基于费效模型的单元重构及优化

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基于行业周期的改进F—O模型及其应用研究

基于行业周期的改进F—O模型及其应用研究作者：张婉婷王向荣孟令巧来源：《财经界·学术版》2013年第02期摘要：本文在Ohlson与Feltham的F-O模型基础上，根据行业的生命周期特点对F-O模型进行了改进，建立了更为简单实用的改进F-O模型，然后以香港上市公司路劲基建为例，利用公司公开的财务数据，运用改进F-O模型进行了估值分析，计算出公司的内在价值。

与当前市场股票价格相比，具有相当大的长期投资价值。

关键词：F-O模型剩余收益公司估值行业周期国家自然科学基金资助（70971079，11271007）股票市场作为中国证券市场的重要组成部分，对中国经济的发展和社会的稳定起着重要作用。

中国股市经过了20多年的发展，从1990年起沪深交易所的试运行阶段到现在沪深交易所共有上市公司2000多家，取得了突飞猛进的发展。

在2011年，中国股市融资规模高居全国榜首，并且中国股市市值成为全球第二，仅次于美国，中国股市已经在全球资本市场占据了重要地位。

但在股市这样高速发展的状态下，也存在着很多问题。

由于中国股票市场的制度不健全、监管不完善、投资者的投机行为等原因，股市存在着大量的泡沫。

股市泡沫使投资者无法理性的进行投资，而据中国证券登记结算公司统计数据显示，目前流通市值在10万元以下的账户比例高达85%，而市值在50万元以下的账户比例更是超过97%，显然股市已逐渐成为散户的“集中营”。

而对于散户投资者来讲，选择股票的方式大多是跟风操作，这很不利于股市的健康发展。

因此，为了股市的良好发展，散户投资者就要利用价值投资理念，对上市公司进行估值，进而选出优质的公司股票进行投资。

有关于股票估值的理论很丰富，有现金流折现模型、资本资产定价模型、相对估值法、单因素和多因素模型等，但每个模型都不乏局限性。

其中股利折现模型和现金流折现模型是被人们认为最经典的模型，折现模型认为公司价值是对未来现金流预期的折现值，而未来的现金流受各种宏观因素的影响，所以我们很难估计。

基于METRIC的备件库存优化模型

在实际的备件配置中，须把握两个原则ｌ：是必２一］
方法，库存决策的研究主要采用解析方法和仿真对方法两类。解析方法根据设定的目标函数和约
束条件，用数学规划或者启发式算法来寻找库存采
ｓａｅａｅｎＭＥｐｒｓｂｓｄｏＴＲＩｓｓｔｕ．ＴｏｗｈｃｏｈｖｉｂｌｙｏｐｒｓａｄｔｅｔｔｌｃｓｆｔｅｏｔｌｒｌｔｎｈｐＣｗａｅｐｉｈｇｔｔｅａａｌｉｔｆｓａｅｎｈｏａｏｔｏｈｐｉｅａｉｓｉａｉｍａｏ
ｃｒｅ，ａｄｔｅｔｒｅｄｍｅｓｏａｅａｉｎｈｐｃｒｅｅｗｅｎｓａｅｎｅｔｒｎｑｉｍｅｔａａｌｂｌｙｗａｅｃｉｅｎｕｖｓｎｈｈｅ－ｉｎｉｎｌｒｌｔｓｉｕｖｓｂｔｅｐｒｓｉｖｎｏｙａｄｅｕｐｎｖｉｉｔｓｄｓｒｂｄｉｏａｉ
军事效益原则，件的配置必须满足一定的备件保备
成本最低的系统方案。但实际库存系统的结构复
杂、环节众多，用数学规划或启发式算法进行系采
障概率，而保证装备使用、从维修的需要；二是经济效益原则，在满足部队需求的情况下，低备件系降
ＹａｎｇｌＢａｏＬｅｎｇＰｉｖｉ
（ｖｌｎｖｒｉｙｏｇｎｅｉｇ，Ｗｕａ４０３）ＮａａｉｅｓｔｆＥｎｉｅｒＵｎｈｎ３０３

综述基于后勤保障费用(LSC)模型的使用可用度研究

基于后勤保障费用（LSC）模型的使用可用度研究综述邹细刚1 概述降低寿命周期费用是美军装备采办的关键准则。

寿命周期费用（LCC）模型是在费用约束条件下使可用度最大化、检验可用度与费用之间权衡权优化的有效分析工具。

美国空军大学发布的《基于寿命周期费用模型的使用可用度研究》一文，系统分析了五种寿命周期费用模型的适用阶段、模型中是否包含了使用可用度或可靠性维修性参数、是否适用于评价可用度等；选用后勤保障费用（LSC）模型进行了调整改进，采用该模型的输入变量对可用度计算公式进行了转换，形成了可用于评估备选方案使用可用度和费用的LSC改进模型；在收集相关R&M和费用数据的基础上，给出了LSC改进模型进行费用估算和使用可用度评价的案例。

2 寿命周期费用模型评价可用度的适用性分析2.1 飞机的研制与采购费用（DAPCA–3）模型飞机的研制与采购费用（DAPCA）模型是用于估算费用的计算模型，由兰德公司为美国空军开发，可用于早期设计阶段。

