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粒子群算法在供应链网络中的应用与改进

摘要第3-4页
abstract第4页
第一章 绪论第7-15页
    1.1 研究背景和意义第7-8页
    1.2 研究现状第8-13页
        1.2.1 确定需求下供应链网络的研究现状第8-10页
        1.2.2 随机需求下供应链网络的研究现状第10-12页
        1.2.3 供应链网络均衡问题求解方法研究现状第12-13页
    1.3 研究内容与结构第13-14页
    1.4 本章小结第14-15页
第二章 相关理论基础第15-23页
    2.1 变分不等式理论基础第15-18页
        2.1.1 变分不等式问题与性质第15-16页
        2.1.2 变分不等式传统求解方法第16页
        2.1.3 变分不等式与最优化问题的联系第16-18页
    2.2 粒子群优化算法第18-22页
        2.2.1 粒子群优化算法的基本原理第18-19页
        2.2.2 标准的粒子群优化算法与流程第19-20页
        2.2.3 改进的粒子群优化算法第20-22页
    2.3 本章小结第22-23页
第三章 确定需求下供应链网络均衡模型与PSO求解第23-38页
    3.1 确定需求下供应链分散式决策网络模型第23页
    3.2 各层决策者的均衡条件第23-29页
        3.2.1 制造商的最优行为及其均衡条件第23-24页
        3.2.2 零售商的最优行为及其均衡条件第24-26页
        3.2.3 需求市场的最优行为及其均衡条件第26-27页
        3.2.4 均衡状态下供应链模型的建立与求解方法第27-29页
    3.3 数值仿真与结论第29-36页
    3.4 本章小结第36-38页
第四章 随机需求下供应链网络均衡模型与PSO求解第38-53页
    4.1 随机需求下带有时间限制的多商品流供应链网络均衡模型第38-45页
        4.1.1 制造商的最优行为及其均衡条件第38-40页
        4.1.2 零售商的最优行为及其均衡条件第40-42页
        4.1.3 需求市场的最优行为及其均衡条件第42-43页
        4.1.4 供应链的均衡条件与性质第43-45页
    4.2 解的存在唯一性分析第45-46页
    4.3 数值仿真与结论第46-52页
    4.4 本章小结第52-53页
第五章 结论与展望第53-55页
    5.1 全文总结第53-54页
    5.2 问题与展望第54-55页
参考文献第55-59页
作者在读期间科研成果简介第59-60页
致谢第60页

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