基于优化设计方法科技论文研究

（一）一维优化方法。主要有以下三类：1）基于盲人探路思想的试探法。以步长加倍策略将极值点确定在距离当前点单步步长之内，再以步长减半策略，使当前点接近于极值点。主要有确定极值点所在区间的进退法（应用推论1）、一维盲人探路法（在进退法基础上增加一个模块）、一阶导数符号法（应用推论2）等。2）区间削去法。比较区间内两点的目标函数值或计算一点的导数符号，根据单峰假设将极值点所在区间削短。主要有对称等比例、对称变比例区间分割法、平分法、切线交点法、自适应二分法等。3）拟合函数寻点法。主要是二次拟合函数法（抛物线法）、三角拟合函数法、二次拟合函数定点法、一次拟合导函数法等。 （二）多维无约束优化方法。主要有：1）负梯度方向法及基于盲人探路思想的折线负梯度方向法。2）多维二阶近似式方向法及其近似算法。3）坐标系拟均匀变换法，也称为坐标变换法，包括局部坐标系的建立。4）获得共轭方向的方法，主要有定义法、几何法、待定系数法、两次同方向寻优获得法、连续两次沿负梯度方向寻优获得法（四寻法、六寻法、三寻法）等。5）共轭方向轮换法，主要有几何法、待定系数法、正交向量组法等，包括方向组的概念。6）寻优方向的数值算法实现，基于二次函数假设的数值偏导数、方向导数计算式，构造二阶偏导数矩阵法、大步长探测等算法实例。7）拟合函数法，主要有多维二次拟合函数法和线性拟合梯度法。8）不求偏导数的方向组轮换法，主要有坐标方向轮换法、自适应坐标下降法、经典Powell基本算法和改进算法、构造共轭方向法等。9）无界多面体变形法，也称为单形替换法或单纯形法，与多维有约束复合形法的寻优思想相同。 （三）多维有约束优化方法。主要有：1）可行域内直接求解法，主要包括网格法、有界多面体变形法（复合形法）、随机方向法等。2）优选可用方向法，寻优到约束边界之后，寻优最好的方向继续寻优，是船到桥头自然直的正确思路。3）半步法，没有寻优到约束边界的时候采用无约束优化方法，寻到之后退半步重新选择新的寻优方向，是未雨抽聊的研究思路。4）化简法，主要有基于二阶近似式构造寻优方向法、基于一阶近似式线性化法。5）构造无约束优化问题序列法，采用加权组合的方式将目标函数和约束函数转化为无约束优化问题，权按照一定规律变化，从而构造出一系列的无约束优化方法，主要有围墙法（内点惩罚函数法，须加固围墙）和土堆法（外点惩罚函数法）。 （四）线性优化方法。对于目标函数和约束函数均为设计变量线性函数的优化问题，其约束边界和目标函数等值线均为直线，可行点的集合构成一个凸集，且为凸多面体。如果存在最优点，则必为该凸集的某个顶点。寻找最优点就是在该凸多面体上确定最优的顶点。主要方法为单纯形法，在可行域多面体的某一个顶点出发，逐渐滑向更好的顶点，最终获得最优点。 （五）多目标优化方法。主要有以下几类：1）穷举类方法。直接求出所有分目标函数的最优点，然后在各个目标之间进行协调，使其相互间作出适当“让步”，以便获得整体最优方案，选择较好的设计点。或者列出所有方案，采用专家评议、领导拍板等方式确定最优方案。2）直接重构单目标函数法。直接由各分目标函数构造一个新的目标函数，从而将多目标的优化问题转化为单目标的。如主要目标法、线性加权组合法、取最大分目标函数值法、分目标乘除法、分层序列法等，其中线性加权组合法最具有实用性。3）间接重构单目标函数法。将原分目标函数适当处理后构造一个新的目标函数。如理想点法、功率系数法（几何平均法）、协调曲线法等。 （六）离散变量优化方法。主要有三类：1）按连续变量处理法。取得最优点后，再圆整。离散变量依次确定，原优化问题依次降维。2）随机法。根据实际情况随机确定一些设计点，然后从中选取最优点。或者在初始点周围以随机方式寻找多个设计点，取其最优者作为当前点继续寻优。3）穷举法。如分支定界法、网格法。 （七）基于其他理论的优化方法。