模型采用参数估算关系式，计算飞机机体和发动机的研制与采购费用。

其主要输入包括：飞机机体重量、速度和推力，模型的输出是以制造小时（工时）表示的飞机生产费用，而不以生产所需的美元费用来表示。

DAPCA并不使用R&M参数作为输入。

为了使DAPCA适用于评价可用度，需要收集另外的、可用在可用度计算公式中的数据作为输入；而可用度计算公式的输出并不以制造小时（工时）来表示，与DAPCA模型的输出不一致。

为了可用度计算公式的输出与DAPCA相一致，需要建立一个可用度关系式，使其输入与重量、推力、速度、批量以及制造小时等关联起来，从而可与模型相一致。

因此，DAPCA模型不适于评价可用度。

2.2 基于费用计算与评价信息的计划性评审（PRICE）模型PRICE模型由美国无线电公司（RCA）所有，每一应用程序都必须向该公司购买。

该模型与DAPCA一样，可在系统寿命周期的早期用来估算由电子和机械子系统构成的系统的研制与采购费用。

高校收费模型的构建与优化

陈绍东，黄娜
（阳理工学院数学系，河南南阳４３０）南７０４
摘要：先建立生均成本的估算模型，首在此基础之上构建多元化的收费模型．程中利用多元化的观点，据不同地域、过根不同学校、同专业以及不同的教育层次。算得到某地区某类高校某专业某类教育层次的学费收入．过模型优化的对不计通
・
１・６
２００ｌ
（）均公用支出、；３生Ｒ３
４
（）均固定资产折旧支出Ｒ４Ａ；４生－
ｉ＝１
（）均成本的数学模型［５生３ｌＲ．
根据上述各参数的内涵不难知道，等教育生均成本：高
４２４４
注意到：ＳＩ３３７２Ｏ８２０ｘｘ．］＝ｏ × × ．；３３７２１，２２
口＝Ｏ．５；ａ＝０１；ａ＝２＋３＝５４０．．１２ａ．５３０．０．．；ａ＝２８
运用数学软件Ｍａａｔ算结果为：ｔｂ计ｌ
２７９８４１５．６．９３
２１．３２７３８１５２．
比测算，知高等教育成本与当前学费的存在着较大的差异，得当前高校收费有一定的不合理性．
关键词：高校；育成本；教多元化分析中图分类号：４．Ｏ１１４文献标识码：Ａ文章编号：ｏ７５４（０００ — ０５Ｏ１０ — ３８２１）３０１一５

基于AMO模型的FL公司人力资源管理诊断与改进建议

基于AMO模型的FL公司人力资源管理诊断与改进建议一、AMO模型概述AMO模型是一种用于分析组织绩效的理论模型，其核心思想是将人力资源管理与组织绩效相结合，认为员工能力（Ability）、员工动机（Motivation）和组织机会（Opportunity）是影响组织绩效的三个重要要素。

二、诊断结果在对FL公司进行人力资源管理诊断的过程中，分析了该公司的能力、动机和机会三个方面的情况，得出以下诊断结果：1.能力方面：FL公司的员工整体素质较高，具备较好的专业知识和技能。

然而，在新技术领域的发展上，该公司缺乏一支具备创新能力和变革意识的技术团队，需要进一步加强员工能力培养和学习机制的建设。

2.动机方面：FL公司的员工整体上对公司的使命和愿景没有明确的认同感，缺乏一种长期发展的激情和动力。

同时，该公司在激励制度上存在较大的不足，没有充分激发员工的积极性和创造力。

3.机会方面：FL公司在工作环境的改善和晋升机会的提供上存在一定程度的不足。

公司的管理层对员工的职业发展和充分利用员工潜力方面有待加强。

三、改进建议基于以上诊断结果，为了提升FL公司的人力资源管理水平，我提出以下改进建议：1.加强能力培养和学习机制的建设：设立技术创新部门，重视企业内部创新能力的培养和发展，建立内部培训机制，提供员工持续学习的平台，培养员工的专业知识和技能。

2.建立激励制度与绩效考核：建立完善的激励制度，包括薪酬、福利和晋升机会等方面的考核评价体系，将员工绩效与薪酬挂钩，激发员工的积极性和创造力。

3.加强对员工的职业发展规划：制定明确的员工职业发展规划，为员工提供晋升机会和培训机会，提高员工的工作满意度和对公司的忠诚度。

4.改善工作环境，提升员工满意度：改善员工的工作环境，提供更好的员工福利待遇，建立开放、和谐的工作氛围，提高员工的工作满意度和工作效率。

5.建立员工参与决策的机制：设立员工参与决策的机制，鼓励员工提出自己的意见和建议，在决策过程中重视员工的参与和意见，增强员工的归属感和自主性。

泛微ecology表单设计器改进(增加单元格内容属性定义及支持多内容)

【142220】新增功能：增加单元格内容属性定义及支持多内容Submitted By Weaver SoftwareWeaver Software中国上海耀华支路39弄9号泛微软件大厦邮政编码：200126电话：+86 21 68869298传真：+86 21 50942278目录文档版本控制 (3)1.引言 (4)1.1.背景 (4)2.项目概述 (4)2.1.功能描述 (4)3.功能说明 (4)文档版本控制1.引言1.1.背景改进E8新版表单设计器，以满足原html设计器可实现的常用表单开发功能。

2.项目概述2.1.功能描述增加单元格容属性定义功能增加可在一个单元格填充多容的功能(目前仅支持主表)增加整体帮助和单元格属性及字段信息提示功能3.功能说明3.1功能入口后端引擎应用中心-流程引擎-路径管理-路径设置-具体路径-流转设置。

