高铁对江西省城市经济发展质量的影响

高铁是我国的国家战略,众多省市随着高铁的开通陆续步入了高铁时代。高铁对沿线区域经济是否产生重大影响?以江西省为例,基于2010—2016年11个设区市数据,运用双重差分模型(DID)分析高速铁路对江西省各设区市经济发展质量的影响。研究表明:高速铁路显著促进沿线城市经济发展质量的提升,高铁是影响城市经济发展质量提升的重要因素之一;此外,城镇化水平、投资结构、进出口结构和就业结构显著影响城市经济发展质量。     

中国城市化与生态足迹的动态计量分析

首先对我国1978--2007年间的生态足迹进行了测算,然后对城市化与生态足迹进行单位根检验及协整检验,最后建立向量自回归模型,利用广义脉冲响应函数法对其关系进行了实证分析。研究结果表明,我国的快速城市化导致生态足迹的增加,即生态环境的恶化。     

基于Shapley值的竞争闭环供应链协调策略研究

建立由两个竞争制造商和单一零售商组成的闭环供应链模型,将不同模式下的决策进行比较,并通过Shapley值法对系统进行策略协调。结论表明:自由竞争的两个制造商面对相同的产品需求函数和废旧品回收函数,在成本相同情况下,各决策变量对应相等。在集中决策模型中产品销售量、废旧产品回收量和回收率最高,系统总利润也最高。运用Shapley值法可以对系统进行优化,实现帕累托改进。在传统的正向供应链中,系统总利润随零售价格敏感系数增加而增加。相反,在逆向供应链中,系统总利润随回收价格敏感系数增加而减少。     

废弃电子产品逆向物流组织治理模式研究

分析了市场和科层两种传统治理模式及其对废弃电子产品逆向物流组织治理影响。在此基础上,结合市场治理模式和科层治理模式的优缺点,应用供需网（SDN）理念,提出了废弃电子产品逆向物流组织的事件驱动契约型治理模式,并给出概念、特征及其运作过程。最后,比较了传统治理模式和事件驱动契约型治理模式。研究表明：在回收再利用效率、企业自身发展、企业可接受程度和社会效益等方面,废弃电子产品逆向物流组织的事件驱动契约型治理模式较传统治理模式具有一定优势。     

案例教学法在《管理信息系统》课程教学中的应用

分析了《管理信息系统》教学的特点。探讨了案例教学法在《管理信息系统》教学中的应用。总结了案例教学的经验．     

政府约束下的双渠道再制造闭环供应链定价决策

基于双渠道销售—单渠道回收的再制造闭环供应链模式,根据政府和制造商之间的约束函数,讨论了政府约束下的双渠道再制造闭环供应链的定价决策问题。建立了三种情形下的决策模型并比较分析了决策效果,结果表明:再制造闭环供应链需要政府的积极参与和约束。政府无约束时,废旧产品的回收量最少,制造商和零售商利润最低。政府实施约束时,随着单位奖惩因子的增加,回收量不断增加,回收商和处理商的利润也逐渐增长。制造商和零售商合作决策是最优定价模型,此时的回收量最高,双方盈利也最大,比二者独立决策的效果更好,政府应积极引导制造商和零售商实现合作。     

WTP差异化条件下再制造闭环供应链的协调定价策略

在新产品及再制造产品的消费者支付意愿不一致的条件下,研究了再制造闭环供应链的协调定价策略。研究结果表明,分散式决策存在效率损失,为此设计了收益共享契约对再制造闭环供应链进行协调,并给出了该契约得以顺利实施需要满足的条件。     

疫情防控背景下的地铁多车站客流协同控制模型及算法

基于各车站在各时段客流进站速率的协同优化，考虑客流控制和客流承载过程中的各种约束，以列车车厢内客流聚集总风险最低和乘客在车站总等待时间最短为双目标，构建疫情防控背景下的多车站地铁客流协同控制模型。针对模型的非线性特点，设计基于变邻域搜索的启发式算法进行求解。依托南昌地铁1号线实际客流数据构建算例进行验证。结果表明：实施客流协同控制后，研究时段内全部23列列车的满载率均未超过满载率阈值0.5，且客流聚集总风险值较控制前下降65.41%，乘客平均等待时间仅为3.87 min；随着列车最大满载率阈值的增加，乘客的等待时间呈指数下降趋势，而客流聚集风险则呈线性增长；缩短发车间隔时间能够有效降低列车满载率，但列车运行成本也会急剧增加；按实际发车间隔时间（10 min）实施客流协同控制后，所有列车的满载率均低于0.5，客流聚集总风险值下降22.36%，而乘客平均等待时间仅增加0.6 min，验证了模型及算法能更加高效地降低列车满载率。     

不确定条件下公铁水多式联运多目标路径优化研究

多式联运运输的时效性和成本在现代物流的发展中是不可忽视的因素。针对公铁水多式联运的运输目标，主要研究了当运输时间、中转时间双重不确定因素服从随机分布时的绿色多式联运路径优化问题。构建以运输时间、碳排放、运输成本为目标函数，碳排放量为约束，建立运输时间、中转时间双重不确定条件下绿色多式联运路径多目标优化模型。并据此采用模糊自适应遗传算法（FAGA）和快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）设计多式联运路径优化策略；最后采用从南昌到柏林的路径数据仿真验证所提方法的有效性并对结果进行对比分析。研究发现基于NSGA-Ⅱ算法的多目标优化结果较优，可以引导多式联运经营人调整运输方案，减少二氧化碳的排放量，为物流企业开展多式联运运输提供可供参考的依据。