摘要：智能制造是世界制造业发展的共同趋势,数字孪生作为推进实施智能制造的重要使能技术,是迈向智能制造的关键环节。为应对车间作业过程中的不确定事件以及生产信息透明度低的问题,提出了一种基于数字孪生仿真的柔性作业车间调度优化方法。首先,设计了数字孪生车间调度框架,构建了基于AnyLogic软件的柔性作业车间数字孪生仿真模型。其次,综合考虑最大完工时间、设备能耗及设备总负荷建立柔性作业车间调度模型,提出了一种改进NSGA-Ⅱ进行求解,采用多策略混合种群初始化方法,并对工序、设备编码采用不同的交叉变异策略。最后,基于标准算例与发动机缸盖制造实例,验证了所提方法的有效性。

摘要：立足于制药产业研发——营销双密集的产业属性,探究广告竞争下,制药企业创新战略选择的影响机制和药品市场绩效.研究发现,制药企业的创新战略选择取决于创新投资和广告投资的内在关系和创新效率.当创新投资和广告投资之间存在挤入效应时,研发创新可能导致囚徒困境的结果;其次,适中的医保福利水平对制药企业的创新意愿有正向影响,过高或过低的医保福利水平,均会降低制药企业的创新意愿;最后,当创新效率足够高且创新投资强度中等时,更多的制药企业进行研发创新,可实现患者福利和社会福利的双重改进.否则,更多的制药企业进行研发创新将导致患者福利和社会福利的双重损失.研究结论可为制药企业协调创新战略和广告战略、政府部门优化医保支付政策和创新激励政策提供可操作性建议.

摘要：鲜活度信息具有供应商私有性,实际供应链中可能存在谎报现象,投资区块链技术可以抑制供应商的谎报行为。本文分析该技术投入前后供应链均衡解的变化,寻求不同情形下区块链技术成本投资阈值,并设计收入共享契约、回购补偿契约进行供应链协调,提出非对称纳什均衡谈判来分配盈余收益。研究表明:合作博弈下,区块链的成本投资阈值、供应链系统收益大小取决于单位产品区块链技术投入成本、交易缩短后的时间及单位产品交易节约成本,与供应链成员的风险规避度无关;三种Stackelberg博弈都存在一个技术投资临界值,且供应商和零售商所能接受的投资阈值不同,是否投资区块链取决于供应商,信息共享度越高越倾向于投资,且投资成本分担比例只影响批发价格。收入共享契约、回购补偿契约协调均使供应链成员收益达到双赢效果,通过非对称纳什均衡谈判能够实现契约协调后动态盈余收益的分配。最后,本研究给出算例分析验证了相关结论。

摘要：随着互联网飞跃发展,弹幕视频应运而生。这种新型的用户与视频交互方式具有新特性,如用户情感表达实时动态性、情感分布多峰性。同时,新特性也给实际研究工作带来挑战,如用户画像刻画难度增大,视频推荐和广告推送所需精度提高。现有研究尚未对弹幕视频的新特性进行深入分析,也没有充分挖掘其本身所蕴含的学术研究价值。本文利用深度学习、自然语言处理技术、系统动力学方法,结合心理学、市场营销学等多学科交叉前沿知识,从数据驱动角度对弹幕视频数据进行分析和建模,深度挖掘视频大数据潜在的商业价值。重点研究弹幕与视频双模态融合的情感识别方法;构建带有用户情感特征的动态用户画像,并建立基于用户画像的网络视频粘性营销机制;分析用户情感与视频广告插播方式的相关性,提出视频广告动态插播策略。丰富现有研究的同时,为网络视频企业准确定位与分析用户需求,创建高品质的智能营销平台供理论与决策支持。

摘要：文章选取我国A股文化创意上市公司2013—2016年的数据为样本,分析媒体关注对企业非效率投资行为的影响效果和作用机理。结果表明:媒体关注能有效缓解企业投资不足,与传统媒体相比,新媒体的缓解作用更为显著;而媒体关注对企业过度投资并无明显的抑制作用;且融资约束在媒体关注缓解投资不足的过程中发挥了中介效应。

摘要：文化创意产业融资问题一直是制约文化创意产业发展的瓶颈。我国文化创意产业目前还没有成熟的融资模式,创新发展我国文化创意产业融资模式,是促进我国文化创意产业健康发展的重要途径。文化创意产业融资模式影响着融资效率,本文根据文化创意产业上市公司不同融资模式来源对我国文化创意产业融资效率进行实证研究,结果表明我国文化创意产业融资效率偏低。在此分析研究基础上,结合我国文化创意产业的特点,提出了提高文化创意产业融资效率的建议。

摘要：基于绩效管理系统的动态性和复杂性特性,分析影响组织平衡和绩效管理系统能动作用的重要战略力量——创新模式;继而从绩效管理系统内动态张力的平衡和绩效管理系统变化的自组织过程等角度出发,尝试构建与创新模式相契合的动态复杂绩效管理系统,助力企业适时地维持和推进组织中的双环学习过程、解决企业创新不足的问题、生成独特的创新文化。

摘要：满足旅客出行需求的列车开行方案能够更好地吸引客流,提高高速铁路的核心竞争力.以最大化经济收益和最小化出行费用为目标函数,以高速铁路开行方案为研究对象,以旅客出行需求等作为约束条件,将列车开行方案与OD客流量结合起来,同时考虑旅客的购票心理和列车购票的时效性,建立了一种基于动态客流的列车开行方案的多目标优化模型,并设计一种基于个体信息和改进变异算子的多目标差分(SG-MOSaDE)算法进行求解.以广州市某线路为例进行实验,结果表明,优化后的开行方案不仅最大化满足了旅客出行需求,而且在提高铁路部门经济收益的同时降低了旅客的出行花费,并且优化后的列车总停站次数较原来有所下降,停站方案更加均衡.

摘要：锂离子电池是一个复杂的电化学动态系统,实时准确的健康状态(SOH)估计对电动汽车动力锂电池的维护至关重要,传统建模方法难以实现SOH的在线估算.基于此,从实时评估电池的SOH出发,在增量学习的基础上,选取与电池健康状态相关的指标建立SOH预测模型.考虑到增量学习中的耗时性问题,提出融合滑动窗口技术的HI-DD算法,该算法可以检测概念漂移是否发生,从而指导和确定模型更新位置;设计出HI-DD与***结合的模型更新策略,进而提高模型的在线学习性能和预测精度,最后使用CALCE提供的电池老化实验数据对所提出的方法进行验证.结果表明,基于增量学习的***预测算法具有较强的在线更新能力和较高的预测精度,能够满足SOH在线预测的实际需求.

摘要：智能制造是世界制造业发展的共同趋势,是我国构筑经济新优势的关键。当下,如何有效设计智能制造系统成为一个亟待解决的问题。作为助力智能制造发展的新范式,精益数字孪生体能够实现智能制造系统的全生命周期映射,基于精益数字孪生体开展智能制造系统全生命周期设计能够极大地提高系统设计的成功率,突破设计瓶颈。基于此,文中提出了一种“精益—创造—构造—支持—再造”的全生命周期设计框架,阐述了如何采用精益数字孪生体开展智能制造设计,并探讨了相应的挑战,以期为智能制造系统设计这一迫切工业问题提供新的解决方案。