在【节点信息】列表中或图形编辑中选中一个节点，使用表单设计器设置表单容。

在右键菜单下点击【自定义属性】，如下图所示：3.2批量设置单元格自定义属性3.2.1添加单元格属性在图1-1所示表单设计器界面中，选中某一个单元格或圈选多个单元格后，点击右键菜单的【自定义属性】，功能为批量对选中的所有单元格设置自定义属性。

点击【自定义属性】后，弹出操作窗口如下图所示：【设置自定义属性】操作窗口设置项说明：1. 【设置自定义属性】面板分上下两组，第一组为【常用属性】，固定提供4个属性设置，分别为：ID、name、class、style。

2. 第二组为【自定义属性】，由用户自行定义。

点击“+”添加一行自定义属性设置，勾选自定义属性设置行后点击“-”删除勾选的自定义属性，列头需提供全选/全不选功能。

自定义的属性，【属性名称】必填。

3. 【属性值】表现形式均为单行文本输入框，可编辑，默认均为空。

点击【设置自定义属性】窗口的【保存】按钮保存用户设置的属性值，点击【清除】按钮清空【设置自定义属性】面板中的所有容，效果同手动清除所有输入框容并删除所有自定义属性，即恢复初始值，点击【关闭】或右上角的【X】不保存，直接关闭操作窗口。

价值链重构模型

价值链重构模型
价值链重构模型是一种用于分析和优化企业价值链的工具。

该模
型通过对企业价值链的各个环节进行分析和评估，找出其中的薄弱环
节和优化空间，从而实现企业价值链的重构和优化。

价值链重构模型通常包括以下几个步骤：
1. 识别价值链环节：首先需要识别企业价值链的各个环节，包括
研发、设计、生产、营销、销售、服务等。

2. 分析价值链环节：对每个价值链环节进行深入分析，评估其对
企业价值的贡献和成本效益。

3. 确定关键环节：根据分析结果，确定企业价值链中的关键环节，即对企业价值贡献最大、成本效益最高的环节。

4. 优化关键环节：针对关键环节，制定相应的优化策略，以提高
其效率和效益。

5. 重构价值链：根据优化策略，对企业价值链进行重构，以实现
价值链的整体优化。

6. 实施和监控：实施价值链重构方案，并对其进行监控和评估，以确保其达到预期效果。

通过价值链重构模型，企业可以更好地理解自身价值链的构成和运作方式，找出其中的问题和不足，制定相应的优化策略，从而提高企业的竞争力和盈利能力。

基于模糊贴近法的多目标优化成品油定价模型

4
1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 R*中对角线上的每个单位，所对应的全部行因素为一个递阶结构层次。从 R*中可以看出，影响成品油价格 S0 的因素层次共有 4 层：第 1 层：S1、S10、S11、S12；第 2 层：S4、S5、S6、S7、S9；第 3 层：S8、S3；第 4 层：S2；这 4 层因素集中反映影响成品油价格的原因，它们之间的层次关系形成有一定逻辑关系的影响因素链，通过 R*可绘出影响因素的结构图，如图１所示：
3 模型假设
假设 1：不考虑恶意商贩的存油抬价行为；假设 2：不考虑投机份子对期货的恶意炒作的影响；假设 3：全国的成品油不分地区，按统一的销售定价；假设 4：国家的调控具有不可违性，调控速度足够快；假设 5：忽略原有机制下的石油相关的争端所引发的原油价格就动问题。
2
4 符号说明
模型建立过程中，主要参与模型运算的符号，如表 1 所示：表 1 模型符号说明符号符号说明 P1 汽油价格 P2 柴油价格 S1 国际原油价格 S2 国内 CPI t 时间 Xi 影响因素 KI 待定系数 T 成品油价格调节周期 R 可达矩阵 R* 缩减矩阵 p 引入自变量的最大显著水平 p S1(t）国际原油价格随时间的变化 S2(t) CPI 随时间的变化
5 模型的建立与求解
5.1 问题 1、问题 2 的模型建立与求解 5.1.1 基于模糊贴近法的优化模型的建立与求解 (1)ISM 分析法对影响因素的探讨成品油价(S0)受多种因素影响，本题通过对原始数据的分析，筛选出主要有如下因素： S1：国内 PPI； S2：国际原油价格； S3：国内 CPI； S4：成品油进口量； S5：成品油出口量； S6：成品油市场供给； S7：国家能源环保政策； S8：成品油市场需求； S9：国家石油储备制度； S10：成品油走私； S11：国内 GDP 增速； S12：成品油市场竞争。以上这些因素有相互交叉、互为关联，更多的则表现出因素中的影响因素，形成十分复杂的递阶因素链。同时，每项大的因素又由许多小的因素构成，又如成品油供给受成品油管线、交通运输、成品油库等多种因素影响，故只选择其中影响较为明显的因素做进一步的探讨。

