供应链企业联合决策的随机规划方法
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题背景 | 第9页 |
| 1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 文章结构 | 第11-13页 |
| 第二章 运输—库存策略优化的随机规划方法 | 第13-23页 |
| 2.1 单周期模型的建立 | 第13-16页 |
| 2.1.1 问题描述 | 第13页 |
| 2.1.2 建立模型 | 第13-15页 |
| 2.1.3 算例分析 | 第15-16页 |
| 2.2 多周期模型的建立 | 第16-18页 |
| 2.2.1 问题描述 | 第16页 |
| 2.2.2 建立模型 | 第16-18页 |
| 2.3 混合智能算法 | 第18-21页 |
| 2.3.1 随机模拟 | 第18-20页 |
| 2.3.2 BP神经网络进行拟合 | 第20页 |
| 2.3.3 遗传算法求解 | 第20-21页 |
| 2.4 多周期模型的算例分析 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 随机需求下的多周期供应链决策优化 | 第23-33页 |
| 3.1 生产决策模型 | 第23-24页 |
| 3.2 库存决策模型 | 第24-25页 |
| 3.3 运输成本 | 第25页 |
| 3.4 三级网络联合优化模型 | 第25-27页 |
| 3.5 遗传算法的启发式算法 | 第27-29页 |
| 3.5.1 基本原理 | 第27-29页 |
| 3.5.2 算法步骤 | 第29页 |
| 3.6 数值算例 | 第29-31页 |
| 3.7 本章小结 | 第31-33页 |
| 第四章 结论与下一步工作展望 | 第33-34页 |
| 4.1 结论 | 第33页 |
| 4.2 下一步工作展望 | 第33-34页 |
| 致谢 | 第34-35页 |
| 参考文献 | 第35-38页 |
| 作者简介 | 第38页 |