实际上，存在很多不能由标准数学模型描述的优化问题，其数学模型的建立与评价均没有固定的模式，可行域不连续，甚至只是一些零散的可行点，并且各可行点的优劣难以用统一的标准衡量，比如旅行商最佳路径问题、背包问题等。在日常生活当中也存在着类似的问题，如股市运作，何时何股入市最优；战争发起，何时何地以什么方式最有利；个人学习计划，先学习还是先工作，学什么课程做什么工作最好。借用其他学科的理论知识，可发展一些优化方法，如遗传算法、神经网络算法、基于知识的专家系统算法、蚁群算法、模拟退火算法、分形与混沌算法等。这些方法均以全域优化问题为研究对象，基于概率论和随机理论，使多个盲人按相同规律寻求全域极值点，因此也称为智能优化算法。其共同特点是“无序中寻求有序，偶然中探索必然”。 （八）常见的优化算例。1）一维单峰函数。用于一维优化方法的检验。2）二维二次函数。可绘图直观地表示寻优过程，，检验算法最直接有效。因为优化方法都是在单峰假设下提出来的，即假设目标函数为二次函数，检验结果可信。3）多维二次函数。构造共轭方向的优化方法对于二维优化问题效果明显，但是需要在多维设计空间当中检验。4）复杂函数。最典型的是Rosenbrock函数，由于存在一个弯弯的峡谷，成为许多优化方法的滑铁卢。5）目标函数没有数学表达式的优化问题。如目标函数的求取需要借助于其他计算算法。6）抽象优化问题。设计变量没有优选值问题、目标函数和约束函数难以用数学表达式表示。比如背包问题、旅行商问题、交通信号灯规划问题等。对于这些问题，穷举法是最可靠的算法。 （九）主要文献。上述综述主要是基于一下创新性文献而完成的：[1] 例证多维二阶近似式法的适用性[J]. 德州学院学报, 2017,33(6):12-14.[2] 多维二次拟合函数优化方法[J]. 甘肃科学学报, 2017, 29(5):26-28.[3] 基于目标函数梯度向量的相邻方向共轭法[J].甘肃科学学报,2017,29(05):15-21.[4] 目标函数优化的切线交点法[J]. 机械设计与研究(核心), 2017, 33(2):17-19,24.[5] The program verification of the three-seeking and six-seeking method based on the conjugate direction[A]. . 2017 5th International Conference on Machinery, Materials and Computing Technology(ICMMCT2017), March 25-26, 2017 Beijing, China. Advances in Engineering, volume 126, pp109-114.[6] 基于盲人探路寻优思想的二阶近似式定点法研究[J]. 中国石油大学学报（自然科学版）, 2017, 41(1): 144-149.[7] 盲人探路负梯度方向法[J]. 甘肃科学学报, 2016, 28(5):116-122.[8] Blind-walking optimization method[J]. Journal of Networks, 2010, 5(12):1458-1466.[9] 优化方法[M]. 东南大学出版社, 2009.10[10] 随机方向法改进及其验证[J]. 计算机仿真, 2009, 26(1):189-192.[11] 具有畸形约束极值点问题的优化[J]. 中国科技论文在线学报, 2008, 3(8):562-565.[12] 形象化教学方法在“机械优化设计”课程中的应用[J]. 中国石油大学学报(社科版), 2008, 25(S): 90-92[13] 加固围墙的内点惩罚函数法防越界验证[J]. 机械设计, 2007, 24(S):111-112.[14]连续负梯度方向获得共轭方向的六寻优化方法[J]. 计算机科学与探索, 2019, 13(0).

