国家自然科学基金(70502020)
- 作品数：8 被引量：36H指数：5
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- 非线性规划的QP-free方法
- 2011年
- 该文提出一种QP-free可行域方法用来解满足光滑不等式约束的最优化问题.此方法把QP-free方法和3-1线性互补函数相结合一个等价于原约束问题的一阶KKT条件的方程组,并在此基础上给出解这个方程组的迭代算法.这个方法的每一步迭代都可以看作是对求KKT条件解的牛顿或拟牛顿迭代的扰动,且在该方法中每一步的迭代均具有可行性.该方法是可实行的且具有全局性,且不需要严格互补条件、聚点的孤立性和积极约束函数梯度的线性独立等假设.在与文献[2]中相同的适当条件下,此方法还具有超线性收敛性.数值检验结果表示,该文提出的QP-free可行域方法是切实有效的方法.
- 姜爱萍
- 关键词：滤子约束函数NCP函数收敛性
- “协作学习”法在案例教学中的应用研究被引量：6
- 2010年
- 以"协作学习"的定义、特点及其发展的历史为切入点,重点阐述在案例教学中应用"协作学习"法如何进行的过程控制:根据多年的经验,进行案例"协作学习",教师和学生都要进行充分的课前准备;组建人数和成员结构合适的学习团队;设立合理的、多级的学习目标;对案例"协作学习"过程进行必要的监控与平衡;建立适当评价标准。同时还要注意解决学习小组内和小组间的"冷热"不均问题;正确处理学习过程中的冲突;及时纠正学习目标的偏离。最后对案例"协作学习"法应用进行思考与展望认为,缺乏优秀的案例、"协作学习"控制和评价标准难以制定是制约其推广与发展的瓶颈。
- 姜爱萍任波
- 关键词：过程控制
- 基于加权欧式距离的替代率估算方法被引量：7
- 2010年
- 为正确估算产品间的替代率,提高需求预测准确率,提出一种基于加权欧式距离的邻近替代率估计方法,建立基于支持向量机的需求预测模型。在洗面奶数据集中的应用结果表明,该方法预测精度较高,具有客观性和有效性。
- 滕在霞刘悦高峻峻
- 关键词：加权欧式距离支持向量机
- 求非线性规划的非可行滤子无二次子规划方法被引量：1
- 2010年
- 本文研究了不等式约束的非线性规划问题.利用带滤子的无二次子规划(QP-free)非可行域方法,构造一个等价于原约束问题的一阶KKT条件的非光滑方程组,给出解这个方程组的迭代算法,并获得算法的全局收敛性.
- 姜爱萍
- 关键词：滤子约束函数NCP函数收敛性
- 模糊环境下分销系统的库存决策问题研究被引量：7
- 2007年
- 针对由一个中心仓库和多个零售商组成的分销系统,研究模糊环境下该分销系统的库存决策问题,建立了分销系统的总成本与服务水平的集成优化模型.并通过数值算法求解中心仓库和零售商的适当库存决策策略.最后,给出一个算例说明了模型的求解过程.
- 高峻峻胡乐江
- 关键词：供应链管理分销系统
- 一类汽车需求链的分析与快速响应系统设计被引量：1
- 2007年
- 以某汽车厂商与其一级经销商组成的汽车需求链为研究对象,在分析该汽车整车需求链的物流流程、物流成本、市场需求、产销流程等现状的基础上,为该汽车需求链量身设计了一套快速响应系统以解决目前需求链中的提前期过长和库存成本过高的问题,进而实现提升该需求链利润和竞争力的目标。
- 高峻峻史秀苹周一秀
- 关键词：汽车物流提前期快速响应物流成本
- 风险投资公司投资组合的优化模型被引量：8
- 2006年
- 科学地做出风险资本的投资组合决策对提高风险投资公司的投资效率乃至加速我国风险投资业发展具有重要的战略意义.首先给出了风险投资公司投资的相对投资效果水平的衡量模型,然后运用平稳过程理论提出了风险投资公司向各企业下期投资的相对投资效果水平的预测模型,进而根据风险投资公司的风险类型,利用二次规划方法建立了投资组合的优化模型,为风险投资公司确定其向各企业下期投资的最佳比例提供理论参考.最后,用算例说明了模型的合理性和可行性.
- 高峻峻胡乐江潘德惠
- 关键词：投资组合三角模糊数
- 一类产品需求预测的支持向量机方法被引量：7
- 2009年
- 需求预测是企业生产运营决策的基础,预测精度影响着产品的安全库存量,关系到企业利润和市场竞争力.建立了一类产品(包含多个品牌)基于支持向量机(support vector machine,SVM)的需求预测模型.在该预测模型中考虑了诸如季节性和促销等不确定性因子对产品最终需求的影响.模型的训练数据和测评数据采用的是由该类产品需求函数生成的数据.测试阶段的评价则是通过与其他统计模型(回归预测方法(REG)、双因素指数平滑法(DES)、Winter模型预测方法(WIN))和径向基神经网络模型(radial basis function neural network,RBFNN)的对比来实现的.实验结果表明,基于SVM的需求预测模型预测精度明显优于其他模型,有效地降低了产品安全库存量,提高了企业利润,为解决这类产品需求预测问题提供了一个有力的工具.
- 高峻峻谭崇利刘悦尹亚锋
- 关键词：支持向量机神经网络
