决策优化

摘要： 预测性维护决策旨在提高维护效率的同时,降低维护停机对生产的影响。预测性维护根据设备的实际健康状态进行维护决策,能有效避免过度维护造成的浪费和维护不及时造成的设备随机故障。然而类似于设备故障停机,预测性维护需要关闭设备进行维护作业。如果维护时机选择不当,维护过程会引起生产线的饥饿和阻塞,造成生产损失。因此,预测性维护不仅需要关注设备自身的维护需求,还需要与实际生产进行联动。以考虑机器状态劣化的航空产品流水线为研究对象,在流水线产出损失分析的基础上,研究流水线预测性维护决策问题。首先,针对缺料停机、设备故障等扰动停机事件和预测性维护事件,分析停机事件对流水线产出的影响,量化造成的流水线产出损失。其次,考虑流水线产出损失和维护成本构建奖励函数,建立基于马尔可夫决策过程的流水线预测性维护决策模型,结合深度Q网络算法求解模型获得优化决策方案。最后,通过仿真试验对比其他三种维护方法,验证了所提出决策模型的有效性。

摘要： 3D打印不仅改变了产品制造过程,也直接影响传统供应链的架构形式,进而对3D打印技术的采纳产生促进或抑制作用。因此,在不同产业背景下如何识别“正确的”供应链架构形式,以促进3D打印技术的引进与发展成为一个关键挑战。本文基于全新视角研究3D打印技术采纳与供应链架构的关系,给出三类不同供应链架构情境下的识别方法,并构建考虑系统级成本与顾客满意度的优化模型,对三种供应链架构的经济效益进行比较。为了验证优化模型的可行性与有效性,本文对航空领域零部件供应链案例进行研究,为决策者提供决策支撑。

摘要： 近年财务丑闻频发,外界对会计行为的关注度越来越高,究其原因,多是由于委托代理双方的利益冲突所致。文章从公司契约理论中委托代理框架下的行为主体出发,考虑到相关行为主体所获得信息的不对称性,利用博弈论的相关知识,构建了投资人、管理当局和会计人员的三方博弈模型进行分析,旨在探究企业会计诚信问题的相关影响因素,并结合实证分析结果,再次印证影响因素的可信性。在此基础上提出三方主体行为优化措施,并辅之以博弈分析的结果加以验证,具有一定的实效性。

摘要： 物流运输中的碳排放是造成气候变暖的主要原因之一,因此制定合理的碳排放决策策略,进而降低物流过程中的碳排放,是当前供应链管理领域的热点研究问题之一。针对一个由供应商—中转站(回收中心)—经销商构成的三级供应链网络,在考虑碳税率策略的实施对供应链成本与收入影响的条件下,以供应链整体的成本与收入同时最优为目标,分别研究建立了“正向”和“正向+逆向”供应链网络相应决策问题的双目标混合整数规划模型,并设计了对应的求解方法。以某类型家电产品为例,用数值实验的方法验证了所建决策模型和求解方法的有效性。研究结果表明,制定合理的碳税率策略不仅会一定程度的增加供应链的整体收入,而且还会潜在增强供应链的市场竞争能力。该研究成果旨在为相关企业组织或联盟构建碳税率约束下的供应链整体最优运作方案提供合理的决策依据,亦可为政府相关部门制定碳税率政策提供科学的指导意见。

摘要： 展望2022年,在国家"双碳"战略下,以及新冠疫情、国际局势等不确定性因素持续影响下,物流科技领域将会呈现一些新的变化。日前,浙江大学物流与决策优化研究所、数据分析和管理国际研究中心联合菜鸟网络科技有限公司发布《2022十大物流科技趋势报告》,预测RFID、低速无人驾驶、XR(扩展现实)技术等将在物流场景加速应用。

摘要： 农户在农业生产过程中面临生产资金不足的现状,已严重影响其从事农业生产的积极性。尽管政府已经出台很多缓解措施,但由于运行机制不完善和补贴额度的限制,这些措施在效果并不显著的同时还增加了财政负担。农业社会企业具有经济性和社会性双目标,能帮扶农户解决农资问题,这种运作模式既能缓解政府的财政压力,又能有效提高农户的农业生产积极性,同时给参与农业供应链运作的农业社会企业带来经济效益和社会效益,使农户和企业实现双赢,因而其对农业的健康发展意义非凡。研究通过区块链技术(Blockchain technology,BCT)特征、以及信息经济学和博弈的方法,恰到好处地解决当前农业供应链金融系统的设计存在信息不对称、信息孤岛、交易流程烦琐等缺陷,使农业供应链金融生态系统运作效率成倍提升。通过研究发现,将区块链技术引入供应链金融决策优化模型,有助于农业供应链金融生态系统成员精准地制定融资决策和运营决策指导农业生产实践,从而实现供应链协同及供应链金融生态系统良性运作的目标。

