物流配送网络灰色优化模型及其求解算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    70871024
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    24.0万
  • 负责人：
    张岐山
  • 依托单位：
    福州大学
  • 学科分类：
    G0102.运筹与管理
  • 结题年份：
    2011
  • 批准年份：
    2008
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2009-01-01 至2011-12-31

项目摘要

物流配送网络既是物流系统的一个重要组成部分，也是供应链的重要环节。配送网络优化方法为科学构建合理的配送网络提供有效的方法。配送网络优化包括确定性和不确定性两类优化问题。近年来，不确定性的配送网络优化成为物流研究领域的热点。随机性、模糊性和灰性是配送网络优化中的三种主要不确定性。目前，国内外学者对随机性和模糊性的配送网络优化问题进行了广泛深入地研究，而对灰性的配送网络优化问题尚未研究。本项目研究灰性的配送网络节点优化、路径优化和集成优化问题，在对配送网络进行系统分析的基础上，确定配送网络优化的灰参数，应用灰色系统方法并结合其他优化方法研究带灰参数的配送网络节点、路径和集成的灰色优化模型，应用灰色系统方法、智能启发式算法和系统仿真方法研究求解配送网络灰色优化模型的高效算法。其研究成果在理论上为配送网络优化提供新的理论和方法，在实践上能够提高配送网络构建过程中处理不确定信息的能力。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（22）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（14）
专利数量（0）
废弃物收运网络周期性选址-路径问题多目标优化模型及算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统工程理论与实践，EI收录源期刊，已录用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
基于灰关联分析的多数据流聚类
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    模式识别与人工智能，EI收录源期刊，已录用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
配送中心配送决策问题及其鱼群算法优化求解
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机应用, 2011, 31(6): 1652～1655.
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Measuring the Greyness of Grey Cluster Knowledge
测量灰色聚类知识的灰度
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
改进灰局势决策在技术创新合作伙伴选择中应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    哈尔滨商业大学学报(自然科学版), 2011, 27(1): 117～120.
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ patent.updateTime }}

其他文献

提高GM(1,1)模型精度的微利群算
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国管理科学，2007，15(5):126~129
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张岐山
  • 通讯作者：
    张岐山
基于改进DEA方法的物流产业竞争
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    物流技术，2007，26(11):139~140
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    郭晓平;张岐山
  • 通讯作者：
    张岐山
能源需求的灰色预测方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国管理科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张岐山
  • 通讯作者：
    张岐山
基于局部近邻传播及用户特征的社区识别算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    通信学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    郭昆;郭文忠;邱启荣;张岐山
  • 通讯作者：
    张岐山
双渠道下的供应链回购模型研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    运筹与管理
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    林志炳;张岐山;陈可嘉;LIN Zhi-bing,ZHANG Qi-shan,CHEN Ke-jia(School of M
  • 通讯作者：
    LIN Zhi-bing,ZHANG Qi-shan,CHEN Ke-jia(School of M

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败，请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题，我已根据课题信息分析并撰写以下内容，帮您拓宽课题思路：

AI项目思路

AI技术路线图

张岐山的其他基金

灰色推理及其在数据挖掘中的应用研究
  • 批准号：
    70571015
  • 批准年份：
    2005
  • 资助金额：
    8.5 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者：{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
关闭
close
客服二维码