【摘 要】
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针对需求变动的物流配送干扰管理数学模型难以支持实时建模与实时求解的缺陷,通过深入分析需求变动的物流配送干扰管理问题已知知识、建模知识与求解知识,引入人工智能及知识
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针对需求变动的物流配送干扰管理数学模型难以支持实时建模与实时求解的缺陷,通过深入分析需求变动的物流配送干扰管理问题已知知识、建模知识与求解知识,引入人工智能及知识工程的相关知识表示理论与建模方法,建立该问题的BRGISC模型知识表示方法,将包含多种需求变动事件的物流配送干扰管理的建模与求解过程进行知识表示,并以此知识表示为基础,提出一种解决该问题的基于知识的求解方法,设计了知识库以及推理规则,实现该类问题实时地建模与求解过程,并应用到中石油大连销售分公司市内配送小配送片区0＃油的日常需求变动干扰管理中.实例运行结果表明,该方法能够满足对多种需求变动事件的实时响应,实时生成干扰管理决策方案.该项研究有利于促进运筹学、人工智能与知识工程学科的交叉与渗透,形成基于知识的问题描述、智能建模与求解方法的新理论,指导经济管理领域与物流配送干扰管理相类似的复杂管理决策问题的求解.
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