摘要：关联规则挖掘算法致力于发现隐藏在海量数据中的有趣联系,被广泛应用在金融、生物、商业、医学等领域,FP-growth算法是其中的经典算法,只需扫描两遍数据库,可以压缩被搜索数据集的大小,能够适应不同长度的规则。文中分析了FP-growth算法的执行步骤并将其应用于预处理的音乐数据,结合用户属性挖掘出符合用户需求的精准数据和规则并进行音乐推荐和广告推送。实验表明FP-growth算法的运行时间比Apriori算法大约少了一个数量级,且在音乐推荐方面具有可行性。

摘要：物流中心的各个区域之间存在着一定的关系,研究各区域之间的亲疏关系,进行整体布局设计,能够缩短运输路线,减少不必要的作业时间。本文采用SLP法[1]对JSY医药物流中心进行布局设计,研究仓库、辅助作业区、会展中心、办公楼信息监控处理中心、后勤服务区停车场之间的关系,有效地将作业程度紧密的区域放置在一起,节省了不必要的来回作业时间。

摘要：文章探讨了铁路工程项目建设不同阶段的投资控制问题,认为:铁路工程的投资控制需要参与各方——建设单位、设计单位、施工单位及监理单位等共同努力、协调配合,从项目的策划阶段、设计阶段、实施阶段至竣工验收阶段的全过程进行控制。

摘要：本文结合绩效评估的相关理论知识和C公司的现状,根据岗位特点建立指标体系,进而运用层次分析法计算各项指标的权重,设计了评分标准,并对评估形式做了简要说明,初步解决了员工的绩效评估问题。

摘要：伴随着国内工程项目朝大型化、复杂化的发展,大型工程项目的风险管理在项目管理中愈显重要,根据大型工程项目的特点,分析了大型工程项目在风险损失上的五类风险,并设计了风险损失的评价思路,构建了适合LEP特点的风险损失估计模型,并基于蒙特卡洛分析方法构建了风险评价分析的思路。

摘要：经济增加值考核是引导企业从关注利润创造向关注价值创造转变的重要抓手。在电力体制改革重启的背景下,本文从经济增加值模型在电网企业的适用性入手,分析承担社会责任对电网企业经济增加值的影响,依据外部性理论设计提出了基于电网企业社会责任的EVA修正模型,以期为新一轮电力体制改革进程中科学、客观地评价电网企业价值和企业负责人经营绩效提供参考。

摘要：运用Mukhopadhyay-Setoputro模型分析了由单个按订单生产企业和众多消费者构成的按订单生产系统的最优退货策略问题,主要研究了企业的最优退款数额和最优模块化设计水平。为此首先分析了该模型的不足和错误之处,并提出了改正这些错误和不足的具体措施,并在此基础之上提出了更符合实际情况的修正模型,并最终得到了该修正模型下的最优退款数额和最优模块化设计水平。

摘要：本文以最低库存成本和最高订单满足率为目标,设计订货决策,运用Python构建三级供应链库存分配仿真模型,仿真模拟产品的发货、收货,分配订单的过程。在订货决策中引入了一种平移加权的计算方法,使得在库库存量更接近需求预测量。仿真结果证明该设计方案对下级仓库的订单满足率有优化作用。

摘要：根据具体的配送中心选址问题重新设计了编码方式,并进行了遗传算法设计,最后通过设置不同参数,对所得结果作了对比分析,最终通过具体的算例得出最优解。

摘要：研究了在实际投资决策中存在交易成本(税收和交易费用)和投资数量约束下的投资组合选择问题,并进一步设计了一种求解该问题的改进粒子群算法。最后,给出了一个数值例子,说明该模型和方法的有效性。