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| 內容簡介： |
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以复杂装备制造企业生产过程管理实践为研究背景，借助科学、系统管理思想，基于人工智能等相关技术，以基于产品全生命周期的报价影响因素提取、智能制造环境下产品报价预测、面向不确定环境的联合报价策略研究为手段，构建了不完备和不确定环境下复杂产品报价管理体系，为个性化定制新模式提供企业所需的产品报价方法，使产品报价能够在不确定和不完备环境下得到有效的控制，提高资源等多约束下产品报价的动态性、准确性和快速性。
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| 關於作者： |
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研究领域是运营管理和成本管理，研究方向为产品报价、成本控制和计划调度。在国内外核心期刊发表论文50余篇，出版专著1部。主持完成了10余项国家级、省部级和企业委托的研究项目，有多项成果获奖，获得了国家科技进步二等奖一项。开发的“作业成本管理系统”已在多家企业得到应用。
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| 目錄：
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第1篇 装备制造企业产品报价体系
第1章 绪论
1.1 装备制造企业背景
1.2 装备制造企业产品报价
1.3 产品报价国内外研究现状
1.4 不完备和不确定环境下产品报价需求
1.5 本章小结
第2章 产品报价理论综述
2.1 产品报价方法
2.2 产品报价策略
2.3 报价优化调度场景
2.4 粗糙集理论
2.5 支持向量机相关理论
2.6 多目标优化理论
2.7 随机规划理论
2.8 遗传算法相关理论
2.9 蚁群算法基本原理
2.10 Benders分解算法
2.11 本章小结
第3章 不完备和不确定环境下产品报价体系
3.1 产品报价体系结构
3.2 基于产品全生命周期的产品报价
3.3 基于过程协同的产品报价
3.4 本章小结
第2篇 基于产品全生命周期的报价关键影响因素提取
第4章 产品报价影响因素体系构建
4.1 问题描述
4.2 产品报价基本影响因素和选取原则
4.3 基于产品全生命周期影响因素分析
4.4 基于层次分析法订单报价重要度评价
4.5 本章小结
第5章 不完备信息环境下关键报价影响因素提取模型
5.1 问题描述
5.2 基于产品全生命周期报价模型构建
5.3 基于不完备粗糙集的关键报价影响因素组合提取模型
5.4 基于改进差别矩阵约简算法
5.5 实验分析
5.6 管理启示
5.7 本章小结
第6章 不完备和不确定环境下产品报价因素选择模型
6.1 问题描述
6.2 考虑多源评价信息的不完备覆盖粗糙集构建
6.3 基于不完备覆盖粗糙集的属性约简
6.4 仿真实验
6.5 本章小结
第3篇 智能制造环境下产品报价预测
第7章 完备数据下基于支持向量机的产品报价方法
7.1 问题描述
7.2 基于SVR的制造企业产品报价方法
7.3 实例应用
7.4 本章小结
第8章 基于缺失数据插补的产品报价预测
8.1 问题描述
8.2 遗传算法改进的支持向量机回归模型
8.3 基于GA-SVR的缺失数据插补和报价预测
8.4 实例应用
8.5 本章小结
第9章 考虑缺失数据特征动态产品报价预测模型
9.1 问题描述
9.2 考虑缺失数据特征的GELSSVR模型构建
9.3 GELSSVR模型求解算法
9.4 本章小结
第10章 云制造环境下产品报价预测模型
10.1 问题描述
10.2 云制造中的报价模型
10.3 基于ACO的SVR组合机模型
10.4 产品报价预测
10.5 本章小结
第11章 基于产品系列信息的产品报价优化方法
11.1 基于产品系列信息的报价模型
11.2 基于闭包改进粗糙集的产品报价制定模型
11.3 基于产品报价类的报价优化模型
11.4 管理启示
11.5 本章小结
第4篇 面向不确定环境的联合报价策略
第12章 不确定条件下报价与资源分配模型
12.1 问题描述
12.2 报价与资源随机规划模型构建
12.3 考虑不确定需求和加工时间的情景模拟法
12.4 基于蚁群算法的报价与资源分配模型
12.5 情景模拟算法对比及分析
12.6 模型优化分析
12.7 本章小结
第13章 考虑总装分装系统生产计划协同报价策略
13.1 问题描述
13.2 批次批量优化榄型构建
13.3 双目标蚁群算法设计
13.4 算例分析
13.5 本章小结
第14章 考虑总装分装系统生产调度协同报价策略
14.1 问题描述
14.2 订单排序协同优化模型构建
14.3 改进多种群蚁群算法设计
14.4 实例应用
14.5 管理启示
14.6 本章小结
第15章 考虑订单接受与生产调度的报价模型
15.1 问题描述
15.2 订单接受与生产调度协同决策模型
15.3 基于Benders模型分解算法
15.4 算例分析
15.5 本章小结
附录A 满意度调查
附录B 某公司制氧机报价单
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