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Microsoft Word -Hinkamp_ismael网络优化油田服务公司中型交付
摘要全球运输部门是温室气体排放的主要来源，道路运输，尤其是重型车辆，是主要来源。温室气体通过捕获地球大气中的热量来显着影响全球变暖，从而导致温度升高。这种现象，即温室效应，导致各种气候变化影响。应对日益严重的气候变化问题，国际，国家和工业社区已采取行动。全球公司正在努力实现净零排放，旨在到世纪中叶一个气候中性的世界。一种打击气候变化的方法涉及优化公司的供应链设计。有效的供应链网络设计可以降低运输成本，减少碳排放并改善公司的整体业绩。本研究探讨了在油田服务公司的供应链网络中引入中英里履行中心的运输成本和温室气体排放的潜在影响。通过评估项目发起人提出的两个候选地点，该研究评估了货物运输过程中产生的可变运输成本和总碳排放，以满足客户需求。本文介绍了混合企业线性编程公式，以解决单期多echelon供应链网络设计问题的解决方案。该模型旨在最大程度地减少总运输成本和温室气体排放，这主要来自供应链中的移动源。研究小组发现，拟议的地点都没有在运输成本或碳排放方面提供好处。这项研究强调了将环境因素整合到战略供应链网络设计决策中的重要性。Capstone顾问：Elenna Dugundji博士标题：研究科学家
基于混沌粒子—蚁群算法的多目标可持续供应链网络优化
对于可持续供应链网络的优化设计，考虑问题因素的综合性，综合考虑经济、环境和社会三个方面，以建立成本最小、环境污染排放最小和劳动力数量最大为目标，建立以供应链网络效率最大化为目标的混合整数规划模型。本文的创新之处，首先是在连续供应链中考虑经济、环境和社会效益的影响，其中环境效益不仅考虑碳排放，还包括工厂废水、废弃物和固体废弃物的排放作为影响因素。其次，构建了多目标模糊隶属函数，以总体满意度值来衡量模型解的质量。最后，提出了混沌粒子蚁群算法，解决了粒子群算法运行中出现的过早收敛问题。实验结果表明,本文提出的PSCACO算法与MOPSO、CACO、NSGA-II算法进行比较,得出算法的收敛效果更加有效,验证了混沌粒子蚁群算法求解多目标函数的有效性和可行性,为供应链管理提出了一种新的可行方案。
基于海流预报和多目标进化优化的声纳浮标网络优化部署决策支持系统
提出了一种用于水下监视应用中的协同轨迹检测的漂移声学传感器网络最优部署决策支持系统，并在模拟场景中进行了测试。该系统集成了海水流预报、传感器范围模型和简单的漂移浮标运动模型，以预测传感器位置和时间网络性能。多目标遗传优化算法用于通过同时优化两个服务质量指标（网络区域覆盖和跟踪覆盖的时间平均值）来搜索一组帕累托最优部署解决方案（即网络中漂移声纳浮标的初始位置）。优化后找到的解决方案代表了两个指标之间不同的效率权衡，任务规划人员可以方便地评估这些解决方案，以便在两个冲突目标之间选择具有所需折衷的解决方案。还通过无迹变换进行敏感性分析，以测试解决方案对于网络参数和环境不确定性的稳健性。提供了利用真实概率海水流预报的模拟场景的结果，显示了所提方法的有效性。未来的工作预计将使该工具完全可操作并准备在实际场景中使用。� 2013 北约科学技术组织，海事研究与实验中心。由 Elsevier Ltd. 出版。保留所有权利。
基于海流预报和多目标进化优化的声纳浮标网络优化部署决策支持系统
提出了一种用于水下监视应用中的协同轨迹检测的漂移声学传感器网络最优部署决策支持系统，并在模拟场景中进行了测试。该系统集成了海水流预报、传感器范围模型和简单的漂移浮标运动模型，以预测传感器位置和时间网络性能。采用多目标遗传优化算法，通过同时优化两个服务质量指标（网络区域覆盖和跟踪覆盖的时间平均值）来搜索一组帕累托最优部署解决方案（即网络漂移声纳浮标的初始位置）。优化后找到的解代表了两个指标之间不同的效率权衡，任务规划人员可以方便地评估这些解，以便在两个冲突目标之间选择具有所需折衷的解决方案。还通过无迹变换进行了灵敏度分析，以测试解决方案对网络参数和环境不确定性的稳健性。提供了利用真实概率海水流预报的模拟场景的结果，显示了所提方法的有效性。未来的工作是使该工具完全可操作并准备在真实场景中使用。� 2013 北约科学技术组织，海事研究和经验中心
