不确定需求

摘要： 针对低碳多式联运路径优化中需求和时间不确定的问题,综合考虑直接运输成本、转运成本、时间成本、碳排放成本,建立混合鲁棒随机优化模型,设计基于随机采样的遗传算法并进行有效性检验。通过算例研究比较不同不确定模式下低碳多式联运运输方案及成本,并分析不确定参数的影响。结果表明:不确定模式会影响低碳多式联运的运输决策,需求不确定的鲁棒优化会使总成本增加,时间的不确定性对总成本的影响呈现无明显规律的波浪形变化趋势。由此,多式联运承运企业可以通过综合权衡不确定性的影响、选择合适的最大遗憾值、关注和加强时间约束等方式提高复杂市场情境的应变能力,降低成本提高运营效率,促进运输服务高质量发展。

摘要： 目的 降低冷链物流配送成本的同时,保证客户体验及碳排放达到企业要求。方法 综合考虑运输距离、客户软时间窗约束、碳排放、生鲜变质等因素,以制冷成本及对配送时间惩罚成本在内的总成本最低、碳排放量最低、生鲜产品新鲜度最高为目标,建立多目标生鲜配送路径优化模型,并设计模拟退火算法,以北京某冷链物流企业为例进行求解验证。结果 得出生鲜配送方案,通过配送模式对比表明多中心半开放式在降本和缩短路径长度方面更具优势,其中运输总费用和车辆行驶总距离相比于单中心独立配送模式分别降低了8.41%和36.36%。结论 需求不确定下,合理决策路由可在达到企业对生鲜产品新鲜度及碳排放标准的同时,有效降低配送成本。

摘要： 1.前言2020年,全球突发性公共卫生事件爆发。其中武汉应急食品的调度存在各种各样的不确定性因素。公共卫生事件出现期间,武汉进入紧急战役状态,超市库存不断减少,当地果蔬供应中断,因为这些原因导致我们无法获得食品需求量等数据,所以受影响区域的食品需求量是不能准确确定的。考虑到各种不确定性因素对应急食品调度优化模型的影响,我们来讨论在不确定需求下疫情应急食品调度鲁棒优化模型。通过构建模型,探究公共卫生事件中应急食品物资调度现状,通过建立疫情中食品应急调度模型,为实现满足受影响地区人民对应急食物的需求。

摘要： 地震等突发事件发生后需要血液等挽救生命的重要应急医疗资源对伤员进行救治,然而灾后对于血液的需求通常是不确定的,考虑到无法提前获取不确定性信息完整分布情况,因此在设计应急血液网络时应使其具有鲁棒性。为了保障灾后安全救援能够顺利进行,提出一种分布式鲁棒优化框架,结合使用均值-CVaR方法来有效地度量决策者的风险规避特征,建立临时献血点选址分布式鲁棒优化模型,目的是解决血液供应不足时候选地的选址问题。通过寻找过去灾害发生时需求的历史数据,将突发事件中的血液需求表示成模糊集形式,并利用python中的Rsome鲁棒优化第三方库求解模型。通过实际案例分析,验证了该决策模式的适用性,表明所建立的模型能够为决策者在考虑突发事件的应急血液供应网络选址时提供决策支持。

摘要： 针对政府如何选择合适的主体对生鲜供应链进行补贴的问题,本文在需求不确定环境下考虑公益性的影响,分别构建无政府补贴、补贴供应商、补贴销售商、补贴消费者四种情形的博弈模型,通过比较分析得到政府的最优补贴策略,以及对供应链最优决策的影响,最后结合数值算例进一步分析了公益性对不同补贴策略相对优势的影响。研究发现,当生鲜销售商通过平价或微利销售加强公益性时,这会对供应链各成员的盈利能力产生不同的促进作用,进而影响到补贴策略的选择。从改善社会整体福利的角度,当单位补贴较低时,政府对供应商实施补贴为最优策略;而当单位补贴较高时,政府对销售商和消费者实施补贴为最优策略,且两者的补贴效果相等。公益性与补贴资金杠杆率负相关,过多地加强公益性将降低财政补贴资金效率。

摘要： 文章在不确定需求下,研究了两类广告联合投入对定价的决策影响,即正向供应链中销售广告的投入和逆向供应链中回收广告的投入.在考虑双因素广告联合投入的影响下,研究了闭环供应链中各成员对产品定价的最优决策.研究表明在双渠道竞争回收方式下,一方面当参数k满足某种条件时,回收价格都与回收广告的投入量成负相关;另一方面制造商给予第三方回收商的回收价格始终高于其给予零售商的回收价格.此现象说明在双渠道竞争回收方式上,第三方回收商回收广告的投入量对回收价格的影响不具有优势,且制造商若依托零售商对废旧产品进行回收更有利于闭环供应链系统的发展.