基于目标绩效控制的多阶段动态库存控制优化模型研究

李双艳。陈治亚张得志。（．１中南林业科技大学物流学院，南长沙４０７；．湖１０４２中南大学交通运输工程学院，湖南长沙４０７）１０５
摘要：系统分析供应链协同和装配制造企业库存控制优化基础上，用组织行为理论和控制论优化原理，在应构建了基于
第６期
李双艳，：等基于目标绩效控制的多阶段动态库存控制优化模型研究
９５
同模型。Ｓａｇ提出一种简单实用的协调机制：ｈｎ各成员的订货批量等于其安全库存，由生产的调整
准备成本和经济运输批量形成固定订货成本，并将库存分为不同的等级，分别对每一等级的库存设计优化策略，使得长期平均成本最低。Ｋｔａ【对ｉＮｍ多阶段多供应商的库存问题进行了研究，分析对比了集中决策模式和分散决策模式的库存变化，分析
个典型加工一装配型制造企业其库存控制系统由系统输入、系统输出和协同库存控制处理系
一
统三大块组成，其中包含可控的协同管理因素和不可控的外界因素，如图１所示。
图１装配制造企业协同库存控制系统图
ＦｇＩＡｓｅｌｎｆｃｕｉｇｅｔｒｒｓｏｐｒｔｅｉｖｎｏｙｃｎｒｌｓｈｍｅｉ．ｓｍｂｙｍａｕａｔｒｎｅｐｉｅｃｏｅａｉｎｅｔｒｏｔｃｅｎｖｏ
含义。一层含义是企业内部资源的协同，有各部门之间的业务协同、不同的业务指标和目标之间的协同以及各种资源约束的协同（如库存、生产、销售、

基于FCFF模型的企业价值评估方法改进研究

基于FCFF模型的企业价值评估方法改进研究作者：吕玲来源：《时代金融》2016年第35期【摘要】改革开放三十多年来，我国的市场经济高速发展，资本市场逐步建立并完善，企业的经营者、债权人和投资人越来越关注企业的价值，对企业价值的评估，有利于科学地进行战略规划和决策，促进企业价值提升。

目前企业价值评估界建立了系统完善的价值评估体系，其中基于自由现金流量的评估模型被广范运用，由于一般使用的静态现金流量和静态的折现率，使得该模型存在一定缺陷。

本文将目前的FCFF模型进行改进，运用动态的折现率，试图构建一种有更加科学客观的企业价值评估方法。

【关键词】值评估动态自由现金流折现率动态化一、引言随着改革开放的发展，我国市场经济体制不断发展完善，企业所有者、投资者、债权人越来越重视企业价值的提高。

企业价值是衡量管理者业绩的重要指标，也是市场经济配置资源的有效手段，同时也是经营者追求的新的经济目标和工作的中心，所以企业价值评估自然就成为也就成为公司经济管理活动的出发点和前提。