量子桥分析II：Qubo-Plus，网络优化和资产交换的组合链接
抽象的量子桥分析与混合经典量子计算的方法和系统有关，并致力于开发用于桥接经典和量子计算的工具，以在当前中获得其联盟的好处，并启用了将来的量子计算的实践应用。这是量子的第二个范围分析的量子元素。第一部分的重点是二进制二进制优化（QUBO）模型，该模型目前是量子计算领域中最广泛应用的优化模型，并且既不限制组合的优化问题。第二部分（本文）介绍了Qubo-Plus模型的域，该模型可以有效地处理更大的问题。通过示例插图这些Qubo-Plus模型的范围后，我们特别注意这些模型的重要实例，称为资产交换问题（AEP）。AEP的解决方案使市场参与者能够确定对所有参与者有利的资产交换。 这种交换是通过针对此类Qubo-Plus模型的两种优化技术的组合而生成的，一种基于网络优化，一种基于一种称为组合链接的新的元数据优化方法。 这种组合为通过量子桥分析的观点而建立的Qubo模型建立的量子计算应用程序打开了大门。AEP的解决方案使市场参与者能够确定对所有参与者有利的资产交换。这种交换是通过针对此类Qubo-Plus模型的两种优化技术的组合而生成的，一种基于网络优化，一种基于一种称为组合链接的新的元数据优化方法。这种组合为通过量子桥分析的观点而建立的Qubo模型建立的量子计算应用程序打开了大门。我们展示了Qubo-Plus模型的AEP实例的建模和解决方案能力如何为解决财务，工业，科学和社交环境中出现的广泛问题提供了一个框架。
增强翻译中风康复：运动网络优化的特定任务动作观察疗法
年龄（年）71.7±10.8性别（女性 /男性）％8（40％） /12（60％）MAS-ul 1.25（0-6）FMA-UL 51（29-66）脂肪5（1-5）MBI 94（1-5）MBI 94（46-100）平均±标准偏差； n（％）;中值（最小值最小）。修改后的Ashworth Scale-upper肢体（MAS-ul）; FUGL-MEYER评估 - Upper肢体（FMA-ul）；法式手臂测试（FAT）；和修改的Barthel指数（MBI）。
无模型原始对偶网络优化方法及其在实时最优电力流中的应用：预印本
摘要 — 本文研究了网络系统的实时优化问题，并开发了在线算法，无需明确了解系统模型即可引导系统朝着最佳轨迹运行。该问题被建模为具有时变性能目标和工程约束的动态优化问题。算法的设计利用了在线零阶原始对偶投影梯度法。具体而言，涉及目标函数梯度的原始步骤（因此需要网络系统模型）被其零阶近似所取代，并使用确定性扰动信号进行两个函数评估。评估是使用系统输出的测量值进行的，从而产生反馈互连，其中优化算法充当反馈控制器。本文对这种互连的稳定性和跟踪特性提供了一些见解。最后，本文将该方法应用于电力系统中的实时最优潮流问题，并展示了其在 IEEE 37 节点配电测试馈线上进行参考功率跟踪和电压调节的有效性。
Odyssey Logistics＆Technology使用Coupa来为客户运行成果并建立
Bradley和他的团队搜索了一种软件解决方案，该解决方案不仅为客户提供了可量化的价值，而且还使Odyssey的中小企业容易利用一流的软件。最初投资了Coupa的供应链设计和规划解决方案，包括供应链建模者，以向客户提供价值和结果，以提供网络优化，库存优化和运输优化的用例。Odyssey继续以多种方式利用Coupa解决方案来启用价值创造。，例如，对于特定客户，该平台允许Odyssey快速评估客户网络，以确定其当前分销站点对整体供应链效率的影响。