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| 內容簡介： |
网络化制造是传统制造业在网络经济中的必经之路，制造企业将利用Internet进行产品的协同设计和制造。
《网络化制造环境下多级闭环供应链协调优化控制技术》共分7章，主要内容包括：网络化制造概述、闭环供应链网络优化相关理论、基于多面体不确定集的鲁棒优化模型构建、基于深度信念网络的市场需求预测、基于DWOA的绿色闭环供应链网络鲁棒模糊优化设计、基于SD的四级闭环供应链质量控制模型、契约协调下多级闭环供应链质量控制模型。
《网络化制造环境下多级闭环供应链协调优化控制技术》可供从事网络化制造及供应链管理的技术人员及企业管理人员阅读，也可供管理科学与工程、工业工程、物流工程和工程管理等专业的师生参考。
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| 目錄：
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1 网络化制造概述
1．1 网络化制造的基本概念
1．2 网络化制造的基本内涵
1．3 网络化制造系统的结构和功能
1．4 网络化制造资源集成
1．5 网络化制造的关键技术
1．6 网络化制造的研究现状及发展趋势
1．6．1 国外研究现状
1．6．2 国内研究现状
1．7 面向产品全生命周期的网络化集成制造系统
2 闭环供应链网络优化相关理论
2．1 闭环供应链网络规划基本理论
2．1．1 供应链网络相关概念
2．1．2 闭环供应链网络结构
2．1．3 闭环供应链网络优化设计的主要内容
2．2 闭环供应链网络中的不确定性
2．2．1 闭环供应链网络不确定性的来源及特点
2．2．2 供应链网络不确定性产生机理
2．3 不确定性优化方法
2．3．1 模糊规划方法
2．3．2 随机规划方法
2．3．3 鲁棒优化方法
3 基于多面体不确定集的鲁棒优化模型构建
3．1 问题描述与假设
3．1．1 问题描述
3．1．2 参数符号及含义
3．1．3 基本假设
3．2 闭环供应链网络多目标模型构建
3．2．1 闭环供应链网络成本函数
3．2．2 闭环供应链网络碳排放函数
3．2．3 闭环供应链网络顾客满意度损失函数
3．2．4 多目标约束
3．3 基于多面体不确定集的鲁棒优化模型构建
3．3．1 不确定参数描述
3．3．2 多目标鲁棒线性优化模型
4 基于深度信念网络的市场需求预测
4．1 DBN介绍
4．1．1 RBM介绍
4．1．2 共轭梯度算法
4．1．3 DBN学习过程
4．1．4 共轭梯度算法
4．1．5 DBN学习过程
4．2 基于DBN市场需求预测
4．2．1 市场需求预测指标及数据处理
4．2．2 DBN预测模型关键参数设定
4．2．3 基于DBN的市场需求预测
4．3 案例分析
4．3．1 案例描述
4．3．2 家电供应链网络参数设定
4．4 模型算法设计与评价
4．4．1 Levy飞行搜索机制
4．4．2 动态参数调整策略
4．4．3 多目标模糊优化
4．4．4 算法性能评价
4．5 结果分析
4．5．1 不确定环境下的网络规划方案
4．5．2 敏感性分析
5 基于DWOA的绿色闭环供应链网络鲁棒模糊优化设计
5．1 鲁棒模糊理论
5．1．1 鲁棒优化理论
5．1．2 模糊处理理论
5．2 多目标问题处理
5．2．1 多目标理论
5．2．2 多目标优化算法
5．3 鲸鱼算法与差分鲸鱼算法
5．3．1 鲸鱼算法
5．3．2 差分鲸鱼算法
5．4 绿色闭环供应链网络模型建立
5．4．1 问题描述
5．4．2 模型假设及符号定义
5．4．3 模型建立
5．5 模型处理
5．5．1 模糊处理
5．5．2 多目标处理
5．6 模型求解及算例验证
5．6．1 折扣区间的敏感性分析
5．6．2 多目标模型验证
5．6．3 不确定性模型验证
5．6．4 DWOA算法验证
6 基于SD的四级闭环供应链质量控制模型
6．1 供应链质量控制模型描述
6．1．1 模型结构框架
6．1．2 模型假设
6．1．3 仿真软件
6．2 多级闭环供应链质量控制模型
6．2．1 因果回路图
6．2．2 主要方程及参数设置
6．2．3 多级闭环供应链的系统模型
6．3 多级闭环供应链质量控制模型仿真
6．3．1 模型检测
6．3．2 数值算例
7 契约协调下多级闭环供应链质量控制模型
7．1 质量奖惩契约协调模型
7．1．1 模型结构框架
7．1．2 主要方程及参数设置
7．1．3 数值仿真
7．2 质量成本分摊契约协调模型
7．2．1 模型结构框架
7．2．2 主要方程及参数设置
7．2．3 数值仿真
7．3 回收契约协调模型
7．3．1 模型结构框架
7．3．2 主要方程及参数设置
7．3．3 数值仿真
参考文献
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