随着社会主义市场经济体制的建立和不断完善，我国内资和外资并购的原则和方向的明确，目前我国公司并购的数量和规模不断扩大，未来企业并购市场将会更加火热。

在企业的并购重组过程中，目标企业的并购价值是一个必须关注的关键核心问题。

如何合理地对目标公司进行价值评估，从而以此来确定收购价格，是一项并购能否成功的关键。

而且目前我国企业价值评估理论明显滞后于实践和西方国家。

主要原因是我国市场经济不发达，体制不健全，相关的评估技术落后导致。

因而如何研究出适合我国企业实情的企业价值评估体系，就亟待解决。

本文主要介绍了基于自由现金流量的FCFF模型，研究其存在的局限性，并提出相应的改进方法。

希望企业价值评估理论和实践起到一定的指导作用。

二、公司价值评估方法及其比较《国际评估准则》中企业价值评估的定义则是：“对企业和企业某种权益的价值进行判断和评估的行为或过程。

”本文理解为，企业价值评估就是评估企业现有资产所创造的未来收益，也就是企业的内在价值。

财务预测模型优化方案

财务预测模型优化方案随着市场环境的不断变化和企业的持续发展，财务预测模型在企业管理中扮演着越来越重要的角色。

一个准确、高效的财务预测模型能够帮助企业制定科学的发展战略，优化资源配置，降低经营风险。

因此，对财务预测模型进行优化是提升企业财务管理水平的关键举措。

一、明确优化目标在进行财务预测模型优化前，首先需要明确优化的目标。

通常，优化的目标包括提高预测准确性、简化模型复杂度、增强模型灵活性和可扩展性等。

明确目标有助于在优化过程中保持方向性和针对性。

二、梳理现有模型问题对现有财务预测模型进行全面梳理，找出存在的问题和不足。

这些问题可能包括数据来源不准确、预测方法过时、模型参数不合理等。

通过梳理问题，可以为后续的优化工作提供有针对性的改进方向。

三、优化数据源数据是财务预测模型的基础。

优化数据源是提高预测准确性的关键。

一方面，要确保数据来源的准确性和可靠性，避免因为数据错误导致预测结果失真。

另一方面，要拓宽数据来源渠道，尽可能收集全面的财务和市场信息，为模型提供更丰富的数据支持。

四、更新预测方法随着统计学和机器学习等领域的发展，涌现出了许多新的财务预测方法。

企业可以根据自身需求和实际情况，选择适合的预测方法进行更新。

例如，可以引入时间序列分析、神经网络等先进方法，提高预测精度和适应性。

五、调整模型参数模型参数的设置对于预测结果具有重要影响。

企业应根据历史数据和实际情况，对模型参数进行合理调整。

通过参数优化，可以进一步提高预测模型的准确性和稳定性。

六、提高模型灵活性和可扩展性为了提高财务预测模型的灵活性和可扩展性，可以采用模块化设计思想，将模型拆分为多个独立的模块。

这样，在需要调整或扩展模型时，只需对相应模块进行修改，而无需对整个模型进行重构。

此外，还可以考虑引入插件机制，允许用户根据需求自定义模型功能。

七、实施持续优化策略财务预测模型的优化是一个持续的过程。

企业应定期对模型进行评估和调整，以适应市场环境和企业发展的变化。

非期望产出、影子价格与无效决策单元的改进

第15卷第10期管理科学学报V01．15 N o．10 2012年10月JOURNAL O F M AN A G EM E NT SC IEN CES IN C HI N A O c t．2012非期望产出、影子价格与无效决策单元的改进①宋马林1，吴杰2，杨力2，曹秀芬1，梁棵2 (1．安徽财经大学统计与应用数学学院，蚌埠233030； 2．中国科学技术大学管理学院，合肥230026)摘要：本文首先建立考虑非期望产出的非参数DEA效率模型，从影子价格的视角论证DEA 有效的充分必要条件，计算出无效DMu的可改进量，从而构建了一个考虑非期望产出、影子价格以及无效决策单元的改进的非参数DEA模型，然后通过一个算例进行实证分析，将这个新的模型和经典的SBM模型进行比较，结果显示两者的相关系数超过O．9，而且这一新模型还显示出一些sBM模型所没有的优良特性．这种新的非参数方法不仅能够对环境效率水平进行测度评价，而且相较于参数方法而言，它不需要事先设定规范的函数形式，对指标数据也不需要考虑计量单位问题，具有比较独特的优势．关键词：非期望产出；影子价格；决策单元；调整量中图分类号：F224；F205 文献标识码：A文章编号：1007—9807(2012)10—0001一100引言染物等非期望产出．这时，传统DEA效率模型关于产出最大化的假定并不适用．因此，如何在传现代生产效率分析用于环境问题的研究，主统DEA效率模型中考虑非期望产出成为一个具要起始于20世纪80年代．伴随着许多国家对环有重要理论意义和应用价值的课题．针对这个问境问题关注的热潮，效率分析方法被广泛应用于题，国际上的一些著名学者，如F冱re 旧。

1和环境系统评价中。

1 J．数据包络分析(data envel叩．seiford旧。

等人，做出了一些奠基性的研究工作．ment analysis，DEA)方法作为评价决策单元尽管与传统DEA效率模型相关的研究取得(DMU)相对有效性的一种行之有效的非参数方了许多重要的成果，但对考虑非期望产出的DEA 法，由于其不需考虑投入与产出之间的函数关系、效率模型的研究成果并不多旧』．环境效率评价实不需预先估计参数、许多情况下不需设置任何权践具有广泛的现实需求，开展这方面的研究具有重假设以及能够有效避免主观因素等优点，自从重要的现实意义．另外，由于在现实生产系统中，Fare等‘2o首次提出将DEA方法应用于环境效率影子价格所具有的虚拟性、最优性、确定性、可及评价工作中，已被越来越多的研究者加以研究和性和方向性，符合环境效率评价的需要，使得构建发展．不过，传统的DEA效率模型一般只考虑期同时考虑非期望产出、影子价格以及无效决策单望型产出，却往往忽视了实际生产过程中伴随期元的改进的非参数模型，无疑拓展了环境效率评望型产出的生产而出现的非期望产出．例如，在价方法的研究范围，由此得出的研究成果将具有一个造纸厂中，造纸过程中不可避免地要排放污一定的科学意义．①收稿日期：2010—11—09；修订日期：2011—01—02．基金项目：国家自然科学基金创新研究群体资助项目(70821001)；国家自然科学基金资助项目(71171001；70901069)；教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(10Y JC630208)；安徽省哲社规划资助项目(AHSI研一08D25；心ISKF09一10D116；AHsK09一10D14)．一2一管理科学学报2012年lO月一是非期望产出作投入处理法．各种环境污1文献述评染物等非期望产出常常伴随资源的投入，出现在生产过程中，与期望产出之间是同增同减的关系，自从Fare第一个提出处理非期望产出的而且该关系与传统的生产函数中的投入产出关系DEA模型后，现有的考虑非期望产出的环境效是相类似的．Hayn es等怛驯提出一种基于数据包率评价的文献多见于国外．sarkis和Talluri【l 络的环境保护的生产前沿面来研究环境效率．oJ对DEA在环境效率研究方面的应用进行了总Reinhard等心u用DEA分析荷兰牛奶场的环境效结．Lansink和Reinhar d o将污染物作为投入变率，并与随机生产前沿面的效率评价方法进行了量，利用基于污染物可弱处理的DEA模型，研究比较．Hailu和Veeman 【221采用DEA的方法分析荷兰养猪场的技术效率以及潜在的技术增长情加拿大造纸工业的环境效率．况．Lee等¨21运用非参数的有向距离函数对污二是距离函数法．chu ng 等心列将污染物纳入染物的影子价格进行了估算．Kordrostami和技术效率分析的框架，基于污染物弱处理性，提出Amineimoori¨引提出了一种具有链式内部结构的了一种基于距离函数的DEA环境效率分析模型，决策单元的环境效率评价问题，基于多部门用设定特别的方向，使得沿着该方向改进决策单(multi．component)的效率评价方法，提出了相应．．元的效率时，可以同时增加期望产出，非期望产出的效率评价指标．Andr6’s等¨41运用有向距离能同比例减少，这样就弥补了前两种方法单维改函数评估了环境法规对工厂经营状况的影响，变的缺陷，比如不能反映生产过程、破坏生产可能并指出当环境法规阻止自由排放有害产出时，集的凸性等，这种方法突破了传统的径向测度的工厂仅通过提高效率来增加期望产出的潜力将效率改进方法，具有一定优越性．HailuⅢo运用距大受影响．Mu ny等¨纠分别按不良产出的强、弱离函数法对加拿大不同区域的造纸业进行了比可处置性(weak and strong disposability of b ad较，估算了不同区域的成本水平．F苴re和Grossko．outputs)对印度制糖产业的环境效率、Ma lmq uist一251对这种方法做了进一步研究．生产率指数和污染物的影子价格进行了估算．三是数据转换函数处理法．数据转换函数法Mika和Timo【1钊提出以绝对影子价格来评价生是将污染物仍旧放在产出一边，但要将越小越好态效益的方法，并以越野车的生态效益评价为的非期望产出转化为越大越好的期望产出，然后例对该方法进行了解释说明．Sharp等Ⅲ1在将转化后的产出作为普通的期望产出，采用传统DEA模型分析中考虑到不良投入与不良产出的的DEA模型分析决策单元的环境效率．数据转情况，并提出了MsBM模型，解决了sBM模型中换函数主要包括负产出法、线性数据转换法和非转移变量的缺失问题．Wat ana be和Tan aka【I副分线性的数据转化法三种形式旧j．别运用两种效率测评方法对中国各地工业水平从以上对国内外环境效率评价成果的综述中进行测评，通过比较得出，不考虑非期望产出的可以看出，涉及到环境效率的研究依然主要集中评测方法会高估工业效率水平．在非参数DEA技术方面，同时考虑非期望产出、加强环境管制政策，提高企业的清洁生产水影子价格与无效决策单元的改进的非参数DEA 平，从而减少无效单元的数量，才能实现经济的最效率模型还是很罕见【26。