摘要： 针对多式联运运输网络复杂等问题,提出一种基于不确定的客户需求,引入混合时间窗约束,以总成本、碳排放量最小为优化目标的多式联运优化模型,运用三角模糊数以及机会约束规划理论对模型进行清晰化.考虑粒子群算法的局限性,将模拟退火算法的思想与其结合,对基本粒子群算法进行改进.通过实例分析以及运用灵敏度分析法,分析了运量的不确定性以及节点运输能力与中转能力对路径优化产生的影响.结果表明,基于模拟退火的粒子群算法的寻优能力优于粒子群算法.随着客户对需求量的满意度增加,总运输成本和碳排放量也会增加,增强各种运输方式的运输能力和节点中转能力可以有效降低运输成本,优化运输路径,为决策者选择运输方案提供依据.

摘要： 以不确定需求下生鲜农产品物流配送路径优化为目标,构建固定成本、缺货成本等,以总成本最小为目标函数,构建需求不确定模型,选择蚁群算法解决问题,主要对需求确定和需求不确定情况下总成本进行对比,检验不确定需求对企业配送成本带来的影响。

摘要： 近年我国积极减排,然各减排措施存在不同优缺点,不同类型行业特征不一,且企业受不确定需求冲击巨大,如何在达到最大减排成效的同时确保企业获取最大经济利润则成为难题。基于需求不确定性的背景,将市场对产品的需求水平视为正态分布随机变量,构建碳税、碳交易和减排技术投入3种情况下的利润模型,通过参考经典报童模型求解及利用Matlab数值仿真,证明各减排措施下都存在最优生产决策,且碳税适用于需求价格弹性较大的行业,碳交易适用于需求价格弹性较小的行业,碳减排技术投入适用于对技术的选择和投入水平依赖性很强的行业。据此提出,将制造业分为机械电子制造业、轻纺工业和资源加工工业三大类,且分别应用碳税、碳交易,碳减排技术投入,针对各减排措施的应用过程给出相关建议。

摘要： 研究了需求不确定下容量限制工厂选址问题.在考虑需求点的实际情况后,根据各点不确定需求的变化而改变工厂的生产规模限制,建立设置分段的生产规模的容量限制工厂选址模型.使用联系数和区间灰数理论对不确定的需求进行预测.为了求解该问题,对传统人工蜂群算法的编码、更新、搜索和追随策略进行了改进.最后进行数值实验,将新算法与遗传算法、萤火虫算法、粒子群算法和海鸥算法进行对比.结果表明,改进后的人工蜂群算法有更好的优化效果,在求解容量限制的选址问题上具有可行性和有效性.

摘要： 建立一个由制造商与分销商组成的两级供应链;分析了在不确定需求下,制造商如何利用共享收益契约机制去诱导分销商从整条供应链收益最大化角度进行决策.研究结果表明:在共享收益契约机制下制造商制定的批发价格要比其单位商品的生产成本小,合作后分销商的最优订货量与技术创新规模均比合作前大,从而提高了整条供应链的收益.最后进行了数据模拟.

摘要： 该文研究了不确定需求条件下，单层、多项目、有能力约束的生产计划系统中，冻结主生产计划对系统性能的影响。文中设计了一个模拟环境，并应用统计软件包对拟结果进行了分析。研究的结果表明，冻结参数对系统的总费用、服务水平、不稳定度有着显著的影响。这些研究结果可以帮助实际生产计划人员选择适当的预测模型的冻结参数。

摘要： 本文探讨了两时期的双寡头市场中,面对消费者需求的不确定性和不同程度的市场扩张,软件厂商是否应该在第一时期发布一个低质量版本的策略选择问题.本研究采用解析方法分析了四种可能的市场结构:第一时期两厂商都发布、只有一个厂商发布(两种)和两厂商都不发布低质量版本.然后分析了当两厂商同质时消费者需求不确定性和市场扩张水平空间下的均衡分布.最后分析了当两厂商低质量版本的质量水平不同时对市场均衡的影响.

摘要： 传统航空超售模型研究航空公司针对临时退票或no-show所采取的售票策略,考虑到未来实际需求的不确定性.不同于已有文献采用的随机优化或需求分布估计的模型,本文围绕售票限额的滚动与超售比例机制,采用可调整的鲁棒优化方法建立数学模型,以削弱传统优化模型依赖假设和估计的严格性.论文最后进行了算例分析,验证了模型的可行性.

