摘要：针对目前供应链中价格导向环境下不断升高的质量失效比例,采用基于组织行为学和制度工程学的理论方法对供应商的质量进行了优化研究,尤其是从管理制度角度进行了量化分析和优化方案设计.通过对供应商的不同选择行为进行深入详细的特征分析,并结合与之相匹配的制度工程学模型和计算,建立了一套能够普遍使用的从管理角度进行改进优化的方法.通过在某公司的试运行,验证了该优化方法对供应商管理制度调整的有效性,包括综合设计改善观测器的有效性、提高行为效用和控制行为资源、结合层次分析法重新定义供应商绩效评估以影响和控制行为机会等,藉此不仅促进了该公司的供应商质量管理不断提高,解决了供应商质量不良和改进不力的情况(通过9个月制度优化,产品质量不良率从2.3%降低到了0.9%),并且验证了这套量化管理制度优化方法的有效性.

摘要：在由一个制造商和一个回收商组成的逆向供应链系统中,由于信息不对称存在着道德风险和逆向选择双重问题,制造商需要设计激励契约,以激励回收商的努力水平达到最优。结合委托代理理论和最优控制理论,研究了信息不对称情况下回收商的回收运营能为连续类型的激励契约模型,发现回收运营能力为连续类型时,所有回收商均能根据自己的类型选择最适合自己的契约。通过模型讨论了相关参数对激励契约的影响,并应用MATLAB软件对模型进行了数值仿真,分析了相关参数变化对制造商和回收商期望收益的影响。

摘要：文章设计了政府、制造者、零售者、第三方回收者和消费者的三阶段博弈决策模型,以政府奖惩政策对混合渠道各利益主体的定价策略和效用影响,用Stackelberg博弈模型对节点成员决策进行解析,构建收益费用共享契约机制实现双渠道闭环供应链的协调,最后用数值仿真验证分析。研究发现:政府最优规制水平下制造者对零售者和第三方回收者的收益费用共享契约设计可以有效提高再制造产品的竞争优势,平衡消费者的不确定需求。协调后的闭环供应链的系统利润达到集中决策标准,节点成员的效益均得到了提升。

摘要：针对复杂的生产环境,建立基于学习效应的多目标置换流水车间调度问题模型。设计嵌套有萤火虫算法的膜算法,改进其邻域搜索策略,对构建的模型进行寻优求解。利用Car类基准测试问题测试萤火虫膜算法的性能,并通过与萤火虫算法和粒子群算法的对比,验证了萤火虫膜算法在求解置换流水车间调度问题中的可行性和有效性。利用膜算法求解得到的不同学习率下置换流水车间调度问题的最大完工时间及总流经时间,构建Pareto最优解集,分析不同学习效应因子对多目标置换流水车间调度问题的影响程度。

摘要：传统的基于多准则决策的方案评价方法均基于专家的主观决策确定指标的优劣程度,并且方案排序结果难以直观地判断方案的优劣程度。针对该问题,将信息公理可量化指标设计程度的优势和云模型可进行定量信息转化的优势相结合,提出了信息公理与云模型集成的方案评价方法。相比于模糊集方法,粗糙集不需要先验信息,能够客观地处理模糊以及不确定的评价指标信息,提出了基于粗糙信息公理的方案指标评价方法。以方案评价指标信息量为云滴,运用逆向云模型将信息量转换为定性的方案评价,进而通过云数字特征对方案进行分析。以某装载机设计方案为例,验证了所提方法的有效性。

摘要：文章研究分布式线控转向系统的可靠性问题,并提出一种能够有效提高分布式线控转向系统可靠性的容错技术。首先运用FMEA与故障树分析两种风险评估方法相结合的方式,对分布式线控转向系统进行新的适用于其本身的可靠性分析;其次根据对分布式线控转向系统的可靠性分析及系统需求,提出一种基于最小故障静默单元的容错技术,并设计分布式线控转向系统中的容错单元;最后对所设计的容错冗余单元的可靠度和分布式线控转向系统的可靠度进行数学计算,计算结果表明针对线控转向系统设计的容错单元能够有效地提高分布式线控转向系统的可靠性。

摘要：针对目前具有学习效应调度的研究范围局限在单机或双机流水车间调度方面且学习模型过于简单的问题,建立了一般情况下具有工件相关学习因子、以最大完工时间为目标的多机流水线调度模型。在对模型有效求解方面,针对多项式算法和启发式算法的不足,提出引入智能算法进行求解的思想,将新颖的布谷鸟智能算法用于模型求解,设计了IMM编码用于编码转换,用An混沌映射进行种群初始和启发式算法随机替换策略以提高种群的质量和分散度,再结合迭代贪婪算法和Metropolis准则以提高局部搜索能力和避免早熟,建立了一种混合布谷鸟算法。仿真验证了该混合算法的有效性和优越性。

摘要：针对传统质量功能展开考虑功能需求间自相关关系不足的问题,采用模糊质量功能展开将顾客需求重要度转化成产品功能需求重要度;基于模糊DEMATEL方法分析了产品功能需求之间的相互影响关系,对初始产品功能需求重要度进行了修正。采用模糊KANO问卷分析了功能需求的类型,并根据定量KANO模型分析了产品功能需求和顾客满意度之间的函数关系。以顾客满意度最大化为优化目标,建立了产品功能需求优化模型。通过实例验证了所提方法的可行性和有效性。

摘要：针对现有和声搜索算法收敛速度慢、参数选取困难的不足,提出了一种求解数值优化问题的轮盘赌自适应和声搜索算法。该算法在和声库学习环节用轮盘赌选择取代HS算法的完全随机选择和GHS算法的贪婪选择,在提高收敛速度的同时克服了GHS算法由于贪婪选择造成的早熟;在参数选取中利用群体适应度方差生成概率PAR以自适应微调,然后根据和声库的信息、变量的取值范围和迭代次数进行自适应调整微调步长。仿真时设计了一个特殊函数用于例证轮盘赌选择机制的有效性和GHS算法的早熟问题,通过四个经典函数证明了该算法在收敛速度和收敛精度方面优于HS和IHS算法。

摘要：基于Wi-Fi技术的无线家居网络,具有其他家居网络所不能比拟的优势,符合智能家居网络技术的发展趋势。远程控制网络家电是智能家居中的重要组成部分。文中设计了Wi-Fi无线家居的结构,提出利用P2P技术远程控制网络家电,并深入研究了该系统中建立P2P通信时要解决的问题。