间段和非常态时间段等概念,导出了相关策略的启发式算法优于S-M启发式算法的一般性条件,给出了求解一类时变需求订货批量问题的改进启发式算法,并与独立策略,相关策略,S-M启发式算法进行了比较分析.大量的仿真结果表明了该算法的有效性.

摘要： 在假设是变需求以及有限生产率的条件下，研究了具有有限耐烦期的一类生产－库存模型的确定问题。提出可借助于计算机用一维搜索方式确定最优生产库存策略，作为特例给出了具有线性需求的该类系统的生产库存模型，并给出数字例子以进行说明。其结果为库存系统的管理决策提供了理论依据。

摘要： 本文基于常态时间段，非常态时间段，以及Silver & Meal启发式订货条件等概念，推导出了相关策略的启发式算法优于S-M启发式算法的一般性条件，提出了改进的基于相关策略的启发式算法，并通过仿真检验了一般性条件的正确性。

摘要： 本文基于常态时间段，非常态时间段，以及Silver & Meal启发式订货条件等概念，推导出了相关策略的启发式算法优于S-M启发式算法的一般性条件，提出了改进的基于相关策略的启发式算法，并通过仿真检验了一般性条件的正确性。

摘要： 本文基于常态时间段，非常态时间段，以及Silver & Meal启发式订货条件等概念，推导出了相关策略的启发式算法优于S-M启发式算法的一般性条件，提出了改进的基于相关策略的启发式算法，并通过仿真检验了一般性条件的正确性。

摘要： 本文基于常态时间段，非常态时间段，以及Silver & Meal启发式订货条件等概念，推导出了相关策略的启发式算法优于S-M启发式算法的一般性条件，提出了改进的基于相关策略的启发式算法，并通过仿真检验了一般性条件的正确性。

摘要： 本文提出了一种需求和产品价格随时间变化且存货影响销售率条件下,短缺量拖后系数与供应商生产状况相关,各补货周期服务水平和周期长度不相同的供应商管理库存模型.数值仿真寻优证明模型存在唯一最优解.主要参数灵敏度分析显示,需求增长因子和产品销售价格变化因子对计划期内供应链总利润的影响大于短缺量拖后系数.企业应根据需求和销售价格以及短缺量拖后系数的大小,调整各补货周期的长度和服务水平.

摘要： 本文提出了一种需求和产品价格随时间变化且存货影响销售率条件下,短缺量拖后系数与供应商生产状况相关,各补货周期服务水平和周期长度不相同的供应商管理库存模型.数值仿真寻优证明模型存在唯一最优解.主要参数灵敏度分析显示,需求增长因子和产品销售价格变化因子对计划期内供应链总利润的影响大于短缺量拖后系数.企业应根据需求和销售价格以及短缺量拖后系数的大小,调整各补货周期的长度和服务水平.

摘要： 本发明属于云数据处理技术领域，公开了一种云计算环境下基于用户需求时变特性的资源整合方法；采用时隙的模型对用户的时变资源需求建模；持续检测在一定时间窗内到达的多个用户请求；根据用户请求的资源需求量将用户请求进行降序排列，确定执行匹配操作的基准虚拟机；计算其他所有用户请求的虚拟机与基准虚拟机之间的相关系数，将相关系数最小的虚拟机与基准虚拟机匹配；根据当前物理机集合的资源剩余情况，继续进行匹配操作，直至整合后的虚拟机需求波动变大或是超出物理机剩余资源量，则停止匹配操作；将未能匹配整合成功的虚拟机单独放置于物理机中。本发明利用用户请求资源的时变特性；实现提升物理机资源利用率和减小利用率波动的目的。

摘要： 公开用于通过生成包括在第一时间点的第一数量的报告的第一训练输入来训练机器学习模型的方法和系统。报告由游戏平台的用户来提交，并且识别其中游戏平台的内容违反与游戏平台关联的使用策略的事件。方法和系统生成第二训练输入，所述第二训练输入包括在第一时间点是活动的一数量的资源。方法和系统生成第一目标输出，所述第一目标输出识别足以评定所述第一数量的报告的目标百分比的一数量的资源。方法和系统提供训练数据，以便对下列集合来训练机器学习模型：(i)包括第一训练输入和第二训练输入的训练输入集合；以及(ii)包括第一目标输出的目标输出集合。

摘要： 本发明属于云数据处理技术领域，公开了一种云计算环境下基于用户需求时变特性的资源整合方法；采用时隙的模型对用户的时变资源需求建模；持续检测在一定时间窗内到达的多个用户请求；根据用户请求的资源需求量将用户请求进行降序排列，确定执行匹配操作的基准虚拟机；计算其他所有用户请求的虚拟机与基准虚拟机之间的相关系数，将相关系数最小的虚拟机与基准虚拟机匹配；根据当前物理机集合的资源剩余情况，继续进行匹配操作，直至整合后的虚拟机需求波动变大或是超出物理机剩余资源量，则停止匹配操作；将未能匹配整合成功的虚拟机单独放置于物理机中。本发明利用用户请求资源的时变特性；实现提升物理机资源利用率和减小利用率波动的目的。

