导读:本文包含了网络决策论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:闭环供应链网络,环境保护目标,Nash均衡,多目标决策
网络决策论文文献综述
刘阳,张桂涛[1]（2019）在《基于企业环保目标和消费者环保意识的闭环供应链网络决策研究》一文中研究指出随着生态文明与可持续发展理念的日益普及,企业在其运营过程中不仅要追求经济利益目标,而且应兼顾环境保护目标。在此背景下,本文针对多原材料供应商、多制造商、多零售商、多回收商与多个需求市场组成的闭环供应链网络,构建各类企业成员利润最大化与碳排放量最小化双重决策目标下的优化问题,然后运用变分不等式和对偶理论给出各层达到均衡的条件,并获得整个闭环供应链网络均衡模型。采用修正投影收缩算法设计模型求解程序,最后结合数值算例对环保目标权重系数和消费者低碳环保意识等重要参数进行了比较静态分析,获得了一些有益的管理学启示。结果表明:当某类企业的环保目标权重增加时,将给该类企业带来经济利益和环保绩效的双重改善;当所有企业的环保目标权重同时增加时,环保绩效明显改善,而企业经济效益的变化存在不一致现象,且其利润协调较为复杂;尽管消费者低碳偏好意识的提升能够改善环保绩效,但却使各网络成员与闭环供应链网络的整体利润降低。以上所得结论对闭环供应链研究与政府低碳环保政策的设计具有一定的借鉴意义。(本文来源于《中国人口·资源与环境》期刊2019年11期）
谷超[2]（2019）在《液压支架姿态智能感知系统及基于BP神经网络决策研究》一文中研究指出在煤矿生产中,由于工作面环境恶劣,回采条件艰苦,提高煤矿设备智能化水平对安全高效生产有重要意义。在此背景下,本文以两柱掩护式液压支架作为基础设备,构建了支架的光纤姿态智能感知系统,并对支架顶梁姿态决策问题进行了深入研究。主要的研究内容如下:(1)分析了光纤光栅传感技术的结构、分类、感知原理以及温度、应力(应变)的监测原理;结合支架姿态类型以及两柱掩护式液压支架结构特征,建立支架姿态模型,并利用矢量闭环理论对其进行解算;最后,基于上述理论分析,完成了支架姿态智能感知系统的构建。(2)研发设计了感应梁式FBG倾角传感器。利用Ansys Workbench对其进行数值仿真研究,采用试验研究的方法对其性能以及与支架姿态的结合度进行测试。研究结果表明:在全量程范围内(-25°~25°),传感器灵敏度理论值为51.78pm/°,实测值为51.25pm/°,灵敏性较好,且其具有较高的稳定性,与支架姿态匹配性良好,符合支架姿态感知要求。(3)构建了基于BP神经网络的顶梁姿态决策模型。通过分析支架顶梁姿态的影响因素及姿态智能感知系统的监测量,确定了顶梁的决策指标体系;结合BP神经网络的相关理论,给出了决策模型的相关参数,即输入层和输出层的神经元个数分别为17个和1个,隐含层神经元个数范围为4~15个,学习速率为0.5,期望误差设置为0.00001。(4)在MATLAB平台中对基于BP神经网络顶梁姿态决策模型进行仿真与分析。选取隆德101工作面进行液压支架姿态智能感知系统的安装与布置,对81#支架在推进100m范围内姿态信息进行数据采集,然后利用该数据对网络模型在MATLAB中进行学习与测试。仿真结果表明:trainlm为最佳的训练函数,隐含层神经元节点数最优值为10个;模型所产生的绝对误差范围0~0.06°,相对误差的范围为0%~2.1%,证明了模型的预测精度高,稳定性强;其平均绝对误差为0.021°,平均相对误差为0.70%,均符合决策时要求,说明模型的有效性。该论文有图78幅,表10个,参考文献83篇。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2019-05-01）
张雅媛[3]（2019）在《基于D-S证据理论的无线传感器网络决策融合研究》一文中研究指出传感器获取的信息表现形式多样,且具有复杂性、不确定性、冗余性等特点,使得传感器节点能耗升高,从而降低了网络的生存周期。因此,无线传感器网络决策融合技术应运而生,不仅可以减少数据传输量、降低传输能耗,还能够有效地提升传感器网络数据的处理精度,具有非常重要的现实意义。目前,Dempster-Shafer(D-S)证据理论被广泛用于解决无线传感器网络中的决策融合问题,然而其基本概率分配函数模型通常难以被精确构建,并且在融合高度冲突证据时通常会出现与常理相悖的结果,以致做出错误的决策。因此,本文基于D-S证据理论提出了以下叁个方面的决策融合方法。1.针对现有的证据冲突度量方法无法有效区分单子集和多子集这一问题,提出一种基于改进证据距离的多传感器决策融合方法。首先,在分析Jousselme证据距离的基础上,对相似性Jaccard系数矩阵进行分块化处理,借此计算各证据的权值来修正证据源,最终得到融合后的决策结果。