上海总额预算综合优化模型 -回复

上海总额预算综合优化模型-回复上海总额预算综合优化模型是一种基于数学建模和计算机仿真的分析工具，旨在帮助上海市政府在编制预算时更加有效地分配资金，提高预算使用效率，推动经济社会可持续发展。

本文将从背景介绍、模型基本原理、实施步骤和优化效果等方面对此模型进行详细解析。

一、背景介绍上海是中国的一座国际化大都市，经济发展迅速，但同时也面临着资源紧缺和经济社会发展不均衡的问题。

预算作为政府财政管理的核心工具之一，对于优化资源配置、促进经济社会可持续发展具有重要作用。

然而，传统的预算编制方法存在模糊、主观等问题，难以满足上海市政府及各相关机构的需求。

为了解决这一问题，上海市政府与一些知名的科研机构合作，结合先进的数学建模和计算机仿真技术，开展了上海总额预算综合优化模型的研究和应用。

二、模型基本原理上海总额预算综合优化模型基于线性规划和动态规划等数学理论构建而成。

其基本原理是将上海市政府年度总额预算划分为不同部门、项目和时间段，并在满足各项预算约束条件的同时，寻求一种最优的资金分配方案。

该模型的核心思想是通过优化算法计算出预算的最大化效益，提高资源利用率，达到可持续发展的目标。

三、实施步骤上海总额预算综合优化模型的实施分为以下几个步骤：1. 收集数据：收集上海市政府各部门的预算数据，包括开支、收入、投资等方面的信息，并提供历史数据和未来预测数据。

2. 制定模型：将收集到的数据进行整理、清洗和标准化处理，构建数学模型和优化算法。

3. 输入参数：将整理后的数据输入至模型中，包括各部门的预算金额、时间段、约束条件等。

4. 运行模型：通过计算机仿真技术，运行模型并优化资金分配方案，得出最优解。

5. 评估效果：根据模型的输出结果，对预算分配方案进行评估和调整，进一步优化总额预算的使用效果。

四、优化效果经过多次应用和优化，上海总额预算综合优化模型显示出了显著的优化效果：1. 提高资源利用率：通过合理优化预算的分配，有效提高了资源的利用效率，减少了浪费现象。

PHM系统中的费效模型

ＰａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆＧｕｎＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＴｅｓｔＤｅｖｉｃｅ
ＨＥＨｏｕ — ｂｏ，ＺＨＡＯＪｉａｎ — ｍｉｎ，ＨＡＯＭａｏ－ｓｅｎ，ＸＵＣｈａｎｇ－ａｎ，ＯｒｄｎａｎｃｅＥｎｉｇｅｅｎｉｒｎｇＣｏｌｌｅｇｅ，Ｓｈ￣ｉａｚｈｕａｎｇ０５０００３，Ｃｈｉｎａ；３．Ｕｎｉｔ７７６１１脱Ａ，Ｌａｓａ８５００００，Ｃｈｉａ）ｎ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＯｎｅｇｏａｌｏｆｉｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｇＰＨＭ（ＰｒｏｇｎｏｓｔｉｃａｎｄＨｅａｌｔｈＭａｎａｇｅｍｅｎｔ）ｉｓｔｏｌｏｗｅｒｔｈｅｃｏｓｔ
摘
要：减少维修保障费用是实行ＰＨＭ（ＰｒｏｇｎｏｓｔｉｃａｎｄＨｅａｌｔｈＭａｎａｇｅｍｅｎｔ）的重要目标之一，如何采用有效的模
型对不同的ＰＨＭ系统的效果进行评估是人们讨论的重点。实行ＰＨＭ会导致相应的费用和取得一定的效益。产生的费用是多方面的，如ＰＨＭ系统运行和维护的费用、系统升级的费用等；实行ＰＨＭ是为了得到效益，产生的效益包括两部分：经济上的和非经济上的，另外，效益应该用同一种尺度来量化。从减少维修保障费用的角度提出了基于收益的评价思想，分析了影响故障诊断系统实施效用的主要因素，设计了基于收益的费效模型。通过此模型，对ＰＨＭ所

