模糊需求

摘要： 针对灾后应急救援的选址-路径问题,在需求不确定性的约束下,建立以救援效率最大化和总成本最小化为目标的多阶段决策模型。首先,采用数据包络分析模型评价每段路线的救援效率;其次,考虑到决策者在不同阶段对救援效率和成本的要求不同,构建多阶段选址-路径优化模型;最后,设计改进的快速非支配遗传算法进行求解,改进的NSGA-Ⅱ算法设计两段式编码方式,采用基于混合交叉和退火变异的优化策略,并在传统精英策略的基础上加入比例法。实验结果表明,改进的快速非支配遗传算法能有效地求解双目标选址-路径问题,且在平衡救援效率和成本方面多阶段模型相较于单阶段模型表现更优。

摘要： 产品概念设计模糊前端阶段存在大量自然语言表征的产品性能期望型需求,这一类需求不仅是用户对产品满意度的重要衡量标准,还是推动产品创新发展的源动力。然而,这一类需求也往往是模糊性、非完备性和主观局限性特征最为显著的一类需求,在面向产品概念设计的表征和转换等阶段的精确性不足。针对上述设计问题,首先通过引用经典TRIZ理论中的通用工程参数,构建了产品(专利/需求)—通用工程参数—结构(PGS)映射模型,在理论层面上为模糊前端需求面向设计过程的映射转换奠定了基础;其次,在所述映射模型的引导下,基于专利数据构建了领域知识图谱,实现了性能参数型实体的识别与提取,增强了支持概念设计的知识图谱可用性;再次,结合PGS映射模型及领域设计知识图谱,实现了工程参数形式的模糊前端需求结构化表征与补全,并进一步构建了概念设计结构解空间;最后,在机械设备领域构建了知识图谱并完成了实例验证。

摘要： 为了对急物流设施选址问题进行合理的研究,建立了包含配送中心、配送点和需求点的多级应急物流网络。基于应急物资需求特点,使用三角模糊数表示应急物资需求的不确定性,同时考虑应急救援成本和应急救援时间两个目标,建立了应急物流设施选址模型。采用去模糊化方法将三角模糊数转化为确定数,利用成本和时间的单目标的最优结果将多目标转化为相对值,再对时间和成本目标进行加权处理,既消除了不同目标之间的单位及数量级差异,还可以进行动态调整。设计了遗传算法对模型进行求解,通过实际算例表明了模型和算法可以有效地解决应急物流设施选址问题。

摘要： 突发事件爆发后,应急决策通常面临信息不对称的情形,由此获得合理的解决方案非常困难。研究需求量不确定的场景下,同时决策应急物资中心选址方案和配送路径的问题。首先引入三角模糊数刻画模糊需求,提出模糊需求下的应急物资中心选址—路径模型;然后定义Q-学习中的状态、动作和奖励,形成超启发式算法的上层策略;最后以一种新架构封装低层算子,提出一种基于Q-学习的超启发式算法。通过数值实验验证了算法的有效性,同时通过案例分析体现了模型和算法在实际应用中的可行性。

摘要： 为解决连锁企业库存不平衡问题,本文研究了考虑多商品多批次取送货的模糊需求车辆路径问题。该问题综合考虑了多货混装、多次访问、供需未匹配、客户需求不唯一以及需求不确定等因素。本文以运营成本最小为目标,构建MCVRPSPDFD数学模型,模型利用可信测度理论应对决策环境中的不确定因素,通过改进的禁忌搜索算法进行求解。为适应模型需求和提升运算效率,算法设计了合理的初始种群形成过程及编码解码方式,并通过参数测试选取合适的参数。算例结果显示,本文成果能有效解决连锁企业库存不平衡问题,决策者偏好值的变动会对运营成本产生影响。

