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供应链网络的均衡模型及灵敏度分析

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简介：
本文构建了供应链网络的均衡模型，并进行了灵敏度分析。通过优化资源配置与调整策略，提高系统的稳定性和效率。 在描述供应链网络结构的基础上，分析了制造商、零售商和消费者的行为决策，并给出了达到供应链网络均衡的条件。利用变分不等式方法进行灵敏度分析。

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  • 供应链网络的均衡模型及灵敏度分析
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    本文构建了供应链网络的均衡模型，并进行了灵敏度分析。通过优化资源配置与调整策略，提高系统的稳定性和效率。 在描述供应链网络结构的基础上，分析了制造商、零售商和消费者的行为决策，并给出了达到供应链网络均衡的条件。利用变分不等式方法进行灵敏度分析。
     
  • AnyLogic四级供应链网络模型分析
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    本研究利用AnyLogic软件构建并分析了一个四级供应链网络模型，旨在优化库存管理、减少物流成本及提高整体供应链效率。 基于Anylogic的四级供应链网络模型包括了通过Excel导入的GIS网络，并在此基础上生成生产基地、原料厂和销售点等智能体群。
     
  • 数学模型的灵敏度分析
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    数学模型的灵敏度分析旨在探讨模型输出对输入变量变化的敏感程度，通过评估关键参数的变化如何影响预测结果，确保模型可靠性和有效性。这种方法对于优化决策过程和提高模型实用性至关重要。 灵敏度分析是一种评估模型输入参数变化对输出结果影响的方法。它可以帮助我们了解哪些因素是关键的，并且可以用来优化模型性能或预测不确定性。 进行灵敏度分析通常包括以下步骤： 1. 确定需要研究的因素：首先，我们需要明确在模型中哪些变量是最有可能发生变化或者存在不确定性的。 2. 选择适当的分析方法：根据具体情况和需求，可以选择不同的灵敏度分析技术。常见的有局部敏感性分析、全局敏感性分析等。 3. 实施分析并收集数据：应用选定的方法对所关注的因素进行试验，并记录下变化带来的影响程度。 4. 分析结果和解读：通过观察不同因素的变化如何导致输出值的改变，从而判断哪些变量是最重要的。 灵敏度分析对于理解模型行为以及提高预测准确性非常重要。
     
  • GSA_灵敏度分析_代理模型
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    本研究探讨了GSA（全局敏感性分析）在结合代理模型进行灵敏度评估中的应用，旨在优化复杂系统的建模与预测精度。 全局敏感性分析是一种评估模型输入变量对输出结果影响的重要方法。Sobol 方法是进行此类分析的一种常用技术，它能够量化各个输入参数的主效应以及它们之间的交互作用效果。这种方法有助于识别哪些因素对于预测最为关键，并且可以用于优化实验设计和减少不必要的计算成本。
     
  • 利用MatLab进行的线性网络及灵敏度分析
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    本研究运用MATLAB软件开展线性网络建模与分析，重点探讨了网络结构对系统性能的影响，并进行了详尽的灵敏度评估。 本段落介绍了一种将线性电路网络转换成信号流图的方法，并以系统环节的信息变换、环节间的信息传递及互连方式替代实际的电路网络，从而消除电流负载效应的影响。同时利用MatLab对线性网络进行灵敏度分析，探讨了参数变化对系统性能的影响。该方法能够有效简化线性电路网络的分析和设计过程，提高系统的稳定性和可靠性。
     
  • 灵敏度分析.pdf
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    《灵敏度分析》探讨了模型参数变化对结果影响的研究方法，涵盖数学规划、统计推断等多个领域的应用实例与理论基础。 灵敏度分析是一种评估模型输入变量变化对输出结果影响的方法。通过这种分析，可以确定哪些参数对模型的预测最为关键，并帮助决策者理解在不确定性条件下如何优化系统或过程。这种方法广泛应用于金融、工程设计以及风险管理等领域中，以提高模型的可靠性和实用性。
     
  • 【参数灵敏度分析】
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    参数灵敏度分析是指评估模型中各参数对结果影响程度的研究方法，有助于识别关键参数、优化实验设计和提高预测准确性。 运筹学课程总结之后绘制的思维导图。
     
  • SPSS中的灵敏度分析与典型相关分析
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    本文章将深入探讨在SPSS软件中如何进行灵敏度分析和典型相关分析，帮助读者掌握这两种统计方法的应用技巧。 3.1 程序算法 潮流程序的计算方法结合了P-Q分解法与牛顿-拉夫逊法，以提高潮流计算的收敛性能。通常情况下，程序首先使用P-Q 分解法进行初步迭代，随后转而采用牛顿-拉夫逊法求解。 3.2 程序主要功能 （1）基本功能 能够执行交流系统潮流计算以及包括双端和多端直流系统的交直流混合潮流计算。 （2）自动电压控制 具备多种类型的发电机节点电压调控能力，除了常规的PQ、PV及缓冲节点外，还支持远程控制高压等级母线电压等多种类型。此外，程序还能实现电抗器与电容器的自动投切以进行电压调节，并能根据负荷情况进行变压器分接头调整。 （3）联络线功率管理 通过自动发电控制系统功能，可以自动调控联络线路间的电力交换量至设定值。 （4）系统故障分析(N-1 开断模拟) 利用短线补偿方法快速检测指定电网中每个元件在发生故障后的运行状况，识别出系统的薄弱环节，并为电网的运营和规划提供依据。 （5）网络等效 采用REI法对特定区域进行静态等值处理，确保所得等值网潮流结果与原系统一致。 （6）灵敏度分析 能够根据指定扰动量生成功角、电压敏感性以及线路功率、损耗及电网损失的详细报告。 （7）节点P-V曲线, Q-V 曲线和 P-Q 曲线
     