摘要： 零售价格作为影响需求的一个重要因素，在企业的决策中，占据着重要的地位。本文从传统的报童模型出发，研究了依赖于价格和订货点的随机需求分布，提出了需求预测误差的概念，探讨了需求预测误差与价格及订货点的关系，从理论及数值分析角度，分析了三者对决策的影响，并得出了对实践有指导意义的结论。

摘要： 零售价格作为影响需求的一个重要因素，在企业的决策中，占据着重要的地位。本文从传统的报童模型出发，研究了依赖于价格和订货点的随机需求分布，提出了需求预测误差的概念，探讨了需求预测误差与价格及订货点的关系，从理论及数值分析角度，分析了三者对决策的影响，并得出了对实践有指导意义的结论。

摘要： 零售价格作为影响需求的一个重要因素，在企业的决策中，占据着重要的地位。本文从传统的报童模型出发，研究了依赖于价格和订货点的随机需求分布，提出了需求预测误差的概念，探讨了需求预测误差与价格及订货点的关系，从理论及数值分析角度，分析了三者对决策的影响，并得出了对实践有指导意义的结论。

摘要： 零售价格作为影响需求的一个重要因素，在企业的决策中，占据着重要的地位。本文从传统的报童模型出发，研究了依赖于价格和订货点的随机需求分布，提出了需求预测误差的概念，探讨了需求预测误差与价格及订货点的关系，从理论及数值分析角度，分析了三者对决策的影响，并得出了对实践有指导意义的结论。

摘要： 零售价格作为影响需求的一个重要因素，在企业的决策中，占据着重要的地位。本文从传统的报童模型出发，研究了依赖于价格和订货点的随机需求分布，提出了需求预测误差的概念，探讨了需求预测误差与价格及订货点的关系，从理论及数值分析角度，分析了三者对决策的影响，并得出了对实践有指导意义的结论。

摘要： 本发明涉及基于可再生能源微电网的不确定条件下需求侧管理的方法，它包括以下步骤：S1：综合能源系统的组成部分；S2：综合能源系统建模；S3：需求侧管理的问题制定；S4：基于滑动时间窗的需求侧管理方法；S5：蒙特卡洛模拟方法；本发明可根据可再生的发电量和使用时间来优化负荷转移，所提出的负载转移算法通过更改负载模式提高了微电网的性能，降低了运行成本，提高了可再生能源比重，具有需求侧管理的基于可再生能源的微电网，将需求侧管理或需求响应与供应耦合在一起，可为优化整体能源系统管理提供更多机会；本发明具有提高了微电网的性能、降低了运行成本、提高了可再生能源比重的优点。

摘要： 本发明提供一种应对需求侧不确定性的热电联产燃气轮机组调度方法，首先根据园区内的能量需求，构建了典型冷热电联供系统模型，在该多能园区中加入了氢负荷。随后建立了电负荷的可削减与可转移负荷模型；针对电动汽车的行驶特点，建立了电动汽车到达园区、驶离园区、以及到达园区时剩余SOC的数学模型，并根据所建模型通过抽样得到电动汽车向园区并网的数据，从而建立电动汽车的广义储能模型；最后，以园区内一天的运行成本最低为目标函数，综合冷、热、电、氢等各种能量之间的平衡约束，建立了多能园区微网运行模型。通过算例仿真，分别得到了考虑需求侧响应与电动汽车有序充电以及不考虑需求响应与电动汽车无序充电下园区一天之内的运营成本。

摘要： 本发明公开一种考虑居民需求响应不确定性的调频成本计算方法，所述调频成本计算方法包括如下步骤：针对某区域内的全体居民用户，首先对其参与需求响应的概率pi平均值进行计算；根据电网调频事件下发的居民负荷削减量D，采用随机选择的方法选择居民并下发负荷削减指令；基于所选居民完成的实际负荷削减量，结合目标值D计算出居民负荷参与调频的随机风险变量Y；基于条件风险价值理论，将居民负荷参与调频的不确定性风险量化为经济成本。本发明调频成本计算方法通过将居民负荷参与调频的不确定性量化为经济损失，可为电力系统制定规划调度策略提供参考，能够降低居民需求响应不确定性的不利影响，从而提高居民负荷资源的利用率。

摘要： 本发明公开了一种混合不确定的智能工厂物料需求计划批量决策方法，结合实际生产中外部环境和生产系统的不确定性，针对智能工厂中MRP批量决策的不确定性，构建具有混合不确定参数的MRP模型。采用可信度和概率度量不确定参数，构建混合机会约束规划模型，进而重构具有混合不确定参数的MRP模型。通过将模型中的目标函数、模糊机会约束和随机机会约束转化为等价的确定形式，形成确定性等效混合整数规划模型，利用常规方法求解。该方法在智能工厂中的物料需求计划中引入混合机会约束规划，充分考虑了工厂实际生产情况，满足工厂生产的实际要求，有助于解决实际物料需求计划批量决策问题。