摘要： 针对物流配送过程中的高碳排放问题,从低碳视角出发,构建考虑模糊需求的低碳取送货车辆调度(LCVRPPD)模型,并提出一种基于2-OPT的差分算法对问题进行求解.该算法中,采用自然数编码方式并设置三种不同的适应度函数;随后,引入2-OPT算法取代差分算法原有的变异机制,并结合二项交叉算子和贪婪选择算子,从而提高改进算法的收敛速度.案例分析中,通过田口法确定改进算法参数的合理取值,通过SPSS分析揭示了在运输成本最小、碳排放量最小和总成本最小的三种不同目标模型中,以总成本最小为目标函数的模型的解的效果最好.针对不同顾客规模的算例,改进算法与基本差分算法相比,总成本可以降低1.8％～3.0％,碳排放量可以降低0.7％～3.5％;与遗传算法相比,总成本可以降低1.9％～16.47％,碳排放量可以降低1.2％～4.3％;与粒子群优化算法相比的优化效果更加明显,总成本可以降低4.0％～22.5％,碳排放量可以降低1.56％～7.88％,验证了算法的有效性及先进性.综上,所提出的模型和算法可以为低碳取送货车辆调度问题提供参考.

摘要： 针对带限制的开放性选址路径问题的研究,考虑模糊需求的条件下,以仓库选址成本、车辆行驶距离成本、机会损失成本、额外距离等目标之和最小化的要求建立数学模型.通过对蘑菇繁殖算法的改进,使用部分映射交叉和路径重连算法代替原算法中父代更新方式;在邻域搜索部分使用概率法进行邻域选择;使用随机模拟程序对设计好的路径进行模拟,计算因服务失败而产生的额外行驶距离与机会损失成本.在保留算法原有特性的情况下使其成功应用于组合优化问题;通过一系列算例测试与对比,验证了模型的正确性与有效性以及混合离散蘑菇繁殖算法的计算效率和优化能力.

摘要： 针对模糊需求下的低碳快捷货运运输方式选择及路径规划问题,运用模糊优化理论,以2-型三角模糊变量表示不确定需求,以运输成本和碳排放量为目标,建立多目标模糊机会约束规划模型.采用逼近理想解排序法对多目标进行处理,得出不同置信水平下的快捷货物运输方案;进而探讨置信参数变化时对运输成本及碳排放量的影响,分析运输成本及碳排放量随运输时间的变化情况.研究结果表明:碳排放量对快捷货物运输方式及路径选择具有一定影响;需求不确定时,在满足运到时限的前提下,合理选择运输方式和路径对于降低运输成本和减少碳排放具有重要意义.

摘要： 针对生鲜品小批量、高时效的运输特点,提出将"高速公路+高速铁路"作为一种快速联运方式应用于生鲜品的多式联运中.以总成本最低为目标,以高铁服务时间窗、客户满意度为约束,构建基于模糊需求的生鲜品公铁联运路径选择与运输方式组合模型.以"哈尔滨?昆明"联运网络为例进行算例分析,应用Lingo12.0实现模型求解.结果表明,提出的"高速公路+高速铁路"联运方式在运输总成本和客户满意度方面均优于单一运输方式,且与"高速公路+航空"联运方式相比具有成本优势;采用灵敏度分析法,分别探究了置信水平、客户品质满意度约束值和时间满意度约束值的变化对运输总成本的影响关系,同时验证了模型的有效性,为"高速公路+高速铁路"方式下的生鲜品运输路径选择提供有益参考.

摘要： 针对集货需求模糊的异型车同时配集货车辆路径问题(HFVRPSDDFP),基于先预优化再重优化的思路构建模型.预优化阶段根据可信度理论和车型选取方法为客户点分配车辆,生成配送方案.重优化阶段利用随机模拟算法(SSA)确定客户集货需求,对服务失败的客户点,制定服务策略,将模糊问题转化为确定型的异型车辆路径问题(HFVRP),并规划路径.设计遗传变邻域算法,通过测试确定邻域结构构造,将自适应搜索策略应用到邻域搜索过程中,保证迭代前期收敛速度和后期全局搜索能力.通过算例验证了本文模型及算法的有效性.