仿真结果表明该方法不仅能有效表征传感器的证据冲突,还能提高决策融合精度。2.传统的证据理论融合规则通常无法合理分配证据冲突,导致决策融合结果往往与事实相悖。针对这一问题,提出一种基于改进证据理论融合规则的多传感器决策融合方法,并将其应用到目标识别中。首先定义一种扩展冲突系数,不但具有传统证据理论全局冲突系数计算量小的优点,还可以适应多种实际情况,然后根据“冲突再分配”的思想,最终构造出新的证据理论融合规则。仿真结果表明相比现有的方法,该方法的决策融合规则简单易实现,收敛速度更快。3.以无线传感器网络下的智能温室环境控制为应用背景,提出一种基于D-S证据理论的数据预处理和决策融合方法。首先使用各类传感器节点所采集到的温室环境数据,对其中的异常值进行预处理(自适应修正和聚类),然后提出一种基于加权相似度的基本概率分配算法,最终在证据理论框架内进行决策融合。仿真结果表明该方法准确度较高,有效地降低了融合结果的不确定度和决策风险。(本文来源于《河南科技大学》期刊2019-05-01）
潘华贤[4]（2018）在《逆向物流网络决策模型研究》一文中研究指出近几年,报废产品回收和利用已成为关注的热点,构建逆向物流网络的难点在于降低成本的同时,如何确定各类回收设施的最优位置和容量。针对产品回收逆向物流网络的规划问题,笔者探讨了回收网络涉及的设施类型,研究了针对不同类别的回收产品所构建的逆向物流网络模型,分析总结了逆向物流网络模型的规划目标和在解决优化问题时采用的算法。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2018年21期）
路敦利,宁芊,臧军[5]（2017）在《基于BP神经网络决策的KNN改进算法》一文中研究指出针对K近邻(KNN)算法中算法精度受K值选取影响较大的问题,提出了一种使用BP神经网络来优化KNN算法的改进算法来降低K值选取对算法精度的影响同时提高K近邻算法的准确率。所提改进算法主要是使用BP神经网络对K近邻算法分类完成后的结果进行改进优化。首先,通过对训练样本使用K值不同的K近邻算法进行初步分类,同一数据会得到多个不同的初步分类结果集;然后将初步分类结果集作为BP神经网络的输入,再对BP神经网络进行训练分类。在多个数据集上的实验表明,基于BP神经网络决策的K近邻改进算法降低了K值对算法精度的影响,同时极大地提高了分类的准确率。(本文来源于《计算机应用》期刊2017年S2期）
孙国强,吉迎东[6]（2017）在《集团网络决策权配置模式与配置效率研究》一文中研究指出集团网络决策权配置是影响集团网络运行绩效的重要因素。本文从战略决策权与经营决策权二维视角构建出四种集团网络决策权配置模型,基于38个集团网络的实证数据,运用两阶段DEA方法,对决策权形成过程与作用过程的配置效率展开评价。研究表明,掌控型配置模式效率最高,更有利于集团整体的绩效提升;掌控型配置模式需注重提升顾客满意度;母公司主导型配置模式更有利于集团内部的学习成长;子公司主导型对于集团网络的财务、客户以及内部运营具有独特优势。本文研究结果在一定程度上丰富并深化了集团网络决策权配置的理论成果,并可为基于集团决策权配置的集团网络优化提供更为现实的实践指导。(本文来源于《经济管理》期刊2017年11期）
黄梦非,姚明秀,鲁波涛[7]（2017）在《贝叶斯网络决策在房地产投资风险控制中的应用》一文中研究指出文章结合总和一阶贝叶斯网络学习模拟,获得面向不同风险控制决策程度的房地产先验概率、后验概率及其对应的密度函数,从中比对不同投资风险控制效益对应的条件概率。结果表明,基于贝叶斯网络推理可以获得更具有确切显性特性的房地产投资风险控制决策信号;中层级获得了最高的测试值,最低的为高风险决策级。贝叶斯网络推理一定程度上削弱了原先的网络学习对投资风险控制的先验概率对关联强度的影响,应均衡房地产在风险控制绝对与管理之间的投资策略。(本文来源于《统计与决策》期刊2017年21期）
孙国强,潘晶晶,吉迎东[8]（2017）在《集团网络决策权配置效率评价模型构建——基于两阶段DEA模型》一文中研究指出基于两阶段DEA模型,将决策权配置过程分解为决策权形成过程和决策权作用过程两个阶段,构建集团网络决策权效率评价的两阶段DEA模型。首先,探索决策权形成过程,然后根据权力配置差异化程度提出四种决策权配置模式,分别从财务、客户、内部运营以及学习成长四个维度分析不同配置模式对集团网络绩效的影响,最后构建两阶段DEA模型并讨论相应的实施对策。(本文来源于《软科学》期刊2017年02期）
