摘要：由于闭环供应链网络在环境法规、客户压力等方面都受到关注,故供应商选择在供应链管理中更具挑战性,本文所提闭环供应链网络模型可解决上述问题.其中,供应商会提供数量折扣以激励买家购买更多的产品.模型的目标函数是将经济成本与碳排放量降至最低,最大限度提升客户满意度等参数,并确定出最佳的供应商、采购量、运输方式、技术类型、碳排放量、库存量及工厂间运输流量.本研究基于MATLAB R2010a软件包对测试问题进行模型验证及敏感性分析,结果表明:考虑数量折扣后,可显著降低供应链的总成本.随着碳排放成本的上升,供应链的总成本也会随之上升,随之碳减排率也会不断提升.可知该模型具有有效性与实用性,可为供应链网络设计者提供决策依据,为政府制定碳补贴政策实现减排提供理论依据.

摘要：随着信息技术的不断发展,纷繁复杂的信息无时不刻的充斥着社交网络,这也使得负面舆情信息不断滋生并快速传播,严重影响了网络安全和社会稳定。本研究提出考虑思考时滞的舆情传播最优控制模型。首先,基于传染病模型构建引入思考者的舆情传播模型。其次,对模型中的参数进行敏感性分析,并引入对立舆论攻击机制,利用最优控制理论设计所提舆情传播最优控制模型,旨在最小化舆情采纳者密度和控制成本。实验表明,所提模型能够对社交网络中的舆情传播进行有效控制。

摘要：近年来,社交网络已成为用户普遍分享信息和交流互动的媒介,这使得社交网络中的舆情信息传播具有速度快、覆盖范围广等特征.但是,由于存在较多破坏性强、非理性的负面舆情信息,故社交网络舆情信源的发现和控制受到了学术界与相关监管者的广泛关注.文章针对社交网络中节点间关系强度不确定、舆情信源定位困难等问题提出了一种两阶段的舆情信源发现方法,以传统社交网络SI模型为基础,融入用户关系强度进行优化,在异质网络环境下结合概率加权图和宽度优先搜索树进行建模,并结合Louvain算法进行算法设计,最后利用BA无标度网络和真实社交网络用户数据集进行算法比较.实验结果表明,文章所提舆情信源发现算法从运行效率和准确率来看都优于现有的信源定位算法.