摘要： 为了解决高速公路应急救援过程中多救援点、多种类救援车辆、多起交通事故问题,针对路网中潜在事故对车辆需求的不确定性,本文应用模糊理论建立基于模糊需求的高速公路救援资源调度模型.考虑到潜在事故严重程度和车辆救援成本,采用L-R型模糊数将模糊变量清晰化,得到模糊需求与车辆缺货成本的关系,进而将模型转化为多目标规划问题,并采用遗传算法对模型进行求解.河南省部分高速公路网救援实例表明,基于模糊需求的高速公路救援资源调度方法可以有效解决稀缺资源在路网中的应急调度分配,获得救援时间最短、经济成本最优的车辆调度方案,验证了方法的可行性和有效性.

摘要： 本文研究了制造/再制造工厂通过分销/回收中心实体链和通过电子商务直销渠道,将其产品经由零售商/回收点销售给具有模糊需求的消费市场的双渠道闭环供应链网络均衡问题.利用模糊事件的可信性测度理论,推导了零售商/回收点的模糊销售量、存储量和缺货量的可信性分布以及其期望,建立了零售商的期望利润模型.通过变分不等式理论,刻画了不同决策者的最优行为,建立了具有模糊需求的双渠道闭环供应链网络均衡模型.设计了求解均衡解的修正投影算法,结合算例讨论了模糊需求对均衡解的影响.研究表明,制造/再制造工厂加入直销渠道会增加制造/再制造工厂、零售商/回收点及供应链的总期望利润,但会减小分销/回收中心的利润.

摘要： 研究具有模糊需求的多车场车辆路径问题,在顾客需求不确定的基础上,建立了该问题的基于模糊可信性理论的多目标机会约束规划模型,并利用基于模糊模拟的混合遗传算法进行求解.在遗传算法中,引入了一种新的编码方式,在进化过程中首先将顾客划分到各车场,然后采用各车场车辆路径单独优化和所有车辆路径优化相结合的方法,从而避免局部收敛,达到全局最优的效果.实验证明该算法能有效解决模糊需求条件下多车场车辆路径问题.

摘要： 研究具有模糊需求的车辆路径问题,针对具有不确定需求的单车辆单车场的车辆路径问题,建立了基于模糊可信性理论的多目标模糊机会约束规划模型,并提出了求解该问题的一种混合蚂蚁算法.同时,在最小化车辆预计行驶距离和额外行驶距离的目标下,通过试验验证了决策者主观偏好值的选取对决策结果的影响.

摘要： 本研究在对具有模糊需求的车辆路径问题(VRPFD)进行简单描述的基础上，结合模糊机会约束规划的基本理论给出了解决该问题的基本思路，构建了其数学规划模型，并设计了解决该问题的一种Sweeping启发式算法。最后，在最小化车辆总行驶距离的目标下，通过随机模拟方法研究了决策者的主观偏好P*对最终决策目标的影响作用，并给出了P*的合理取值范围。

摘要： 本文着重研究模糊需求信息条件下风险规避型分销商库存决策问题,利用模糊理论的基本运算规则、扩展原理及Markowitz提出的均值-方差模型建立两类模糊需求信息条件下风险规避型分销商库存决策模型:风险规避型分销商在可接受的库存成本基础上追求库存成本方差最小的模型;风险规避型分销商在可接受的库存成本方差基础上追求库存成本最小的模型.并以数值分析的方式来分析模型内在涵义.

摘要： 在易腐品供应链中零售商的订货量决策对整个供应链的绩效有很大影响,但需求不确定加大了零售商决策难度.文章利用三角模糊数处理外部需求的不确定性,并考虑易腐品的损耗率为常数的情况下构建零售商决策模型.最后利用算例对模型进行验证,得到零售商获得最大利润下的最有订货量.

摘要： 库存管理模型在现实生活中有着广泛的运用，它为管理决策者有效地确定最佳订购量提供了理论依据。由于历史数据的缺乏，需求量在很多情况下往往被主观的确定，因而有可能会产生一定的系统误差。本文建立了一个需求为模糊的单周期库存模型，考虑购买成本，缺货成本以及库存成本，并运用模糊集理论对模型进行处理，以得到使总成本达到最小的最优订货量。

摘要： 库存管理模型在现实生活中有着广泛的运用,它为管理决策者有效地确定最佳订购量提供了理论依据.由于历史数据的缺乏,需求量在很多情况下往往被主观的确定,因而有可能会产生一定的系统误差.本文建立了一个需求为模糊的单周期库存模型,考虑购买成本,缺货成本以及库存成本,并运用模糊集理论对模型进行处理,以得到使总成本达到最小的最优订货量.