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企业供应链优化摘要：本文介绍了企业供应链优化设计问题，并具体探讨了ERP供应链、传统供应链以及基于高级计划与排程APS（Advanced Planning System）的供应链业务流程的优化设计思路。关键词：传统供应链管理、企业资源计划供应链管理、高级计划与排程供应链管理随着改革开放的不断深入，市场经济的日趋完善，企业已逐步迈向市场，加入到市场激烈竞争的洪流中去。激烈的竞争使他们意识到，企业集团的规模效应以及与合作伙伴之间的真诚合作，追求共同利益是在洪流中生存、搏击、制胜的法宝。而科技的迅猛发展，以顾客为中心的现代营销观念已逐步取代了以生产和产品为中心的营销观念，又使他们意识到，那个企业能够以敏锐的洞察力发现顾客需求并在最短的时间内，运用各种先进技术，以最低的成本、最优的服务满足这种需求，它就会在激烈的市场竞争中脱颖而出。近年来，为了顺应时代的需要，顺应市场的需要，顺应竞争的需要，生产厂商、分销商、代理商引入了供应链管理概念。供应链的概念是20世纪80年代初提出的，但其真正发展却是在90年代后期。供应链译自于英文的“supplyChain”,供应链管理则译自英文的“SupplyChainManagement(SCM)”。21世纪的市场竞争不再是企业和企业之间的竞争，而是供应链和供应链之间的竞争，任何一个企业只有与别的企业结成供应链才有可能取得竞争的主动权。传统上，大多数企业认为自己是和其它企业独立存在的，并且为了生存而与他们竞争。供应商与上下游之间经常是对抗多于合作，许多企业仍谋求把成本降低或利润增加建立在损害供应链其它成员的利益上。许多企业没有认识到，将自己的成本简单地转移到上游或下游并不能使他们增强竞争力（也许短期有效），因为到底所有成本都要设法由市场转嫁给最终消费者。领先的企业认识到这种传统观念的错误，力图通过增加整个供应链提供给消费者的价值以及减少整个供应链的成本，来增强整个供应链的竞争力。为什么从原材料到产成品需要数天，数月时间，而制造时间仅仅是几分钟，几个小时？为什么零售商的库存一般在10周左右， 而制造商具有每周的制造能力？ 为什么经营者总是评价生产的价值，而不是满足客户的需求？为什么总是觉得需求不准确？需求与供应总是不匹配？ 答案是简单的,供应链不同步，且没有优化。一、传统的供应链计划模式传统的供应链计划有三种模式：垂直模式、水平模式及综合模式。垂直模式我们可以看出此种模式设置复杂，计算方便只有DRP，但速度较慢；水平模式我们可以看出此种模式设置较简单，但计算复杂(MRP/MPS/DRP)；综合模式在日常的生活中此种模式是常用的，单一组织用内部MPS/MRP，而外部多组织用DRP，我们可以看出设置简单，计算灵活。二、 ERP的供应链计划ERP的供应链计划其含义是对所有的组织进行计划，用DRP计划分销渠道，支持集中式和分布式计划，其计划扩展到客户与供应商；DRP是计划分销中心或客户，可以定义执行单一的，多个的组织计划，可以反查供应链；BOD(Bill of Distribution)支持多种设置，包括企业的内部和外部，定义各货源的优先和有效日期； 必须定义供应链网络，货源规划，把物料分配给分销清单(BOD)，对供应链进行同步的，顺序的计划(未优化)。三、基于APS的供应链优化1、基于APS的供应链优化的范围和内容最大化满足客户和消费者需求。在最低成本下，满足客户需求和客户服务。减少不确定的供应与需求。通过能力约束、供应约束、运输约束等等。还包括非物理约束如客户或优先区域(自动分配有限的供货)、 安全库存、批量。结合供应链中所有的需求如销售预测，客户定单和补充定单和供应链中所有的供货渠道，包括原材料库存、 半成品、成品库存、确认分销订单、确认的生产定单和确认的采购定单。同时使用这些信息，APS比较需求信息和存在的约束，当三个要素未满足时，立刻产生警告信息。通过供应链，例如几十个工厂、 几十个分销中心、和几百个销售渠道实时平衡优化需求，供应和各种约束。这意味着一旦有未意料的变化，改变了需求、供应、及约束、APS就能立刻看到它的影响。通过整个供应链进行成本和服务的优化。用APS建立有效的模式，它是有效的客户响应(ECR)，使制造商和零售商之间的协作，为消费者提供更好的价值服务。在供应链里，减少非增值的活动。在实施APS之前，进行BPR。用JIT的管理思想消除浪费，减少准备时间，文档资料和行政管理。在供应链里频繁地增加过度复杂的管理方案，仍会增加成本。管理计划依赖于销售预测，然而，销售预测本身有许多不准确因素，那么强化销售也许能达到销售预测的准确性。但是，供应链里如供应商，制造商，分销商没有足够的供货能力，生产能力和运输能力，结果是销售计划会引起企业失去销售和超出成本。 当基本问题未能解决时，提出复杂的方案实际上是抵冲效率的。