如今，汽车零部件行业的供应链管理正在成为一个充满机遇和挑战的新兴行业。 作为供应链的网络节点，供应商的合理优化不仅影响售后零件的运营成本，运营绩效，竞争策略和未来发展，而且影响整个供应链的物流成本，物流策略和竞争策略。 。 供应链管理对供应商管理的研究可以有效地指导汽车零部件制造商的经营环境，培育优势和规避劣势，评估情况，抓住时机，并在将来聚集更激烈的市场竞争中始终保持优势。 因此，深入研究汽车售后配件供应链的相关理论，结合中国汽车及配件市场的现状和发展趋势，优化汽车客户服务配件供应链的基本模型和运作策略。对中国来说，具有非常重要的现实意义。 根据上汽通用汽车的客户服务零件供应链，分析了该公司的经营特点和现状； 分析公司售后零件供应链中存在的问题。 首先，由于历史原因，缺乏供应链的整体概念，供应商的订单交付率低，信息反馈不及时，库存压力高，供应链管理体系不完善。 其次，信息不完整和预测不正确导致仓库存储不合理。 库存周转率低。 最后，市场需求和信息不共享导致公司配件销售低迷和运输成本比例高。 在优化设计方面，首先我们分析和改进对供应商，库存结构，主要经营成本项目以及上汽通用汽车存在问题

VTS系统船舶调度优化研究终版.pdf

基于SD模型的水资源调度系统优化研究，王武科，李同升，流域水资源调度系统是一个具有复杂结构的开放巨系统，具有高阶次、多变量、多回路和强非线性的反馈结构，系统行为往往具有反直观

投资组合优化方法不可避免地依赖于市场和经济的多元建模。 在本文中，我们解决了与这些复杂系统建模相关的三个错误来源： 1. 过度简化假设； 2. 参数抽样误差导致的不确定性； 3. 这些系统的内在非平稳性。 对于第 1 点的问题，我们提出了 L0 范数稀疏椭圆建模，并表明稀疏化是有效的。 点 2. 和 3. 的影响通过研究模型在样本内和样本外的似然性对不同长度的训练集估计的参数进行量化。 我们表明，当训练集中包含两到三年的日常观察时，具有更大样本外可能性的模型可以产生更好的投资组合。 对于较大的训练集，我们发现投资组合性能恶化并与模型的可能性脱节，突出了非平稳性的作用。 我们通过研究表明系统随时间显着变化的单个观察的样本外可能性来进一步研究这种现象。 从长远来看，较大的估计窗口会导致稳定的可能性，但以短期内较低的可能性为代价：金融的“最佳”拟合需要根据持有期来定义。 最后，我们表明稀疏模型优于完整模型，因为它们提供更高的样本外似然性、更低的实际投资组合波动性和提高投资组合的稳定性，避免了均值方差优化的典型陷阱。

H呼叫中心运营管理体系优化研究.docx

相位恢复算法被广泛应用于去除同轴数字全息共轭像。其中，多采样距离相位恢复算法相比于基于单幅全息图的相位恢复算法，尤其是在两幅全息图的重建算法中，重建精度更高且收敛速度更快。针对采样距离和采样间隔对再现物光波前的精度的影响，通过记录不同采样距离的多幅数字全息图，进行相位恢复。通过分析比较再现相位像的标准化均方根误差，得到优化算法的最佳采样距离和采样间隔。结果表明，采样距离在130~160 mm范围内时误差较小，采样距离为150 mm、采样间隔为2 mm时误差最小，仅0.0096。

基于作业成本法的A物流企业成本优化研究.pdf

本文基于EAPS协议基本技术，分析了影响EAPS环网链路切换性能的若干关键因素，并对EAPS协议进行了优化，包括提前刷新FDB表项和选择FDB表项刷新的顺序方式，使EAPS环网在链路发生故障时链路切换速度得到了提高，有利于实际应用中保证EAPS的切换速度。

针对某污水膜生产企业使用的包含产品信息的QR码（二维码的一种）在非均匀光照下产生的阴影区域问题，提出一种基于大津法的改进算法。利用图像的局部区域阈值及窗口逐像素滑动计算来消除光照对图像造成的影响，从而提高含有阴影的QR码图像识别率。实验结果验证该方法对含有阴影区域的图像有着更强的适应性，特别是针对分块解析效果不太理想的单侧阴影效果更佳。与经典全局Otsu算法相比，图像识别率提高了5倍左右。

所提出的系统基于使用离散小波变换 (DWT) 技术的图像压缩和使用人工蜂群和粒子群优化等进化算法的优化。 优化提供了良好的图像质量以提供更好的结果。 随着图像质量及其大小的不断增加。 市场上的许多产品都采用先进技术的图像进行控制和显示。 图像压缩是不同类型多媒体服务中的一种技术。 在这个项目中，称为离散小波变换 (DWT) 的编码技术应用于图像压缩。 这些技术使用较少的内存。 为了找到最好的图像质量，我们将使用进化算法进行优化。 进化算法是物种的进化，它侧重于机制。 由于使用 DWT 压缩图像后图像质量下降，因此我们使用进化算法来优化压缩图像。 这里使用了两种进化算法：人工蜂群和粒子群优化，并根据 PSNR、CR、MSE 和熵等参数对它们进行比较。