摘要： 针对一类上市初期的新型产品,采用模糊变量描述需求信息的极大不确定性.新型产品对原有产品可单向替代.在报童模型的基础上建立了分销商对新型产品的期望利润模型,并通过广义密度函数将模糊变量等价转换为广义随机变量,从而简化了计算.最后给出了一个数值案例分析。

摘要： 本发明公开了一种基于指标模糊分割和TOPSIS的通航应急救援资源需求预测方法，首先构建指标模糊分割模型；其次计算待识别样本在各指标下隶属于各级别的隶属度值，建立以隶属度函数表征的决策矩阵，利用TOPSIS方法解决该多属性决策问题，获得待识别样本权重级别；最后对案例数据权重进行排序，得到相应的通航应急救援资源需求数量等级，通过巧妙的设计，以通航应急救援资源需求预测为出发点，将通航应急救援资源需求预测问题转化为多属性决策问题；随后利用TOPSIS多属性决策方法合理寻求通航应急救援资源需求预测的数量，为预测通航应急救援资源需求数量提供了一种科学的方法，有很强的工业实用性，便于推广和使用。

摘要： 本发明公开一种考虑部分数据模糊和缺失的应急物资需求预测模型构建方法及基于该模型对应急物资需求进行预测，针对白化权函数转折点难以确定模糊数据的问题，提出两种求模糊区间灰数的“核”的计算公式，所得的“核”代替原有模糊信息，达到不确定信息转变为确定信息的目的，针对部分数据缺失，在结合灰色关联度和K近邻填补算法的基础上，提出改进的GKNN算法，在填补环节引入权重，并在填补后加入逻辑检验条件；然后将预处理后的数据输入经过改进的遗传算法优化后的神经网络模型，得到训练好的应急物资需求预测模型，并对预测模型进行测试，调整模型参数使得模型最优，预测精度也更高。

摘要： 本发明提出的是基于粗糙集和模糊层次分析法的业务需求权重设计方法。包括如下步骤：步骤一、采用合适方式存储电网基本情况、电网及电源建设情况、用电情况内容，规划并分析电网业务需求信息；步骤二、利用粗糙集来初步确定电网业务需求权重；步骤三、通过模糊层次分析法将电网业务需求的自相关性纳入考量，来解决业务需求初始权重相等或为零的问题；步骤四、将主客观的业务需求权重通过合适的权重偏好系数线性相加组合起来得到所需的业务需求权重。既解决了利用粗糙集求得的业务需求权重出现相等或等于零的情况而对电网部分业务需求权重的准确设计产生干扰的问题，也克服了层次分析法难以将电网业务需求模糊性纳入考量范畴的问题。

摘要： 本发明提供一种需求语句模糊性判定方法及装置，涉及语句识别技术领域，可用于金融领域或其他技术领域。所述方法包括：获取待判定模糊性的需求语句；基于预设语句模糊性判定模型对所述待判定模糊性的需求语句进行语句模糊性判定，得到所述待判定模糊性的需求语句的模糊性判定结果；其中，所述预设语句模糊性判定模型根据标注有语句模糊性标记的需求语句样本训练特征学习二分类模型得到。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的需求语句模糊性判定方法及装置，无需依赖相关人员的工作经验即可实现需求语句模糊性判定，且省时省力。

摘要： 本发明公开了一种基于启发式规则的软件需求描述模糊性检测方法，以一个特定软件系统的需求描述集合为输入，综合利用多种NLP技术处理需求条目，提取出关键数据结构，基于启发式规则对需求集合中存在的模糊性进行检测。本发明方法简单、有效，通过引入新的依存关系、改进旧的启发式规则，本发明解决了模糊范围检测准确率低的问题；结合已有的软件需求结构化算法以及软件需求关联关系检测算法，本发明提出了模糊传播检测算法，解决了现有模糊检测忽略模糊在需求间的传播的问题；本发明还包含了一个可视化软件需求模糊性检测工具，可以使得软件需求描述撰写人员十分方便地找到软件需求描述中存在的模糊性表达。