费效分析1

1.3 ADC模型与相关概念-生存力视频
1.3 ADC模型与相关概念-生存力
1.3 ADC模型与相关概念-生存力
1.3 ADC模型与相关概念-生存力
发动机转子爆破：
1.3 ADC模型与相关概念-生存力
生存力: 飞机躲避或者承受人为敌对威胁环境的能力。
生存力主要分为两部分：
敏感性：威胁探测、发射、跟踪、引爆、命中等；易损性：飞机被威胁命中后的反应 ● 生存力的量度为生存概率PS PS=1− PH PK/H PH ：飞机被人为敌对环境威胁命中的概率； PK/H ：飞机在被威胁命中后杀伤的概率。
1.3 ADC模型与相关概念-生存力
战伤抢修
1.3 ADC模型与相关概念-生存力
战伤抢修
1.3 ADC模型与相关概念-保障性
保障性：系统设计特性和计划保障资源满足平/战时使用要求的能力；设计特性：使飞机便于操作、检测、维修、装卸、运输、消耗品补给等的设计特性；保障资源：非设计特性，指人力和物力；例如：人员数量与技术等级、
力，主要考虑平时的自然环境可能出现的所有故障的影响；
产品可靠性定义包括下列四要素： (1) 规定的时间；
(2) 规定的环境和使用条件；
(3) 规定的任务和功能； (4) 具体的可靠性指标值。
可靠度：是指产品在规定的条件下、在规定的时间内，产品完成规定功能
的概率。它是时间的函数，记作R(t),也称为可靠度函数：R(t)=P(T>t)，T 表示从开始工作到发生故障的工作时间，t为任一指定时间。
（Remain Useful Life，剩余使用寿命），同时，PHM记录分析
系统的健康数据，像管理人体健康一样，对系统进行健康管理。
1.3 ADC模型与相关概念-维修性

生命周期成本的优化控制模型

生命周期成本的优化控制模型
生命周期成本是指产品或项目在整个生命周期中所需的全部费用，包括设计、开发、测试、生产、运营、维护、升级和退役等各个阶段的费用。

生命周期成本优化控制模型可以帮助企业在产品或项目的生命周期中，有效控制各个环节的成本，从而实现成本最小化的目标。

下面是一个生命周期成本的优化控制模型的简单示意图：
1.确定需求和目标：了解客户需求和业务目标，确定产品或项目的范围和生命周期。

2.制定计划：根据需求和目标，制定全面的计划。

计划包括各阶段的时间表、资源需求和预算。

3.设计阶段：在设计阶段，需要推广准备、调查研究和分析、概念设计和详细设计等。

在设计过程中，需要考虑成本与质量的平衡。

4.开发和测试阶段：在这个阶段需要将设计转换成产品或项目，并进行测试以及验证质量和功能。

5.生产和交付阶段：在这个阶段需要将产品或项目交付到客户，并进行实施和启动。

6.维护和升级阶段：在产品或项目生命周期的后续阶段，需要进行维护和升级，以保证它一直处于最优状态。

7.退役阶段：根据产品或项目的特性，需要制定退役计划，对于有价值的零部件或材料进行重复利用等。

以上是生命周期成本的优化控制模型的简单示意图，企业可以根据自身情况进行调整，以实现成本最小化的目标。

对方案评估中费用效率计算的质疑及改进建议

对方案评估中费用效率计算的质疑及改进建议
杨俊美;周玉斌
【期刊名称】《集团经济研究》
【年(卷),期】2006(000)008
【摘要】在注册资产评估师考试用书的机电设备评估基础中有关于费用效率的计算和论述。