  • 模糊多目标决策的灵敏度分析及其应用 (2009年)
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    本书《模糊多目标决策的灵敏度分析及其应用》系统地探讨了在模糊环境下多目标决策问题中的灵敏度分析理论与方法，深入研究其应用价值。 ### 模糊多目标决策灵敏度分析及应用 #### 一、引言 在现代电子信息系统中，数据处理与决策支持扮演着至关重要的角色。随着技术的发展，系统产生的数据变得越来越复杂，不仅包含精确数值还包含了大量模糊不清的数据。这些模糊数据的存在为传统的多目标决策带来了挑战。多目标决策（Multi-objective Decision Making, MODM）是指在多个相互冲突的目标中寻找最优解的过程；然而当某些或全部目标是模糊的时，传统方法可能不再适用。 本段落探讨了如何在存在模糊数据的情况下进行多目标决策灵敏度分析，并提出了一种改进的方法来解决这一问题。通过实例仿真验证了该算法的有效性。 #### 二、背景与挑战 ##### 1. 模糊集理论简介 模糊集理论由L.A.Zadeh于1965年首次提出，用于处理边界不清晰的概念或数据。在模糊集中，元素属于集合的程度可以通过一个介于0到1之间的值来表示，这个值称为隶属度。 ##### 2. 多目标决策面临的挑战 - **数据模糊性**：实际应用中存在一些主观指标如用户满意度等，这些数据往往难以量化。 - **决策复杂性**：多个目标之间可能存在冲突，在寻找最佳折衷方案时面临挑战。 - **灵敏度分析需求**：为了评估解决方案对输入变化的敏感程度，需要进行灵敏度分析。 #### 三、改进算法的核心思想 针对模糊多目标决策中存在的问题，本段落提出了一种新的方法。核心思想包括： - **定义模糊指标权重**：通过量化处理模糊数据来确定各个目标的重要性。 - **建立模糊决策模型**：利用模糊数学工具构建能够处理模糊数据的决策模型。 - **改进灵敏度分析方法**：优化算法参数以提高对输入变化适应性和分析精度。 #### 四、实例仿真与分析 为了验证新算法的有效性，研究者选取了一个具体的电子信息系统作为实验对象。该系统涉及多个目标，并包含一些难以量化的模糊数据。通过比较改进前后的算法性能，结果表明新的方法能够更准确地处理模糊数据，在灵敏度分析方面表现出色。 ##### 实验设计 - **数据准备**：收集系统的相关精确和模糊数据。 - **模型构建**：根据模糊集理论建立多目标决策模型。 - **参数调整**：通过反复试验优化算法，提高其性能。 - **结果分析**：对比不同条件下的表现评估新方法的适应能力。 ##### 结果分析 改进后的算法能够有效地处理模糊数据，并且在灵敏度分析方面表现出显著的优势。具体表现为： - 在处理模糊信息时，改进算法的结果更加稳健，不易受到输入变化的影响。 - 改进算法提高了计算效率，在较短时间内完成复杂的决策过程。 - 通过不同场景的模拟验证了新方法的一致性和有效性。 #### 五、结论 本段落针对电子信息系统中因数据模糊性导致的传统多目标决策灵敏度分析失效的问题提出了一种改进方案。该方案引入了模糊集理论和新的灵敏度分析技术，解决了存在的问题，并且在实例仿真中得到了有效验证。这对于提高系统中的决策准确性和效率具有重要意义。未来研究可以进一步探索更多应用场景下的算法优化策略及与其他相关领域的结合可能性。 ### 六、参考文献 由于提供的内容未包含具体参考文献信息，在实际撰写论文时应根据引用的相关资料进行详细标注。
     
  • 敏感度分析在模型中的应用
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    简介：本文探讨了敏感度分析在各类模型中的重要性及其具体应用方法，旨在提高模型预测准确性和可靠性。通过评估输入变量变化对输出结果的影响程度，帮助决策者识别关键因素，优化模型结构和参数设置。 前馈神经网络模型分析中的敏感度分析探讨了模型参数变化对输出结果的影响，有助于理解模型内部结构及其行为特性。通过这一方法可以识别出哪些输入变量或权重对于预测值具有最大的影响，从而为优化模型性能提供指导方向。