摘要： 在注水管道的风险评价结果的基础上,针对T-S模糊故障树的底事件,给出相应的解决措施,并结合决策准则、子集、决策树等,对注水管线决策成本和失效后果量化,建立了“优先控制风险,再对比经济性”的决策优化数学模型。计算了每种决策下的风险等级,绘制决策树,计算并对比风险处于可接受范围的各决策的损失期望值,确定最优决策方案。应用此方法对某注水管道进行了维护决策优化,达到了较好的维护效果。

摘要： 在复杂交通情景中求解出租车路径规划决策问题和交通信号灯控制问题时,传统强化学习算法在收敛速度和求解精度上存在局限性;因此提出一种改进的强化学习算法求解该类问题。首先,通过优化的贝尔曼公式和快速Q学习(SQL)机制,以及引入经验池技术和直接策略,提出一种改进的强化学习算法GSQL-DSEP;然后,利用GSQLDSEP算法分别优化出租车路径规划决策问题中的路径长度与交通信号灯控制问题中的车辆总等待时间。相较于Q学习、快速Q学习(SQL)、广义快速Q学习(GSQL)、Dyna-Q算法,GSQL-DSEP算法在性能测试中降低了至少18.7%的误差,在出租车路径规划决策问题中使决策路径长度至少缩短了17.4%,在交通信号灯控制问题中使车辆总等待时间最多减少了51.5%。实验结果表明,相较于对比算法,GSQL-DSEP算法对解决交通情景问题更具优势。

摘要： 将经济增加值方法和具有时间价值的现金流量方法相结合,首次将这种用于评价“企业”价值绩效的方法采用折现现金流量模型,经过一系列公式算法,创建出一种全新的用于评价“项目”价值创造能力大小的方法,可用于油气开发建设项目的预可行性研究、可行性研究、项目中间评价和项目后评价,为油气田开发项目的决策优选提供了良好的依据,实现了油气田开发中不同类型区块项目的价值创造能力的统一快速决策与排序。

摘要： 为对法官员额资源进行调度优化,平衡司法资源有限和现实司法需求之间的矛盾,该文建立审判人力资源调度优化模型,提出基于强化学习的审判团队调度优化策略。基于对审判人员调度问题和场景的分析,建立以案件的平均处理时间最小化为优化目标的审判人员调度优化数学模型以及相应的约束条件。在此基础上建立宏观的司法系统排队模型,定义审判人力资源调度马尔可夫决策过程,并基于状态/动作/奖励/状态/动作(Sate-Action-Reward-State-Action,SARSA)算法提出动态自适应的审判人员调度强化学习算法。该算法以案件的平均处理时间为奖励,通过贪婪行为策略选择调度策略,采用时序差分更新方法在与司法系统交互的过程中学习最优调度策略。相比于传统分案方法及其他基于规则的简单启发式算法,该算法能够提高案件审判效率、优化人力资源配置。

摘要： 随着配电网项目投资逐渐增加,其投资效果也越来越引起各级决策者与管理人员的重视,然而当前对配电网项目投资后产生的投资效果评价方法以及投资决策优化方法还不成熟.基于此,本文提出了配电网建设与改造项目评价体系及决策优化方法,实证结果表明本文提出的方法科学可靠,而且操作起来也比较容易,对配电网建设改造项目后评价实践工作具有重要的指导意义.

摘要： 为了能够有效地合理的进行配电网建设与改造,确保配电网项目投资分配的合理性和科学性,在许多配电网分销网络项目中进行配电网建设与改造项目的评价与分析,并对配电网的建设和改造项目评价体系和决策优化方法.从配电网项目实施效果方面建立一个科学、合理的分销网络体系,进行配电网项目的合理的优化和管理,并根据配电网项目库随机生成的评价体系,建立配电网项目目标最大化的函数模型,通过数学模型进行投资总额和投资分配比例的最佳性优化.通过实际配电网算例分析,验证了该模型和算法的有效性和实用性.

