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期刊信息/Journal information
运筹与管理
中国运筹学会
运筹与管理

中国运筹学会

章祥荪

双月刊

1007-3221

xts_or@hfut.edu.cn ycygl@hfut.edu.cn

0551-2901503

230009

安徽省合肥市·合肥工业大学系统工程研究所

运筹与管理/Journal Operations Research and Management ScienceCSSCICHSSCDCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>运筹学是一门独立的新兴学科，它和自然科学、技术科学、社会科学都有密切的联系，具有很强的应用性。本刊是由中国运筹学会主办、合肥工业大学承办的学术性期刊。宗旨是交流运筹学与管理科学工作者的研究成果，推进运筹学在经济计划、投资决策、风险分析、企业管理、生产控制、结构优化、信息技术及军事领域的应用。主要刊登运筹学、运筹数学、管理科学方面的学术研究成果及在国民经济各部门中创造性地解决实际问题行之有效的方法与经验。
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    基于改进强化学习的准时化物料搬运系统实时调度方法

    夏蓓鑫顾嘉怡田童袁杰...
    71-77页
    查看更多>>摘要：准时高效的物料搬运系统保证了装配制造的持续稳定运行，为动态应对装配线状态变化，有效平衡混流装配的生产效率与能耗，本文提出了基于Q学习算法的强化学习调度模型，对其系统状态、动作策略、报酬函数进行设计，并引入神经网络对Q值函数进行泛化和逼近，改进策略选择机制，形成基于双参数贪婪策略的强化学习动态调度方法。仿真实验结果表明，这种强化学习调度相比其他调度方法，物料搬运调度的优化效果更好，能在保证物料准时运送到装配线，实现最大产量的同时，有效减少搬运距离。

    车间物料搬运系统强化学习Q学习混合策略

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    考虑货物冲突的订单分批与装箱联合调度问题

    张珺张艳芳张宁唐硕...
    78-85页
    查看更多>>摘要：为提升线上线下(O2O)超市订单出库效率，保障食品安全性和新鲜度，本文研究考虑货物冲突的订单分批与装箱联合调度问题。以订单拣选和装箱总成本最小为目标，构建混合整数规划模型，采用改进模拟退火算法(Simulated Annealing，SA)求解，改进部分包括:改进种子算法的初始解生成方案、改进二维装箱算法和SA的升温机制。本文采用仿真实验验证模型和算法的有效性，结果表明:在不同场景对比下，改进SA与其他算法相比能更有效降低总成本;本文提出的改进装箱算法比传统装箱算法的装箱成本更低，更具备操作友好性;将订单分批和装箱进行联合调度，可提前规避互为货物冲突的商品被分配至同一批次，进而节省额外装箱成本。本文拓展了订单拣选和装箱联合问题的研究领域，考虑商品的货物冲突，为管理者提供一个既节省总成本又提高食品安全性的有效方案。

    订单分批装箱改进的模拟退火算法货物冲突

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    基于目标与活动风险的关键链项目缓冲监控周期确定方法

    张俊光吕悦
    86-92页
    查看更多>>摘要：经典研究假设随时能够得到缓冲的消耗状态，但在项目实际执行的过程中很难实现，且监控次数过多会导致项目偏离计划。为保证每一次缓冲监控都能够有利于项目实施，本文提出了一种基于项目目标和活动风险确定监控周期的方法。不同项目对工期、成本、质量的侧重点不同，利用工期与成本、工期与质量之间的关系，根据不同的侧重点确定合适的监控频次。再根据每项活动的风险大小分配监控次数，活动的风险越大需分配到的监控次数越多，从而确定每项活动的监控周期，使项目在有限次的缓冲监控下实现效益最优。最后利用Matlab进行蒙特卡洛模拟实验，结果表明，与对比方法相比，所提方法能在满足项目质量要求的前提下，缩短项目工期并降低成本。

    项目管理关键链项目目标监控周期活动风险

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    基于稳健统计量的Morris因子筛选方法

    谢恩马义中刘丽君张凤霞...
    93-99页
    查看更多>>摘要：Morris方法因其高效且与模型无关的特性，被广泛应用于输入因子数目较大或计算模型运行成本较高的因子筛选研究中。然而，传统的Morris方法基于数据无异常值的假设，难以应对数据中存在异常值情形的因子筛选问题。因此，本文采用稳健统计量度量因子效应来改进传统的Morris方法，有效的解决了模型响应中存在异常值时的因子筛选问题。本文首先引入稳健统计量并简单分析其性质;然后，采用稳健的位置和尺度统计量替代均值和标准差改进传统的Morris方法，使得因子筛选结果不受异常值影响;最后，引入两个常用的测试函数和一个实际案例，验证所提方法的有效性和适用性。试验结果表明，本文所提方法具有广泛的适用性，不管模型响应中是否存在异常值都能有效进行因子筛选，且比传统的Morris方法具有更高的效率。

    Morris方法基本效应因子筛选稳健统计量异常值

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    排序集抽样下Weibull分布的产品可靠度估计

    张良勇董晓芳
    100-105页
    查看更多>>摘要：排序集抽样方法用于样本单元排序容易但测量困难的情形。产品可靠度是描述产品可靠性的重要度量指标，Weibull分布在可靠性试验中占有非常重要的地位。为了提高Weibull分布产品可靠度的估计效率，本文采用排序集抽样方法，研究了产品可靠度的极大似然估计，计算了Weibull分布形状参数和尺度参数的Fisher信息阵，证明了极大似然估计量的渐近正态性，并给出了新估计量的渐近方差。渐近相对效率和模拟相对效率的计算结果表明:排序集抽样下极大似然估计量的估计效率一致高于简单随机抽样下极大似然估计量。最后，单碳纤维强度数据的实际分析结果验证了排序集抽样方法的高效率性。

