摘要：研究制造商公平关切下具有广告效应的闭环供应链定价决策问题.分别在制造商与零售商广告下,分析广告效应及制造商的公平关切行为对闭环供应链定价策略的影响.研究表明,广告效应对闭环供应链成员及系统整体都是有利的,制造商的公平关切行为有利于自身利润及效用最大化,不利于零售商及系统整体利润最大化.在制造商广告下,当制造商的公平关切程度相对较弱时,零售商的利润不小于制造商的利润;反之,制造商的利润更大.

摘要：为了研究不同广告模式对第三方回收闭环供应链定价策略的影响。在广告营销效率因子及广告成本因子的双因素假设下,构建了3种广告模式下第三方回收闭环供应链的定价决策模型。研究表明:无论零售商还是制造商单独广告,都不影响系统中各成员的最优定价策略,且第三方回收商及系统整体的利润不变,但主导零售商的利润并不一定总大于制造商的利润。联合广告模式只对主导零售商有利,对闭环供应链系统其他成员及整体都均不利。无论何种广告模式下,较之主导零售商及制造商,第三方回收商的利润总是最小的。

摘要：在外包及授权再制造模式下,研究考虑政府补贴及制造商环境设计的再制造闭环供应链生产决策问题.构建4种闭环供应链决策模型,分析政府补贴及环境设计水平对制造商与再制造商竞合关系、闭环供应链绩效以及环境的影响.研究发现,制造商可以通过调节单位再制造外包费或专利许可费实现与再制造商共享政府补贴,因此政府不同补贴策略不会对闭环供应链最优生产决策及绩效产生影响.政府补贴与消费者对再制造产品的认知程度,并不总是有利于提高制造商环境设计水平,但均有助于促进再制造产品销售.制造商总是有动机进行环境设计,而再制造商只有在环境设计能为再制造产品带来更多成本节约时,才有动力接受制造商的环境设计方案.相比于授权再制造,制造商及再制造商均在外包再制造下获得更多的利润.另外,政府补贴与环境设计并不一定总能起到减少产品环境总影响程度的作用.

摘要：研究由供应商、制造商、再制造商及需求市场组成的多周期闭环供应链网络均衡问题。在随机需求假设下,利用变分不等式方法构建了考虑制造商和再制造商广告投入及广告遗忘效应的多周期闭环供应链网络均衡模型,给出了网络模型的均衡条件,利用算例分析对均衡结果进行了验证和解释,并得到管理学启示。研究表明,无论广告遗忘情境如何,制造商广告投入对回收率及整体利润的影响占据主导;当制造商广告投入水平较再制造商更高时,再制造商利润总是更高,而供应商、制造商及系统整体利润仅在广告遗忘系数小于某阈值时更高;广告遗忘性的存在降低了广告投入对目标市场的正向激励作用,随着广告遗忘系数的增加,回收率、成员企业及系统整体利润均降低,并且在广告遗忘系数呈非固定状态下,其前期的值对系统影响更显著。

摘要：建立了零售商处面临随机需求的供应链网络均衡模型,设计了具有抗突发事件性的数量折扣契约,并指出由于突发事件的发生使得需求规模突然变化时,供应链网络中各成员的决策就不再是最优的.算例证明,在制造商和零售商交易之前,建立关于二次订购数量折扣契约可以协调供应链网络,增强供应链网络的抗突发事件性.

摘要：一、高新技术企业的智力资本及其结构高新技术企业的智力资本是其全部无形资本的总和,包括知识产权资本、市场资本、人才资本和结构性资本.知识产权资本主要包括专利权、商标、技能、商业秘密和各种设计专有权等,是人类智力创造的科研成果在一定的法律条件下形成的智力资本,是高技术企业最有特色、最有价值的智力资本之一.

摘要：蒸汽吞吐是稠油热力开采的主要方式，本文对齐齐哈尔油田蒸汽吞吐过程和注汽参数进行优化设计，求得了注汽参数的优组合。

摘要：本文在高新技术企业资金运营效果评价指标体系建立的基础上,运用径向基(RBF)神经网络设计了智能化评价方法,并选择了部分典型高新技术企业资金运营效果数据,对该网络系统进行了综合训练。本文研究为高新技术企业资金运营效果评价、资金运营控制和资金管理提供了一种有效的方法。

摘要：良好的信任关系有助于减少企业间的谈判和摩擦次数,提升供应链成员企业间的合作效率,降低多项成本费用,从而增强供应链的灵活性,并实现供应链竞争力的提升。基于此方面的考虑,以供应链信任关系为研究对象,探讨供应链信任关系在供应链网络中传递并逐渐达到均衡的过程。沿用信任度的概念对供应链成员企业间的信任关系进行定量刻画,通过对取值的拓展,使刻画更贴近现实;基于社会网络理论分析并设计不同信任氛围下信任的传递机制和叠加机制,利用网络均衡理论和极限的思想建立信任均衡模型,对供应链信任均衡进行求解,并对解的稳定性进行分析。研究结果表明,供应链信任的均衡结果与信任氛围和初始的信任状态密切相关,信任氛围对供应链信任仅起保健因素的作用,供应链信任均衡的稳定性主要受关键关系的影响。最后用算例说明和验证结论。

摘要：针对单件车间调度问题,设计了一种改进型病毒进化遗传算法IVEGA。为提高局部搜索能力,有效地避免丢失优秀解,缩小搜索空间,算法在主个体遗传过程和病毒感染过程中分别加入了主群体知识库和病毒群体知识库,并引入学习机制。通过对11个经典的Benchmarks问题进行了求解,结果表明了IVEGA的相对偏差为1.66%。