摘要： 公共服务决策优化的发展趋势是不断追求科学化、民主化与高效化的有机结合.但已有研究尚未从系统视角探究三者之间的关系;将三者关系置于特定场域的实证研究更少.本文以公共服务决策优化理论为基础,以1125份调查问卷的数据为依据,运用结构方程模型,分析了科学化、民主化、高效化在农村公共服务决策场域中的解释力、作用机理与影响效应.研究发现:农村公共服务决策优化的目标系统由科学化、民主化、高效化组成,三者是有机衔接的统一体,任何两者之间关系链条的断裂极易对农村公共服务决策优化产生负面影响;科学化与民主化之间有显著的相互促进作用,它们对高效化有显著的促进作用.因此,应在提升农村公共服务决策的科学性、民主性和高效性的同时,注重统筹规划、系统设计、整体推进,以促进农村公共服务决策全面优化.

摘要： 卫星星座的决策优化设计问题是航天领域的一个研究重点。本文介绍了自主研发的卫星星座决策优化与仿真平台的系统构架和主要功能。该平台主要包括4个子系统,能够实现卫星星座的信息管理、计算、优化、报表、覆盖分析和可视化仿真等功能。本平台的特色在于使用多种演化算法和多目标优化算法对卫星星座的配置方案进行优化,从而为决策者提供最佳的解决方案,如可以提供灾难应急时卫星机动变轨的最佳方案和仿真过程,从而辅助相关部门及时制定应急措施等。通过与有关文献中的对比计算,证明此系统的正确性和有效性。

摘要： 舰艇编队协同反导决策是一个多阶段多目标的决策系统，依据模糊权距离和隶属度概念，考虑系统中各阶段的协同关系，提出基于火力分配环协同度的概念,将模糊优选理论与动态规划原理有机地结合起来,寻求基于舰艇编队协同反导的多阶段多目标优化的最优均衡策略，并应用于解决舰艇编队协同反导决策的优化中，得出了具有指导意义的结论。

摘要： 通过采用世界银行所开发的高速公路发展与管理系统(HDM-4)并结合基于随机模拟的SFL算法，提出了一种系统的寿命周期费用分析框架，来为路面养护管理寻找最优养护策略，并可确切地考虑养护过程中各种不确定性因素对路面养护决策优化的影响。首先根据路网实测历史数据，对HDM-4中最敏感的参数进行本土化校正，定义与不同交通等级和各种初始路面状况相对应的最优养护策略选择集，再采用HDM-4进行养护策略的寿命周期费用分析，结合基于随机模拟的SFL算法进行养护策略优化和不确定性分析。最后，结合一个具体的道路养护案例，详细介绍了分析框架的流程，并证明了其适用性。

摘要： 以问题为中心的教育政策变革首先必须从问题建构开始.教育舆情分析作为社会舆情分析的一个子系统,在构建政策问题、诊断政策环境、纳入政策议程、甚至提供政策建议等过程中都发挥了重要作用,由此成为了教育政策变革的启动机制.本论文结合教育政策案例,对教育舆情分析启动教育政策变迁的过程和方式进行了微观层面的社会性分析,结合案例对中国教育政策变革、教育决策优化提供了一些方法论启示和实践反思.

摘要： 从逻辑上，对于总是给出错误预测的信息源，管理决策者只要按其相反方向也能做出完全正确的预测。然而本研究显示，即使一个低准确率信息资源在决策中能够提供相同程度的信息价值，决策者更倾向于跟随高准确率的信息资源。这种信息价值偏见能够导致决策者低估低准确信息源的信息价值。本研究还显示，通过学习决策者能够提高在低准确率信息源下的预测表现，从而降低信息价值偏见。此外，信息源的规范性也会对信息价值偏见起到调节作用。研究结果表明，如果管理决策者能够充分利用低准确率信息源的价值，可以提高决策的优化程度。

