摘要：为解决供应链库存切换过程中存在的牛鞭效应问题,构建具有参数和外部需求不确定的系统模型,对模型中的不确定矩阵采用数值界的形式进行描述,并采用H_(∞)控制理论和LMI方法给出状态反馈控制器的设计条件.结果表明,当存在参数和外部需求不确定的情况时,设计的状态反馈控制器可以抑制外部需求波动.给出牛鞭效应的计算公式,通过算例,清晰地反映出需求的波动对于输出成本的影响,证明了该方法的有效性.

摘要：电商与第三方物流供应商之间缺乏协调机制,为了找出有效的物流服务契约以协调由一个电商与一个第三方物流供应商组成的电商供应链,考虑物流服务水平与产品销售价格同时影响产品市场需求,分别假设产品销售价格外生与内生,研究物流服务契约的设计与协调问题。针对传统物流契约的不足,分别引入成本分担契约与收益共享契约,实现对电商与第三方物流供应商的协调。结果表明,成本分担契约能够实现产品价格外生下的供应链协调;收益共享契约能够实现产品价格内生下的供应链协调;成本分担比例与收益共享比例决定协调能否成功。数值实验调查了成本分担比例与收益共享比例对电商与第三方物流供应商期望利润的影响。

摘要：为增强栗翅鹰优化算法的全局探索能力和局部开采性能,提出一种融合能量周期性递减机制与牛顿局部增强策略的改进栗翅鹰优化算法(improved harris hawks optimization, IHHO).该算法在传统HHO算法基础上,启发于自然界中鹰与猎物间的多轮围捕-逃逸现象且猎物能量整体上呈现递减态势,进而设计一种猎物能量的周期性递减调控因子并嵌入能量函数中,该机制有利于实现IHHO算法全局探索与局部搜索间的多轮动态迭代平衡.牛顿局部增强策略借鉴牛顿迭代思想构造一种猎物邻域(当前最优解)的局部再搜索,并依概率实现IHHO算法的局部寻优性能改善.数值实验验证了不同能量周期数和局部搜索次数对HHO算法性能的差异性影响、优越的并行迭代寻优性能以及高收敛精度、高维情形(100D~10 000D)的较好适用性.

摘要：支持向量机的参数选择仍无系统的理论指导,且参数优化一直是支持向量机的一个重要研究方向。传统果蝇优化算法能够较快寻得一个较优的近似最优解,随后在该解的邻域继续迭代而造成寻优时间的严重增加。针对该问题构建了果蝇优化算法与均匀设计相耦合的果蝇耦合均匀设计算法,并将其用于支持向量机的参数优化。该算法首先利用果蝇优化算法并行寻优以快速得到所研究问题的一个较优近似最优解,然后跳转执行均匀设计的局部寻优,以获得一个更优的近似最优解。数值实验结果表明:该算法具有较快的寻优效率和较高的分类精度,验证了其在支持向量机参数优化中的有效性和可行性。