王雁凤,黄有方[9]（2016）在《大规模零担物流轴辐式网络决策优化》一文中研究指出经济的发展和公路运输的畅通,使零担物流得到迅猛发展.本文针对大规模零担物流网络优化问题,构建了基于双层规划的大规模零担物流轴辐式网络模型,并基于进化博弈和多目标优化思想,设计分层遗传算法来求解模型,最后以算例进行模型及算法验证,得出大规模零担物流网络的枢纽选址、流量分配等决策.灵敏度分析表明节点间流量、单位运输成本等参数会对零担物流网络产生不同程度的影响,增量优化表明当货流量变化时,对建设成本权重较小的情景,决策者宜优先采取改变枢纽点数量来满足需求,而权重系数较大时则应当考虑改变原有枢纽点能级来应对变化.(本文来源于《华中师范大学学报(自然科学版)》期刊2016年04期）
文世熙,张贵,吴鑫[10]（2016）在《森林火灾逃生路径网络决策研究》一文中研究指出为了在紧急情况下给森林火灾扑救人员提供科学的逃生决策方案,根据动物迁移阻力因子的判断方法,选取地形起伏度、林分密度作为逃生阻力因子,并结合森林火灾中的火场分布、风场状况、安全地带分布等因素构建了森林火灾逃生路径网络决策模型。以新化县油溪乡林场历史森林火灾为案例,进行了森林火灾逃生路径网络决策应用分析,提出了多条逃生路径选择方案。研究结果能为森林火灾应急避险逃生提供有效的决策依据。(本文来源于《中南林业科技大学学报》期刊2016年09期）
网络决策论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在煤矿生产中,由于工作面环境恶劣,回采条件艰苦,提高煤矿设备智能化水平对安全高效生产有重要意义。在此背景下,本文以两柱掩护式液压支架作为基础设备,构建了支架的光纤姿态智能感知系统,并对支架顶梁姿态决策问题进行了深入研究。主要的研究内容如下:(1)分析了光纤光栅传感技术的结构、分类、感知原理以及温度、应力(应变)的监测原理;结合支架姿态类型以及两柱掩护式液压支架结构特征,建立支架姿态模型,并利用矢量闭环理论对其进行解算;最后,基于上述理论分析,完成了支架姿态智能感知系统的构建。(2)研发设计了感应梁式FBG倾角传感器。利用Ansys Workbench对其进行数值仿真研究,采用试验研究的方法对其性能以及与支架姿态的结合度进行测试。研究结果表明:在全量程范围内(-25°~25°),传感器灵敏度理论值为51.78pm/°,实测值为51.25pm/°,灵敏性较好,且其具有较高的稳定性,与支架姿态匹配性良好,符合支架姿态感知要求。(3)构建了基于BP神经网络的顶梁姿态决策模型。通过分析支架顶梁姿态的影响因素及姿态智能感知系统的监测量,确定了顶梁的决策指标体系;结合BP神经网络的相关理论,给出了决策模型的相关参数,即输入层和输出层的神经元个数分别为17个和1个,隐含层神经元个数范围为4~15个,学习速率为0.5,期望误差设置为0.00001。(4)在MATLAB平台中对基于BP神经网络顶梁姿态决策模型进行仿真与分析。选取隆德101工作面进行液压支架姿态智能感知系统的安装与布置,对81#支架在推进100m范围内姿态信息进行数据采集,然后利用该数据对网络模型在MATLAB中进行学习与测试。仿真结果表明:trainlm为最佳的训练函数,隐含层神经元节点数最优值为10个;模型所产生的绝对误差范围0~0.06°,相对误差的范围为0%~2.1%,证明了模型的预测精度高,稳定性强;其平均绝对误差为0.021°,平均相对误差为0.70%,均符合决策时要求,说明模型的有效性。该论文有图78幅,表10个,参考文献83篇。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
网络决策论文参考文献
[1].刘阳,张桂涛.基于企业环保目标和消费者环保意识的闭环供应链网络决策研究[J].中国人口·资源与环境.2019
[2].谷超.液压支架姿态智能感知系统及基于BP神经网络决策研究[D].中国矿业大学.2019
[3].张雅媛.基于D-S证据理论的无线传感器网络决策融合研究[D].河南科技大学.2019
[4].潘华贤.逆向物流网络决策模型研究[J].信息与电脑(理论版).2018
[5].路敦利,宁芊,臧军.基于BP神经网络决策的KNN改进算法[J].计算机应用.2017
[6].孙国强,吉迎东.集团网络决策权配置模式与配置效率研究[J].经济管理.2017
[7].黄梦非,姚明秀,鲁波涛.贝叶斯网络决策在房地产投资风险控制中的应用[J].统计与决策.2017
[8].孙国强,潘晶晶,吉迎东.集团网络决策权配置效率评价模型构建——基于两阶段DEA模型[J].软科学.2017
[9].王雁凤,黄有方.大规模零担物流轴辐式网络决策优化[J].华中师范大学学报(自然科学版).2016
[10].文世熙,张贵,吴鑫.森林火灾逃生路径网络决策研究[J].中南林业科技大学学报.2016