摘要： 从逻辑上，对于总是给出错误预测的信息源，管理决策者只要按其相反方向也能做出完全正确的预测。然而本研究显示，即使一个低准确率信息资源在决策中能够提供相同程度的信息价值，决策者更倾向于跟随高准确率的信息资源。这种信息价值偏见能够导致决策者低估低准确信息源的信息价值。本研究还显示，通过学习决策者能够提高在低准确率信息源下的预测表现，从而降低信息价值偏见。此外，信息源的规范性也会对信息价值偏见起到调节作用。研究结果表明，如果管理决策者能够充分利用低准确率信息源的价值，可以提高决策的优化程度。

摘要： 从逻辑上，对于总是给出错误预测的信息源，管理决策者只要按其相反方向也能做出完全正确的预测。然而本研究显示，即使一个低准确率信息资源在决策中能够提供相同程度的信息价值，决策者更倾向于跟随高准确率的信息资源。这种信息价值偏见能够导致决策者低估低准确信息源的信息价值。本研究还显示，通过学习决策者能够提高在低准确率信息源下的预测表现，从而降低信息价值偏见。此外，信息源的规范性也会对信息价值偏见起到调节作用。研究结果表明，如果管理决策者能够充分利用低准确率信息源的价值，可以提高决策的优化程度。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的电火花加工稳定性与能耗状态优化决策平台。用特征筛选法挖掘分析电火花加工数据，得到加工稳定性与能耗状态的优化指标；用K‑medoids算法对优化指标进行聚类，获得加工稳定性与能耗状态的分布情况，并构建稳定加工状态数据库和节能放电状态数据库；用历史电火花加工数据训练LSTM递归神经网络深度学习获得实时电火花加工状态的预测值，结合优化指标的统计特征值，判定当前为非正常加工状态时，对加工稳定性与能耗状态进行多目标优化，获得稳定‑节能加工状态综合最优目标值，并据此调控当前加工参数值。本发明基于深度学习，给出了稳定‑节能综合最优的电火花加工参数优化决策方法，使电火花加工在稳定又节能的状态下运行。

摘要： 本发明公开了一种行为决策模型优化、行为决策方法、装置、设备及介质。车辆行为决策模型的优化方法包括：获取待优化的车辆行为决策模型和与车辆行为决策模型匹配的标准验证样本集，标准验证样本中包括多个车辆环境描述特征值和标准行为决策结果；对标准验证样本集进行数据预处理，得到归一化样本集；基于蝙蝠算法设置参数，采用蝙蝠算法进行蝙蝠群体的多轮迭代处理；当满足蝙蝠迭代结束条件时，获取全局最优蝙蝠；利用全局最优蝙蝠对车辆行为决策模型进行更新，得到优化后车辆行为决策模型。通过采用上述技术方案，能够高效优化车辆行为决策模型，提高车辆行为决策模型的准确率。

摘要： 本发明公开了一种图书采购优化决策系统及图书采购决策方法，电控装置内存储有现有馆藏图书数据和采购初步订单数据；对于采购初步订单数据中的每种图书，按照作者信息效能算法计算得到该种图书的作者的图书效能XN1和作者复本采购数量M1、出版社的单种图书效能数据XN2和出版社复本采购数量M2、主题图书效能数据XN3、主题图书复本采购数量M3和中图分类号效能数据XN4以及中图分类号复本采购数量M4；分别进行历史数据计算和一年来数据计算后得到待采购的每种图书的最终效能值XNZ3和最终总复本采购数量MZ3，基于历史大数据解决了采购何种图书以及每种图书采购几本的问题，使有限的采购经费发挥最大的图书效能，并且从统计学上避免复本数量与借阅需求不相匹配的现象。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的电火花加工稳定性与能耗状态优化决策平台。用特征筛选法挖掘分析电火花加工数据，得到加工稳定性与能耗状态的优化指标；用K‑medoids算法对优化指标进行聚类，获得加工稳定性与能耗状态的分布情况，并构建稳定加工状态数据库和节能放电状态数据库；用历史电火花加工数据训练LSTM递归神经网络深度学习获得实时电火花加工状态的预测值，结合优化指标的统计特征值，判定当前为非正常加工状态时，对加工稳定性与能耗状态进行多目标优化，获得稳定‑节能加工状态综合最优目标值，并据此调控当前加工参数值。本发明基于深度学习，给出了稳定‑节能综合最优的电火花加工参数优化决策方法，使电火花加工在稳定又节能的状态下运行。

