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摘要:
针对制造业产业链协同服务平台的备件业务协作需求,提出跨节点的库存协同解决方案并建立近期需求预测计算模型.结合分布式节点企业的历史交易数据、库存数据的实时采集与处理应用,保障库存控制方案的实效性.采用MapReduce框架对模型参数计算过程进行优化,提高运算速度.基于遗传算法获取模型计算最优解,并将模型计算结果推送至下游经销商企业群,由反馈信息控制订单的动态生成.并将该模式应用在汽车产业链云服务平台,压缩了产业链响应时间.
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文献信息
篇名 面向产业链云服务平台的分布式备件库存协同控制方法与软件工具研究
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 备件 产业链 库存协同 遗传算法
年,卷(期) 2017,(10) 所属期刊栏目 高性能计算
研究方向 页码范围 1812-1818
页数 7页 分类号 TP393
字数 5334字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2017.10.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙林夫 西南交通大学制造业产业链协同与信息化支撑技术四川省重点实验室 37 261 9.0 15.0
5 吕瑞 西南交通大学制造业产业链协同与信息化支撑技术四川省重点实验室 2 15 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
备件
产业链
库存协同
遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
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