需求信息和服务需求应该是以最小的变形， 传递给上游并共享。利用APS通过计划时区持久的平衡需求、供应、约束、同时看到发生的供应链问题。由于实时，双方向的重计划能力，计划员有能力执行各种模拟以满足优化计划。这些模拟提供实时响应。如我的安全库存水平应是多少？ 这是最低成本计划吗？我使用的资源已经优化了吗？这个计划满足我的客户服务水平了吗？我以经最大化利润了吗？我可以承诺什么？同步化供需是对服务和成本的一个重要目标。有几个因素影响这种匹配：（1）大批量。(2)生产上维持高效率，而不是满足客户需求。(3)缺少同步，使得库存水平高，和变化频繁的库存水平。可靠的、灵活的经营是同步化的关键。可靠、灵活的运作应该主要集中于生产、分销。销售与市场的角色是揭开需求。2、APS所依赖的一组核心能力为了达到这些高级的计划能力， APS依赖一组核心的能力：计算的速度。基于内存的计算结构，比MRPII/DRP的计算速度快300倍。这种计算处理可以持续的进性计算。这就彻底改变了MRPII/DRP的批处理的计算模式。可以并发考虑所有供应链约束。当每一次改变出现时，APS就会同时检查能力约束、原料约束、需求约束。而不像MRPII/DRP每一次计划只考虑一种类型的约束。这就保证了供应链计划在任何时候都有效。基于约束的计划——硬约束和软约束。APS可以达到同时传播影响到上游和下游。在交互的计划环境中实行解决问题和供应链优化算法。它有能力产生反映所有约束的有效计划。而且，有能力产生最大利润的计划。3、APS与SCM、ERP的关系APS是SCM的核心，它能代替ERP的预测计划、DRP、MPS、MRP、CRP和生产计划 APS不能对业务管理如货物的接收、原料的消耗、发货、开发票、文档管理、财务、生产定单下达、采购定单下达，客户定单的接收。 APS也不能处理数据的维护如物料主文件维护、BOM维护、工艺路径维护、货源和设备的维护、能力表及供应商、客户、资源的优先级的维护。综上所述： 企业供应链管理优化就是在未预料的事件发生后， 实时的供应链重计划，保证持续的优化的可行的计划，保证按事先定义的业务规则，供应链系统进行重计化、财务优化。参考文献：[1]翁心刚.物流管理基础[M].北京：中国物资出版社,2006.175.[2]李严锋,张丽娟.现代物流管理[M].东北：东北财经大学出版社，2005.41.[3]张铎,林自葵.电子商务与现代物流[M].北京：北京大学出版社，2005.276.[4]霍红.物流师,认证教材[M].北京：中国物资出版社，2004.58－59.注释：1、APS：高级计划与排程(Advanced Planning System) 它是对所有资源具有同步的，实时的，具有约束能力的，模拟能力，不论是物料，机器设备，人员，供应，客户需求，运输等影响计划因素;不论是长期的或短期的计划具有优化，对比，可执行性。它采用基于内存的计算结构，这种计算处理可以持续的进行计算。2、DRP：配送需求计划（Distribution requirements planning）是指一种保证有效地满足市场需要又使的物流资源配置费用最省的计划方法，是MRP原理与方法在物品配送中的运用。

数据库结构的优化方面的论文，键盘论文网很多的哦，之前我也是找他们帮忙的，写作老师指导的很专业，呵呵还有些资料，你看下1）以往和现有的数据库加密方法基本上都是面向数据值的。如:基于文件的数据库加密方法、基于记录的数据库加密方法、基于字段的数据库加密方法、以及面向数值加密的各种改进和提高性能的加密方法等。2）本文提出了一种结构化加密的概念、理论、方法与体系结构,这是不同于普通数据加密而是专门面向数据库结构化特点的全新理念。 首先,对传统的数据库数据加密进行了分析研究,对其进行归类和介绍,指出了数据加密应用于数据库数据的不足和局限性,分析了结构加密的意义。 其次,根据数据库系统中数据是结构化的这一特征,提出了结构加密的思想。3）将经典数据库理论中的函数依赖定义进行广义延伸,提出了语义依赖的概念,并据此给出了关系模式内属性不相容、数据库模式内关系模式不相容、记录顺序不相容等结构加密所需的基本定义,在此基础上,提出了应用于结构加密的关系模式分解、合成基本原则。4）用实例说明了结构加密的过程和结构加密定义的作用及涵义,对数据库结构加密方法的安全性和效率进行了评估。 再次,介绍了结构加密算法的数学模型和原理,面向数据库结构加密的数学建模和结构加密的具体方法和过程,给出结构加密的体系结构,结构加密需要解决的问题和对应策略及方法。 5）最后,用实验对结构加密方法进行了验证,通过全面的实验数据来对数据库结构加密和传统数据库数值加密从安全性和效率上进行全面比对分析,最终设计出结构加密原型系统。还可以吧，主要是通过加密的方式改进数据库结构，如果还有不清楚的，可以参考下键盘论文哦

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