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全球商务环境下的带转包采购计划模型与方法研究

摘要第1-9页
ABSTRACT第9-11页
致谢第11-17页
第一章 绪论第17-28页
   ·研究背景与动机第17-18页
   ·经济批量问题概述第18-20页
   ·采购计划研究进展第20-25页
     ·单产品经济批量问题第20-22页
     ·单级多产品经济批量问题第22-24页
     ·多级多产品经济批量问题第24-25页
   ·面向供应链的集成采购计划第25-26页
   ·论文结构安排第26-28页
第二章 相关理论与方法第28-52页
   ·单产品批量问题的基本模型第28-30页
     ·模型公式第28-29页
     ·常用求解算法第29-30页
   ·动态规划算法第30-33页
     ·多阶段决策问题第31页
     ·基本概念第31-32页
     ·动态规划的基本方程第32-33页
     ·动态规划的使用条件第33页
     ·动态规划的设计步骤第33页
   ·计算复杂性理论简介第33-36页
     ·P、NP和NP完全问题第34-35页
     ·算法效率分析框架第35-36页
     ·算法评估第36页
   ·遗传算法与批量问题第36-50页
     ·遗传算法基本理论第36-39页
     ·自适应遗传算法第39-42页
     ·混合遗传算法第42-43页
     ·约束处理方法第43-49页
     ·遗传算法在批量问题上的应用第49-50页
   ·本章小结第50-52页
第三章 库存能力约束下的带转包批量问题第52-71页
   ·问题背景第52-55页
     ·有界库存模型第52-53页
     ·转包模型第53-54页
     ·本章目标第54-55页
   ·问题的数学描述及通用性质第55-58页
     ·模型公式第55-56页
     ·事实库存界第56-57页
     ·通用性质第57-58页
   ·多项式动态规划求解算法第58-68页
     ·子计划的数学描述第58-61页
     ·子问题的多项式求解算法第61-65页
     ·处理子问题间的连接第65-67页
     ·全局动态规划算法第67-68页
   ·仿真试验第68-70页
   ·本章小结第70-71页
第四章 带转包有界库存问题的扩展研究第71-84页
   ·带延期交货的缺货转包模型第71-79页
     ·问题模型及整体求解思想第71-72页
     ·子计划建模第72-73页
     ·子计划的求解算法第73-77页
     ·全局动态规划迭代公式第77页
     ·数值试验第77-79页
   ·带固定成本的持有转包模型第79-83页
     ·问题描述第80-82页
     ·基于动态规划的多项式求解算法第82-83页
   ·本章小结第83-84页
第五章 带转包受限批量模型的启发式遗传算法第84-104页
   ·问题背景第84-85页
   ·问题描述及转换第85-86页
   ·启发式遗传算法第86-95页
     ·编码方案第86-87页
     ·可行解获取第87-89页
     ·适应度计算第89-91页
     ·最好解修正第91-93页
     ·算法步骤第93-95页
   ·算法仿真第95-103页
     ·问题实例第95页
     ·算法参数选择第95-100页
     ·试验结果第100-103页
   ·本章小结第103-104页
第六章 允许延期和转包的受限批量问题第104-122页
   ·问题模型第104页
   ·基于自适应GA的求解算法第104-107页
     ·约束处理方案第105-106页
     ·自适应惩罚遗传算法第106-107页
   ·算法仿真试验第107-117页
     ·自适应罚函数第107-112页
     ·遗传算子概率对算法性能的影响第112-115页
     ·最终试验结果第115-117页
   ·遗传算子概率自适应探讨第117-121页
     ·遗传算子概率的自适应调整方案第117-120页
     ·变异概率调整方案比较第120-121页
   ·本章小结第121-122页
第七章 结束语第122-125页
   ·主要工作回顾第122-123页
   ·未来工作展望第123-125页
参考文献第125-142页
攻读学位期间的主要研究工作和论文发表情况第142-143页

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