摘要： 本发明公开了一种时变需求驱动的密集WLAN终端关联管理方法，包括：(1)提出了一种时变需求驱动的密集WLAN终端关联管理框架，包括接入时的初始关联选择和接入后的持续关联优化。其中，初始关联选择通过终端接入控制实现，持续关联优化通过终端迁移决策和终端迁移方案实施实现。(2)在终端初始接入时，同时考虑信号强度和AP负载两种因素，(3)综合考虑信号强度、AP负载、用户需求和迁移频率等影响负载均衡与用户体验的关键因素，(4)设计终端迁移方案实施，使终端与当前关联的AP解除关联，并引导其与指定AP重新关联，保证终端的快速迁移。该方案根据决策结果将对应终端快速且准确地迁移到目标AP，以实现网络总体性能以及用户体验质量的提升。

摘要： 本发明公开了城际铁路旅客时变需求预测模型的建立方法，方法包括：基于城际铁路历史售票数据，分别分析不同车站、不同起始站、往返两个方向、工作与非工作日以及节假日城际铁路旅客需求的分布特征；根据上述城际铁路旅客时变需求的分布特征，使用效用函数计算城际铁路旅客需求的效用值；根据历史售票数据，结合上述效用函数，把城际铁路旅客时变需求数据导入N logit软件进行参数求解；对城际铁路旅客时变需求预测模型进行优度比检验和MAPE检验，基于城际铁路历史售票数据进行分析，挖掘其时间空间旅客需求分布规律和不同层次上的分布规律，构建城际铁路旅客时变需求预测模型，对不同起始站的旅客需求进行预测，提高旅客输送效率。

摘要： 本发明提供了一种无线网络中时变需求驱动的可接入点调度方法，包括：(1)建立时序需求点模型；(2)建立可移动AP调度方案；(3)采用静态调度和动态调度相结合的分配策略进行AP的派遣调度。本发明采用可移动AP实现按需提供服务，能够灵活部署，更好地适配用户需求，提高接入点的利用效率，减少资源浪费，降低部署成本；结合静态调度和动态调度相结合的AP分配策略，在真实需求和估计需求的差距可接受的情况下，执行静态调度，能够从全局的角度在保证服务需求点的同时，提高AP的利用率；在真实需求和估计需求的差距不可接受的情况下根据需求实时动态调整，有策略地增加或减少所需AP，调整派遣方案，更好地适应当前的用户需求。

摘要： 本发明提供了一种旅客时变需求预测方法、装置、存储介质和计算机设备。在历史售票数据中获取第一数据，根据第一数据获取不同OD对在不同时间段内的需求分布，根据所述需求分布采用Log‑linear回归方法获取旅客时变需求的概率函数，采用Nlogit 6软件对所述概率函数的参数进行估计，将得出的所述参数代入所述概率函数获得旅客时变需求模型，将第二数据代入所述时变需求模型判断误差是否满足要求，若满足，则确定出所述需求模型合格，实现了对一天内不同出发时段的旅客需求的预测，减少了资源的浪费。

摘要： 本发明提出了一种考虑时变需求的高速铁路网络列车开行方案优化方法，根据旅客的时变需求和列车运行径路候选集及列车停站模式候选集，在考虑能力约束的条件下，构建列车开行方案优化的双层规划模型，并通过模拟退火算法，采用多种邻域搜索策略求解得到优化后的列车开行方案，通过本发明提出的双层规划方法，利用列车运行的时间信息，不仅可以提高列车开行方案与旅客时变需求的吻合程度，还避免了列车开行方案与列车时刻表综合优化的大规模计算。

摘要： 一种高铁列车运行图与旅客时变需求吻合性的评价方法，先将全天运营时间划分为若干时段，由每一时段每一区间构成时空单元，根据获取的旅客实际乘车数据统计通过时空单元的客流量；根据高铁列车运行图统计通过时空单元的运输能力；根据得到的客流量和运输能力计算时空单元的客座率；按照客流量和运输能力确定的坐标点绘制散点图，获得线性拟合曲线及其斜率α；按照运输能力和客座率确定的坐标点绘制散点图，获得各团簇平均客座率及其关于运输能力的线性拟合曲线及斜率β；最后根据斜率α和β，来判定高铁列车运行图与旅客时变需求是否吻合。若不相吻合，可相应调整高铁列车运行图局部运输能力。本发明的方法步骤简化、可标准化实施，且评价结果客观合理。

摘要： 本发明涉及一种基于蜂群算法的时变需求关联物流运输优化调度方法，该方法的具体实现步骤为：1.配送中心获取客户的已知需求信息；2.构造初始解；3.基于禁忌表思想的人工蜂群算法对初始解寻优；4.获得一条经过所有完备无向图G的顶点的预回路；5.配送中心采集时变信息，获取时变客户的需求信息；6.按照一定的规则对预回路进行调整并满足约束条件。7.结束。获得时变需求关联运输调度的最终调度方案。