基于离散-连续约束的医药供应链混合建模与优化

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71401060
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    21.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G01.管理科学与工程
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

The main scientific objective of the proposed research cooperation is the modeling and optimization of complex systems arising in the pharmaceutical supply chain. Due to highly interconnected medical flows, it allows to include easily additional modeling aspects as discrete decisions and stochastic effects. In applications to pharmaceutical supply chain, we therefore aim to analyse the resilience of supply chain and derive a hybrid model including discrete decisions as well as a continous description for the production flow on this kind of complex networks. First we aim on coupling the discrete and continuous level by presenting a suitable mathematical model with well–defined transitions. Besides the modeling of observed phenomena, we also include control measures at discrete and continuous level. In the case of pharmaceutical supply chain, this corresponds for example to short–term adjustments and long–term planning goals, respectively. The arising systems will be analyzed both theoretically and numerically. The mid-range goal to be achieved within the duration of the project is the extension of novel modeling approach of supply chain dynamics by description of local controls. Further, we plan to establish the link to averaged macroscopic models and controls. The long term goal of the research is the possibility to treat complex transport processes as well as to include different further areas. We plan the development of providing a theoretical as well as a numerical insights via variational inequalities. This will be accompanied by the development of efficient numerical algorithms for solving the problems of pharmaceutical supply chain in China.
本项目主要研究在医药供应链体系中复杂系统的模型建立与优化问题。在医药流通过程中,供应链内部多种因素互相影响,导致离散化决策和随机效应的产生。首先将对医药供应链体系进行弹性分析,建立一个混合模型,引进短期决策(如当前库存管理)和长期决策(如医院长期订单),在模型中分别表现为离散和连续约束。其次,我们将联立该模型中离散和连续约束,根据守恒定律,使之转化成为一个合理的混合优化模型。最后,我们将对所得到的模型进行理论上的分析,并采用多种技巧将其转化成为一个混合整数模型或线性规划模型,利用变分不等式进行求解。本项目的实行一方面有助于丰富具有多尺度时效性需求的医药供应链建模方法,为揭示供应链内在复杂性提供新的手段,有利于医药供应链优化算法的建立;另一方面,可以拓展医药供应链的应用领域,解决医药供应链运营中急需解决的实际问题,为医药供应链服务水平的提高和运行成本的控制提供可行的应用方法。

结项摘要

针对医药供应链和一般复杂性系统,本项目系统讨论了定价策略、生产库存控制策略和绩效管理的集成问题,建立了几类供应链系统库存控制联合决策模型,运用理论分析与数值实例等方法研究了这类问题的稳定性、解的存在性和最优策略的结构性质和求解。具体成果主要体现在研究了(1)供应链建模与系统分析研究;(2)不确定性情况下复杂系统的稳定性研究(3)供应链系统的联合决策问题;(4)供应链模型的应用和推广。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
基于灰色模型的连云港市水产品冷链物流需求预测分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    淮海工学院学报(人文社会科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蒋智凯;陈晓华
  • 通讯作者:
    陈晓华
基于环境污染的AK经济增长模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    经济研究导刊
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蒋智凯;李丽
  • 通讯作者:
    李丽
On the Solution Uniqueness of the Basic Pursuit Model
论基本追踪模型解的唯一性
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    ICIC Express Letters
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhikai Jiang;Hui Zhang
  • 通讯作者:
    Hui Zhang
Optimal Jamming Attack Scheduling in Networked Sensing and Control Systems
网络传感和控制系统中的最佳干扰攻击调度
  • DOI:
    10.1155/2015/206954
  • 发表时间:
    2015-10
  • 期刊:
    International Journal of Distributed Sensor Networks
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Lifu Zhang;Heng Zhang;Cunhua Li;Buxi Ni
  • 通讯作者:
    Buxi Ni
Inexact generalized proximal alternating direction methods of multipliers and their convergence rates
乘子的不精确广义近端交替方向法及其收敛速度
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Pacific Journal of Optimization
  • 影响因子:
    0.2
  • 作者:
    Liming Sun;Zhikai Jiang;Xinxin Li
  • 通讯作者:
    Xinxin Li

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其他文献

其他文献

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相似国自然基金

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相似海外基金

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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

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          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]
      
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