    产品可靠度排序集抽样Weibull分布极大似然估计Fisher信息阵

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    多元市场间的"耦合联动效应"——基于小波局部多元回归系数

    王宗润杨苗
    106-111页
    查看更多>>摘要：金融体系与房地产市场是中国经济发展的重要基础也是系统性风险的重要来源，本文选取 5 个金融子市场以及房地产市场的日收益数据，利用小波局部多元相关系数测度金融系统与房地产市场间的时频相依性，并验证此6 个市场之间的联动结构特征，识别金融风险的外溢窗口。经实证研究发现:金融市场间存在稳定的高频低正向联动低频高正向联动的特征;除股票市场外其他金融子市场与房地产市场之间并不存在稳定、高强度的耦合联动特征。股票与房地产市场之间存在高强度的耦合联动效应，股市是金融市场与房地产市场之间沟通的桥梁;在样本期间，股市之外其他金融子市场的加入，使得金融体系与房地产市场之间的联动有所下降，但下降程度有限。因此，要重点关注金融与实体经济的关联市场，促进金融体系与实体经济形成共生互荣、相互促进的正和博弈。

    金融市场相依结构相依关系耦合联动效应系统性风险

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    基于二层规划的省际非水可再生能源电力配额分配模型

    王德鲁李春晓宋学锋
    112-117页
    查看更多>>摘要：立足中国当前的行业管理体制，充分考虑中央政府和地方政府利益诉求的异质性，构建了基于二层多目标非线性规划的省际非水可再生能源电力配额分配模型，基于中国 30 个省区的相关数据资料，得到了一个兼顾成本、环境与公平的最优分配方案。结果显示，由于各省区能源替代成本和减排成本的不同，各省区在执行中央政府分配的指标任务时的实施意愿存在较为明显的差异。比较分析结果表明:与政府分配方案相比，二层优化方案节省了42。22 亿元的补贴成本，降低了2595。12 亿元的能源替代成本，并减少了791。39 亿元的减排成本。同时，求解得到的二层优化方案的基尼系数小于0。2，属于绝对公平的范畴。该模型可以真实反映中国可再生能源电力配额分配博弈过程的复杂动态，为政府制定非水可再生能源电力配额方案提供更为有效的决策工具和参考。

    非水可再生能源电力配额分配二层多目标规划

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    基于电商平台预售订单的农业供应链融资模式研究

    鲁其辉张绍亮谭倩虹
    118-124页
    查看更多>>摘要：本文研究了基于电商平台预售订单的农业供应链中的三种内外部融资模式:银行融资、电商平台反向保理融资及提前支付，分析了农业供应链成员的融资模式偏好，并探究了预售数量等关键参数对供应链成员利润和融资模式选择的影响。研究发现:当预售数量较小、批发价格折扣系数较大时，农户与电商平台均偏好于电商平台提前支付模式;而随着批发价格折扣系数减小，电商平台提前支付模式的吸引力减弱，双方则均偏好于电商平台反向保理融资模式。当批发价格折扣系数与期望资金收益率均较大时，农户和电商平台融资策略达成一致，均偏好于电商平台提前支付融资模式;而随着批发价格折扣系数减小，双方融资偏好发生差异，农户更倾向于电商平台反向保理融资模式。

    农业供应链金融产品预售电商平台融资

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    基于分解集成方法的小宗农产品价格预测研究

    刘合兵华梦迪孔玉杰席磊...
    125-131页
    查看更多>>摘要：针对小宗农产品价格序列波动特征中呈现出的非平稳、非线性等问题，提出了一种基于"分解与集成"的WOA-VMD-LSTM组合预测模型。首先利用样本熵作为鲸鱼优化算法(WOA)的适应度函数，对变分模态分解方法(VMD)的两个自由参数进行全局寻优;再使用优化后的变分模态分解方法对价格序列进行分解;最后将得到的多模态分量及残差作为输入特征集成到长短期记忆网络(LSTM)中，构建组合模型。将该方法应用于马铃薯、莲藕、白萝卜、大白菜、西兰花、卷心菜的日均价格数据进行预测，实验结果表明，WOA-VMD-LSTM组合模型的均方根误差分别为0。292，0。381，0。129，0。125，0。782 和0。142，且与EMD-LSTM组合模型以及ARIMA模型进行对比，WOA-VMD-LSTM组合模型在多种农产品价格的预测上具有更明显的优势。本研究提出的组合预测模型有助于相关产业对市场进行合理配置。

    变分模态分解样本熵鲸鱼优化算法价格预测

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    基于时间序列和改进随机森林算法的混凝土价格趋势预测

    刘庆黄明浩LEE Woon-Seek
    132-138页
    查看更多>>摘要：有效而准确的预测商品混凝土价格变动趋势，对各类建筑的施工规划具有重要意义。相比其他预测模型，随机森林模型具有更高的预测精度。然而不同的数据结构都有其独特之处，针对特定数据结构进行模型优化，有助于提高算法在特定数据上的处理性能。我们针对时间序列分类(TSC:Time Series Classification)的特征提出一种改进随机森林算法。首先将随机森林创建训练子集时的随机抽样调整为倾斜抽样，然后将决策树分裂时的随机特征向量抽样调整为分层抽样，最后以加权投票取代平均投票。实证结果表明相比原始随机森林算法，改进模型具有明显优势，对商品混凝土价格变动的预测准确率达98。4%，预测精度、召回率和F1 评分分别为:98。7%，98。2%，98。4%，可以实现了商品混凝土价格变动趋势的精准预测。

    价格趋势预测时间序列分类优化混凝土

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