摘要： 一种基于主从决策的设施防御优化决策方法，它有五大步骤：步骤一、场景及决策变量初始化；步骤二、确定最优中断节点集；步骤三、筛选候选防御节点；步骤四、确定单位防御量分配策略；步骤五、设计结束。本发明针对现实情况中关键设施防御决策问题所具有的防御结果不确定性特点，提出一种基于主从决策模型的设施防御优化决策方法，它扩展了经典关键设施防御决策模型的实际应用范围并改善其防御决策效果。本发明在统筹和概率学技术领域里具有较好的实用价值和广阔的应用前景。

摘要： 本发明公开一种基于改进多目标蜻蜓优化算法的造价决策方案优化方法，属于电力工程造价技术领域，包括如下步骤：步骤1：方案拆分，将变电站工程造价方案拆分成技术环节板块、管理环节板块、供应链环节板块与安全保障环节板块；步骤2：信息赋予，对拆分完成的技术环节板块、管理环节板块、供应链环节板块与安全保障环节板块进行信息赋予；步骤3：依据步骤2中对各版块赋予的信息，构造目标函数与约束条件；步骤4：根据改进多目标蜻蜓优化算法进行最优化求解，通过多目标蜻蜓优化算法求解最优造价决策方案，使造价决策方案的制定更佳科学，尽可能减少造价决策方案最终确定的主观影响。

摘要： 本发明公开了一种基于多目标优化和VIKOR方法的复杂机械产品的选择装配优化和决策方法，属于制造质量预测和控制领域，步骤如下：针对包含多种零件的复杂机械产品的批量选择装配问题，构建装配体的多维装配关系模型；基于上述装配关系模型和装配质量要求构建多零件的批量选择装配的多目标优化模型；利用多目标优化算法求解所述多目标优化模型得到大量帕累托最优解；利用VIKOR方法对帕累托最优解集进行排序选出最优折衷解。本发明考虑了装配过程对复杂机械产品质量影响，解决了传统装配方式批量装配成功率低和质量不稳定的问题，提高装配成功率的同时可以更加有效的优化装配效果并合理的选择装配方案，为实现复杂机械产品的质量控制提供技术支撑。

摘要： 本发明提供了一种基于多目标决策理论的复杂装备维修决策优化方法。该方法包括：对复杂装备的零部件重要性进行定量评价分析，计算各个零部件在复杂装备的健康评估中的健康权重占比；根据所述复杂装备的各个零部件的指标数据统计获得各个零部件的健康值，根据各个零部件的健康值和各个零部件的健康权重占比获得所述复杂装备的整体健康值；根据所述复杂装备的各个维修项目的维修效果、所花费的时间和材料信息，计算出所述复杂装备的维修总费用和维修后的整体健康值增加值。本发明应用最优化理论和可靠性维修理论，以维修费用减少和维修效果增强为优化目标，建立复杂装备维修可靠性约束和时间约束的复杂装备维修决策方法。

摘要： 本发明公开了一种基于决策树的仓储模型决策优化方法，包括：采集原始数据，对原始数据预处理后作为决策树的训练集；根据训练集统计库存决策模型的各个属性，计算各个属性的信息增益率，库存决策模型的属性包括短缺成本属性、存储成本属性、补货时间属性；根据库存决策模型各个属性的信息增益率，采用C4.5算法构建决策树，决策树作为库存决策模型；基于决策树得到分类规则，分析短缺成本属性、存储成本属性、补货时间属性与仓储模型之间的相关性，并基于该分类规则进行库存仓储决策。本发明的基于决策树的仓储模型决策优化方法，决策耗时短，实时性高，且决策方案可靠。

摘要： 本发明提供了一种基于多目标决策理论的复杂装备维修决策优化方法。该方法包括：对复杂装备的零部件重要性进行定量评价分析，计算各个零部件在复杂装备的健康评估中的健康权重占比；根据所述复杂装备的各个零部件的指标数据统计获得各个零部件的健康值，根据各个零部件的健康值和各个零部件的健康权重占比获得所述复杂装备的整体健康值；根据所述复杂装备的各个维修项目的维修效果、所花费的时间和材料信息，计算出所述复杂装备的维修总费用和维修后的整体健康值增加值。本发明应用最优化理论和可靠性维修理论，以维修费用减少和维修效果增强为优化目标，建立复杂装备维修可靠性约束和时间约束的复杂装备维修决策方法。