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  • 简介:根据客户关系管理(CRM)的基本原理,提出了客户关系管理的过程模型,基于该模型建立了CRM有效的评价指标体系,针对BP算法的自适应、自学习性、自组织特点,提出基于BP算法的客户关系管理有效评价方法,最后运用数字实例验证了该方法的有效和可行.

  • 标签: 企业管理 CRM有效性 神经网络 BP算法 评价
  • 简介:行风建设是文明建设的窗口,也是广大人民密切关注的问题,科学地,客观地评价行风建设绩效不仅能促进行业完成为人民服务等的目标,而且对减少投入,增加产出也有重大意义,文章试用DEA方法和层次分析法对同类型行业的行风建设相对有效进行评价。这是定量分析与定性分析相结合的方法。

  • 标签: 行风建设 DEA 层次分析法 相对有效性 指标体系 数据包络分析
  • 简介:从实际应用出发,对文献[1]中提出物流配送中心选址的随机数学模型进行了有效分析.通过计算机模拟得到的数据,分别应用随机数学模型和传统选址方法对不同规模的配送网络进行选址,通过分析两者在不同条件下的总费用,得到了该随机模型的一些有趣的性质,为实际中的应用提供了依据.

  • 标签: 运筹学 有效性 数值模拟 随机数学模型
  • 简介:在生产制造系统中,装配线的平衡需要针对多个目标.传统的装配线平衡问题,优化单一目标,忽略了目标之间的联系.优化一个目标的同时,劣化了另外一个目标.文章研究了多目标装配线平衡问题,探讨了这些目标之间的联系,设计了禁忌搜索算法求解多目标装配线的平衡问题.文章从生产管理系统的角度优化多目标装配线平衡,与单一目标相比,具有显著的改进.

  • 标签: 装配线 平衡 禁忌搜索 多目标 组合优化
  • 简介:投资者进行投资实践时无不面临着背景风险。绝大多数以均值方差为框架的投资组合并没有考虑背景风险,其效用在实际应用中容易受到背景风险的影响。本文在含有交易费用的双目标函数模型中引入背景风险,从是否含有背景风险和背景风险偏好度大小两方面对投资组合问题展开研究,并使用智能算法得到模型的最优解,对模型进行实证分析。实证结果表明:1)当背景风险收益为0时,含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合更能反映真实的投资环境。2)当背景风险收益不为0时,含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合得到更高的收益。因此,考虑背景风险后投资组合的构建优于不考虑背景风险投资组合的构建。

  • 标签: 投资组合 背景风险 交易费用
  • 简介:本文研究的是多目标随机结盟对策的问题,是将单目标的随机结盟对策的ZS-值拓展到多目标的随机结盟对策上,同时考虑了局中人对不同目标的偏好程度,从而,给出了多目标随机结盟对策的ZS-值的定义,并讨论了该值的性质及定理。

  • 标签: 简单对策 截口对策 多目标的随机结盟对策 ZS-值
  • 简介:在对偶单纯形方法的基础上,提出了线性规划的目标函数最速递减算法.它避开求初始可行基或初始基,以目标函数全局快速递减作为选基准则,将选基过程与换基迭代合二为一,从而大大减少了迭代次数.数值算例显示了该算法的有效和优越.

  • 标签: 线性规划 单纯形方法 对偶单纯形方法 目标函数最速递减算法
  • 简介:逻辑生长函数相对于龚珀兹生长函数具有拐点高和对称的特点,采用逻辑生长函数形式的功效函数法求解混合多目标规划问题具有形式简单、计算量小、符合实际的优点。证明了用这种方法求出的最优解是有效解。讨论了满意值对有效解的影响。逻辑生长函数还可以应用于多维变量评价的功效系数法中。

  • 标签: 混合多目标规划 生长函数 逻辑曲线 功效函数 满意值
  • 简介:本文针对创新产品目标设计阶段的顾客需求进行研究,分析了需求的层次、需求的类型以及需求的特点,探讨了识别需求的方法、途径和所需注意的问题,论述了需求分析的方法、手段和重要,最后,给出了需求的产品设计规范所包含的内容及一般的表达形式.

  • 标签: 目标设计 需求的认识和识别 需求的分析 产品设计规范
  • 简介:本文分析了多目标线性规划中'min'算子的非补偿和'算术平均'算子的不平衡,并在此基础上论述了两阶段模糊算法与经典折衷算法之间的内在联系.

  • 标签: 多目标线性规划 模糊算法 折衷算法
  • 简介:装配线平衡对于提高装配效率和降低装配成本都有重要意义。为了满足顾客需求的多样化和减少成本,通常采用混合模式的装配线。本文针对混合模式下U型装配线平衡问题,提出一个目标规划法以求解该问题,量化示例表明所提方法是有效的。

  • 标签: 企业管理 装配线平衡 目标规划 U型线 混合模式
  • 简介:针对多目标0-1规划问题,首先基于元胞自动机原理和人工狼群智能算法,提出一种元胞狼群优化算法,该算法将元胞机的演化规则与嚎叫信息素更新规则、人工狼群更新规则进行组合,采用元胞及其邻居来增强搜索过程的多样和分布,使人工头狼在元胞空间搜索的过程中,增强了人工狼群算法的全局搜索能力,并获得更多的全局非劣解;其次结合多目标0-1规划模型对元胞狼群算法进行了详细的数学描述,定义了人工狼群搜索空间、移动算子、元胞演化规则和非劣解集更新规则,并给出了元胞狼群算法的具体实现步骤;最后通过MATLAB软件对3个典型的多目标0—1规划问题算例进行解算,并将解算结果与其它人工智能算法的结果进行比较,结果表明:元胞狼群算法在多目标0-1规划问题求解方面可获得更多的非劣解集和更优的非劣解,并具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力。

  • 标签: 狼群算法 元胞自动机 智能优化 多目标 O-1规划
  • 简介:适应现代炮兵作战的战术思想和要求,深入分析影响炮兵目标威胁度和炮兵火力单位射击有利度的诸因素,构建了基于模糊多目标决策算法的目标威胁度评估和火力优化模型,通过实例仿真,表明所建立的优化模型能有效提高炮兵辅助指挥决策的可信度.

  • 标签: 运筹学 火力优化 模糊多目标决策 炮兵
  • 简介:针对具有一个领导者和一个跟随者的Stackelberg博弈模型,考虑两种情况:(i)没有凸条件;(ii)没有凸条件且减弱连续。并利用非线性分析方法,证明了在这两种情况下的Stackelberg博弈均衡点的存在及通有存在的结论,这些结论改进了BasarT,OlsderGJ的结论[1]

  • 标签: 运筹学 STACKELBERG博弈模型 非线性分析 均衡点 存在性 通有存在性
  • 简介:为解决一次n人囚徒困境中局中人如何走出困境的问题,引进了背叛惩罚函数及其严厉度和参与人的背叛愿意度等概念,并用数学论证法证明了如下结果:(1)参与人的背叛愿意度都不超过1。(2)背叛愿意度越大,这个参与人越愿意背叛;(3)背叛愿意度为0零时,这个参与人是否背叛其赢得一样;(4)当背叛愿意度取负数时,其绝对值越大,参与人的合作积极性越大。得到博弈结果的判定法:(1)计算各参与人的背叛愿意度。(2)若至少有一个参与人愿意背叛,则全体参与人都背叛。(3)若全体参与人都愿意合作,则合作成功。例子表明,本结果在理论上可有效地解决中局中人如何走出困境和在给定惩罚机制下博弈结果的预测问题。

  • 标签: 运筹学 惩罚机制 合作性 数学模型法 一次n人囚徒困境