摘要： 考虑光伏不确定性的居民需求响应潜力评估方法及系统，将居民用电总负荷数据分为工作日用电数据集和非工作日用电数据集；对工作日用电数据集和非工作日用电数据集内分别划分雨天净负荷数据集、阴天总负荷数据集和晴天总负荷数据集；针对雨天净负荷数据集进行聚类，划分具有相似用电特性的居民；对聚类出的每类居民分别构建阴天光伏发电数据模型；对聚类出的每类居民分别计算其晴天光伏发电数据模型；基于深度学习对聚类出的每类居民构建负荷预测模型；基于光伏发电模型与负荷预测模型对参与需求响应居民进行需求响应潜力评估。本发明针对光伏发电不确定性场景下评估居民需求响应潜力难度大误差大的问题，能提高需求响应潜力评估的准确程度。

摘要： 本发明公开了一种计及不确定性和需求响应的虚拟电厂鲁棒优化调度方法，包括：将采集的虚拟电厂信息导入基础模型进行优化调度；其中，基于虚拟电厂信息分别获得虚拟电厂的多项成本和收入并构建虚拟电厂净利润经济优化调度目标函数，对优化调度目标函数设置虚拟电厂安全运行的约束条件；根据鲁棒优化调度模型对经济优化调度目标函数进行优化求解，输出优化调度后的虚拟电厂信息；本发明充分考虑到虚拟电厂电源侧风电、光伏的不确定性因素和用电侧电动汽车、中断负荷需求响应因素，为虚拟电厂不确定性和需求响应细粒度建模提供借鉴、有助于规避净利润风险进而保证经济收益的可靠性。

摘要： 本发明公开了面向市场需求不确定性的生产计划与调度集成优化方法，包括S1：对算法的参数和种群进行初始化；S2：将每个粒子传入生产计划层计算出最优成本和生产指标；S3：将每个粒子的生产指标传入生产调度层计算出所有调度周期的成本之和；S4：计算出每个粒子的目标函数并进行评估；S5：对所有粒子的位置进行更新；S6：执行步骤S2‑S4；S7：判断是否满足收敛条件，若满足，则输出最优的生产计划与调度结果；若不满足，则返回S5。本发明通过市场需求不确定性层、生产计划层和生产调度层三层的结构模型，有效的解决了由于市场需求不确定性而导致生产计划与调度的最优解效果不理想，甚至不可行的问题。

摘要： 本发明公开了一种面向需求不确定供应链的多目标仿真优化方法，属于多目标仿真优化方法技术领域，建立的供应链优化模型表明制造企业总利润最大化和一般产品订单满足率最大化2个目标之间存在冲突，在生产资源有限的情况下，为了获取更高利润，需要将更多资源用于生产利润更高的高需求产品，其他产品的订单满足率将因此下降，如果其他产品订单满足率过低，会影响企业声誉和产品市场占有率，这样的实验结果说明了本发明构建的多目标供应链优化模型的必要性和有效性。

摘要： 本发明提供一种不确定需求下混流装配线平衡分配方法及装置，该方法包括：获取待分配工序集合、各个待分配工序的优先权值和候选机器人集合；基于各待分配工序的优先权值，随机生成目标数量的分配编码组；确定交叉算子，对目标数量的分配编码组交叉处理，得到目标数量的参考编码组；确定变异算子，对目标数量的分配编码组变异处理，得到目标数量的备选编码组；基于分配编码组、参考编码组和备选编码组，得到更新后的分配编码组，迭代交叉处理和变异处理，在每一次迭代过程中更改交叉概率和变异概率，直到迭代时长超过时长阈值，输出最后一次迭代更新后的分配编码组。可实现降低装配成本，满足装配需求，扩大应用场景，提高装配工作效率。

摘要： 本发明公开了一种基于不确定需求下的边云资源协作方法，目的是提高边缘服务器的服务效率。技术方案是先构建由J个边缘服务器和一个云端服务中心组成的边缘云一体化系统。接着边缘服务器的各个模块依次运行：设备信息模块读取最大计算负载；效率计算模块计算计算资源对效率的预期影响；数据预估模块根据预期影响，预估边缘服务器最大预期效率和最优预先请求资源量；最优决策模块根据预先请求资源量和预期影响，计算最优预先请求决策；第一协作模块根据最优预先请求决策和预先请求资源量确定请求指令。最后云端服务中心根据请求指令调度资源。采用本发明可以避免预先请求资源过少时的计算任务流失，提高边缘服务器的服务效率。