摘要： 本发明涉及电动汽车充电技术领域，提供了一种基于模糊综合评价法的住宅区电动汽车充电需求的建模方法及充电系统，方法包括步骤：建立单台电动汽车动力电池的充电模型，采用蒙特卡洛法抽取每辆电动汽车的开始充电时间和日行驶里程，针对充电桩数量不足造成的排队等待问题以及车主结束充电服务后不能及时离开充电车位造成的充电设施浪费现象，利用模糊综合评价法判断车主的充电选择，得出每位车主的充电响应时间等。本发明能够充分考虑剩余荷电状态和排队等待时间对车主充电选择行为的影响情况，为配电网安全稳定运行以及充电设施合理布局提供了依据。

摘要： 本发明公开了一种基于指标模糊分割和TOPSIS的通航应急救援资源需求预测方法，首先构建指标模糊分割模型；其次计算待识别样本在各指标下隶属于各级别的隶属度值，建立以隶属度函数表征的决策矩阵，利用TOPSIS方法解决该多属性决策问题，获得待识别样本权重级别；最后对案例数据权重进行排序，得到相应的通航应急救援资源需求数量等级，通过巧妙的设计，以通航应急救援资源需求预测为出发点，将通航应急救援资源需求预测问题转化为多属性决策问题；随后利用TOPSIS多属性决策方法合理寻求通航应急救援资源需求预测的数量，为预测通航应急救援资源需求数量提供了一种科学的方法，有很强的工业实用性，便于推广和使用。

摘要： 本发明公开了一种基于模糊强化学习的动态需求响应定价方法，包括步骤：S1、建立分层电力市场模型，包括模糊负荷需求响应模型、负荷聚集商优化模型及其目标函数模型；S2、对步骤S1所建立的模型用模糊强化学习算法进行求解得到最优零售电价。本发明在考虑负荷响应模糊不确定性的情况下寻找合理的电价，针对动态需求响应定价模型没有考虑负荷响应模糊不确定性的不足，提出模糊负荷需求响应模型，负荷聚集商优化模型和目标函数模型，并提出基于模糊强化学习的动态需求响应定价步骤，不仅充分考虑负荷响应的不确定性，还能适应动态变化的电力市场环境，提高了计算效率，通过优化找到实时最优定价策略，起到提高电网可靠性减少能量不平衡的作用。

摘要： 本发明公开了一种基于模糊需求响应的分布式能源系统优化配置方法。首先，建立分布式能源系统的能量流动拓扑和基本负荷模型。其次，基于室内外温度传递规律建立空调调节系统装置输出与室内温度函数关系，得到需求侧响应模型。再次，以室外温度和电价为需求侧响应影响因素，以模糊综合评判为方法，提出计及室外温度和电价的模糊需求响应模型，建立基于模糊需求响应的负荷模型。然后，建立优化配置模型目标函数、约束条件。最后，基于能量流动拓扑、负荷模型、目标函数和约束条件，建立优化配置模型，并进行求解。本发明解决了室外温度和电价共同影响下的需求响应参与度问题，充分利用了建筑和空调调节装置的热储能特性，大幅度降低系统经济成本。

摘要： 本发明提供一种模糊需求下带时间窗的时间依赖型绿色车辆路径优化方法，包括：确定速度时间依赖函数，并结合速度函数推导车辆能耗计算模型；基于模糊可信性理论建立模糊机会约束规划模型；制定重调度策略，对预优化路径服务失败的客户及后续客户重新制定配送计划；采用混沌映射生成初始种群，在遗传算法基础上嵌入三种邻域结构，并引入自适应邻域搜索次数策略，设计混沌遗传变邻域算法求解所建立模型，从而获得最终的优化方案。本发明对客户需求的模糊性、配送区域路网速度连续变化以及车辆速度、载重、道路坡度等对油耗影响进行比较充分的考虑，更贴近配送生产活动的实际，拓展与深化了车辆路径问题研究。