教育部人文社会科学研究基金(09YJA630003)
- 作品数：12 被引量：27H指数：3
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- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 连锁零售企业精益物流供应链机制研究被引量：2
- 2012年
- 当国内大多数企业的物流还处于粗放式的经营阶段时，国外的企业对精益物流的研究和应用已经如火如荼。现在我国流通过程所需成本约占国内生产总值的25％以上，而发达国家如美国已减至10％。那么，如何提高我国企业的物流效率，减少物流成本呢？根据中国目前的情况，发展精益物流，已经成为专家学者们广泛关注的焦点问题。
- 薛红薛军
- 关键词：物流供应链精益物流国内生产总值物流成本
- 改进的WANN预测在库存控制中的应用被引量：3
- 2012年
- 研究优化物流管理准确预测需求供应问题,连锁零售企业库存控制预测是供应链管理的难题之一。由于连锁超市单商品需求量波动与库存水平波动较大,影响准确预测。为了需求趋势的准确预测,提出了一种应用改进的小波神经网络算法进行预测单商品需求量的方法,解决以往统计学预测方法和简单神经网络预测方法不能解决的对销售畸点影响需求量准确预测的难点。同时改进的WANN算法与BP算法做了对比,证明了改进后网络对需求量预测的有效性和精确性,并在连锁零售企业中的应用将节约企业大量人力与财力,对企业控制成本有着重要意义。
- 赵川薛红
- 关键词：小波神经网络
- 基于多智能体的连锁零售多级库存集成与优化被引量：1
- 2012年
- 针对连锁零售企业库存量高、库存成本高、配送断货和配送滞后等问题,建立基于多智能体系统的多级库存智能管理系统,应用NETLOGO平台实现多智能体库存优化系统的仿真研究。实验结果表明,该系统可以解决多级库存优化算法不符合实际情况或无法得到结果等问题,可应用于连锁零售多级库存优化和多智能体的建模仿真研究中。
- 薛红赵川
- 关键词：人工智能连锁零售多智能体系统
- 基于深度学习的集群式供应链应急物资需求预测研究被引量：11
- 2021年
- 在突发事件和大数据情景下,建立基于数据流模糊C均值聚类算法的集群式供应链应急物资需求重要度决策算法,有助于辨识集群式供应链子系统应急物资需求的重要程度。针对集群式供应链中各子供应链之间的耦合特性和预测指标的快速变化数据流特征,提出基于长短期记忆网络的集群式供应链应急物资需求动态预测算法,提取集群式供应链多个子系统应急物资需求参数的时序特征,动态地、分布地对互联大系统的应急物资需求不确定性进行系统辨识估计。仿真实验结果表明了基于长短期记忆网络的集群式供应链互联大系统应急物资需求动态预测算法的可行性和精确性。
- 薛红徐锐迪王圆廖智峰徐卓然
- 关键词：集群式供应链应急物资
- 连锁零售企业应急需求预测——基于粗糙集和支持向量机
- 2015年
- 突发事件发生时,如何提高应急物流能力是连锁零售企业亟待解决的问题。将粗糙集理论引入连锁零售企业应急需求的预测中,建立基于粗糙集与支持向量机的连锁零售企业应急需求预测模型。首先利用粗糙集约减数据,剔除冗余信息,然后把它们作为支持向量机的输入矢量来预测应急需求。结果表明,与传统支持向量机模型相比,新的模型预测精度更高,更能有效预测应急需求。
- 郑作文薛红张鹏李伟男
- 关键词：粗糙集支持向量机
- 供应商选择与订单分配多目标协同决策研究被引量：1
- 2015年
- 采用复杂适应系统理论和复杂人Agent的行为方式,进行系统节点Agent群体之间的协同进化机制研究。以成本、质量、服务水平三个准则为目标函数,构建供应商系统节点Agent决策模型;以买方选择供应商数量最少为目标函数,构建总部配送中心系统节点Agent决策模型。提出了基于多目标共生型协同进化遗传算法的Agent群体间行为优化算法,通过系统节点Agent群体间的行为优化,巩固了连锁零售供应链上下游企业之间的关系,降低了供应链的总成本。
- 薛军薛红纪尚峰
- 关键词：订单分配复杂适应系统理论
- 连锁零售供应链多级库存协同决策研究被引量：1
- 2015年
- 针对连锁零售供应链多级库存资源的动态优化配置问题,提出了在上层对库存策略和下层对物流分配方案协同寻优的多级库存双层规划模型。借鉴细粒度模型遗传算法的遗传操作具有局部性的特点,模拟微观群体交互作用的局部性,基于细粒度模型遗传算法的Agent群体行为优化算法和基于复杂适应系统涌现机理的协同决策机制,进行连锁零售供应链多级库存协同决策研究。通过算例实验对模型的有效性进行了验证。仿真实验结果表明,通过连锁零售供应链微观个体Agent的群体行为优化,从系统工程的角度,实现了连锁零售供应链多级库存的动态资源优化配置和信息共享,降低了多级库存管理与运营的总成本。
- 薛红薛军邱斌
- 关键词：复杂适应系统
- 全渠道消费者行为协同决策研究被引量：3
- 2017年
- 随着各大零售商全渠道营销战略布局,全渠道消费者数量呈爆炸式增长,对于全渠道消费者的消费行为研究成为热点。然而连锁零售供应链全渠道消费者消费数据呈现海量、高维的特征。针对这一特征,提出采用协同进化算法对连锁零售供应链全渠道消费者行为进行高维关联分析。利用粒子群优化算法和自适应遗传算法各自的优势,两个种群同时遍历,并在两种群间引入信息交互机制,使两种群协同进化。实证研究证明协同进化算法应用于连锁零售供应链全渠道消费大数据关联规则挖掘中,不仅算法的运算速度高,避免了遗传算法单独应用时容易陷入局部最优的缺陷,而且还提高了连锁零售供应链全渠道消费者行为关联规则的大数据挖掘质量,为全渠道消费者购买行为研究提供了新的方法。
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- MAS在连锁零售企业多级库存控制中的应用研究被引量：3
- 2013年
- 高效的物流管理模式是连锁零售企业快速发展的基础和保障。在日益复杂的市场经济环境下,连锁零售企业必须解决库存量高,配送成本高,断货,配送无序,配送滞后等问题。针对这些问题,提出了一种在非等周期补货情况下,门店和配送中心库存水平的优化模型,解决了连锁零售业多级库存优化问题;建立了基于Multi-Agent-System的多级库存智能管理系统,解决了在连锁零售企业多级库存中普遍存在的配送无序、配送滞后等问题。
- 赵川薛红
- 关键词：多AGENT系统连锁零售
- 零售供应链动态协同需求预测模型研究
- 2015年
- 从系统工程的角度定量研究供应链运作模式下多级库存需求水平的预测问题。针对零售供应链系统中事件具有时延和随机并发性的特点,建立了一种基于着色时间Petri网和Agent的零售供应链动态协同需求预测模型。分析了零售供应链中零售企业、分销商和供应商三者各自的实时库存需求预测量及其相互关系。最后以某零售供应链的相关数据对预测模型进行了验证,仿真结果表明,该预测模型可以协调供应链中的各个系统要素,实现动态协同需求预测和信息共享,从而能够为连锁零售供应链多级库存实时控制决策提供参考。
- 薛军薛红周阿蒙
- 关键词：零售供应链多AGENT系统