其基本原理是：在方案选优时，首先用折现的方法求出多年的费用总现值，再用平均年产量除以费用总现值得费用效率，最后根据各方案费用效率的大小来选优，大者为优。

【总页数】2页(P195-196)
【作者】杨俊美;周玉斌
【作者单位】河北建筑工程学院;张家口职业技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】F2
【相关文献】
1.超效率数据包络分析模型在装备维修保障方案评估中的应用 [J], 王秀华;李忠光;何志桂
2.超效率DEA模型在装备维修保障方案评估中的应用 [J], 周海俊;陈立云
3.对方案评估中费用效率计算的质疑及改进建议 [J], 杨俊美;周玉斌
4.计划成本分配法在辅助生产费用核算中的应用及改进建议 [J], 徐丽
5.企业会计准则中收入与利得、费用与损失概念的混用及改进建议 [J], 胡黎雪
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同作用的结果，笔者综合考虑多个工件的加工批量、单位加工时间、单位加工成本、单位运输时间；不同路径下工件的加工工艺流程、单元间的运输成本等因素，以加工成本和运输成本最小化为目标，研究多制造单元构成的制造系统在多品种多路径制造环境下制造单元的优化组合问题。
１费效模型构建
１．１基本参数说明Ｐ：设备总数；ｉ：设备ｉ＝１，２， …Ｐ；Ｍ：工件种类总数；Ｎ：工件ｎ的数量；Ｎ：工件ｎ在路径ｒ上的数ｎｎｒ量；Ｒ：工件ｎ可能采用的加工路径数；ｒ：路径；Ｃ：ｎｍａｘ单元总数；ｃ：单元；Ｓ：工件ｎ选用ｒ加工路径时所采ｎｒ用的设备集合；Ｎ：单元内允许的最大设备数；Ａ：ｃｎｒＳｎｒｉ工件ｎ采用第ｒ条加工路径时在制造设备Ｓ上的单ｎｒｉ位加工成本；Ｑ：工件ｎ采用第ｒ条加工路径时在ｎｒＳｎｒｉ制造设备Ｓ、Ｓ间的单位运输成本；：单元间的 γ ｎｒｉｎｒ（ｉ＋１）Ｅ：工件ｎ采用第ｒ条加工路径时单位运输费用；ｎｒＳｎｒｉ上的单位加工时间；Ｇ：件ｎ采用在制造设备ＳｎｒｉｎｒＳｎｒｉ第ｒ条加工路径时在制造设备Ｓ、Ｓ间的单位运ｎｒｉｎｒ（ｉ＋１）输时间；Ｙ：设备Ｓ是否在单元ｃ内，若在为１，否ｎｒＳｎｒｉｎｒｉ则为０；Ｄ：单元ｃ与ｌ的单位运输时间；（Ｙ， α ｃｌＳｃｎｉｉＹ）：当ｃ＝ｌ时，说明设备Ｓ、ＳＳｌｎｒｉｎｒ（ｉ＋１）在同一制造ｎｒ（ｉ＋１）
ＵｎｉｔＲｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｎｄＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎｔｈｅＣｏｓｔ－ＥｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓＭｏｄｅｌＺＨＯＵＪｉａｎ－ｗｅｉ，ＬＩＸｉａｎｇ，ＺＨＡＮＧＸｕｅ－ｌｉ
０引言
当产品的品种和批量发生变化时，如何在原有的制造环境中通过适当的调整和规划形成一个新的制造系统，来满足产品多样化的要求，是当今制造企业所面临的一个重要问题。可重构制造系统正是在这种需求下应运而生的，ＫｏｒｅｎＹ教授首先较全面的提
１］。国内外学者先后对出了可重构制造系统的概念［
·机械研究与应用· 研究与分析２０１５年第２期（第２８卷，总第１３６期）

基于费效模型的单元重构及优化
周建伟，李翔，张雪丽
（兰州交通大ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 机电工程学院，甘肃兰州７３００７０）
摘要：制造系统的合理单元构建、单元间布局可以有效的提高制造系统的生产效率、缩短生产准备时间以及缩短交付期。本文研究多制造单元构成的制造系统在多工艺、多加工路径条件总费用最小化问题。首先采用自适应遗传算法的算子设计，对制作单元数及工件数进行有效编码；其次运用精英保留策略对以编码的多个制造单元进行优化重组，减少工件的跨单元次数，使其加工和运输成本达到最优；最后应用模拟算例，验证模型和算法的有效性。关键词：单元制造；加工路径；费效模型；自适应遗传算法；精英策略中图分类号：ＴＰ１６５文献标志码：Ａ文章编号：１００７－４４１４（２０１５）０２－００２８－０４
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＬａｎｚｈｏｕＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＬａｎｚｈｏｕＧａｎｓｕ７３００７０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｔｏｔａｌｃｏｓｔｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｕｎｄｅｒｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｐｒｏｃｅｓｓ，ａｎｄｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｐａｔｈｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｒｅｓｔｕｄｉｅｄ．Ｆｉｒｓｔ，ｃｏｄｉｎｇｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｕｎｉｔｓａｎｄａｒｔｉｆａｃｔｓｕｓｉｎｇｏｐｅｒａｔｏｒｄｅｓｉｇｎｏｆｔｈｅａｄａｐｔｉｖｅｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ；Ｓｅｃｏｎｄ，ｅｌｉｔｅｒｅｓｅｒｖｅｄｓｔｒａｔｅｇｙｉｓｕｓｅｄｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｒｅｓｔｒｕｃｔｕｒｉｎｇｍｕｌｔｉｐｌｅｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｕｎｉｔａｎｄｒｅｄｕｃｅｔｈｅ，ｓｏａｓｔｏｍｉｎｉｍｉｚｅｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｃｏｓｔ；Ｆｉｎａｌｌｙ，ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘａｍｐｌｅｓｎｕｍｂｅｒｏｆａｃｒｏｓｓｃｅｌｌｏｆｔｈｅａｒｔｉｆａｃｔｓａｒｅｕｓｅｄｔｏｖｅｒｉｆｙｔｈｅｖａｌｉｄｉｔｙｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌａｎｄｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｅｌｌｕａｒｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ；ｍａｃｈｉｎｉｎｇｐａｔｈ；ｃｏｓｔ－ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｍｏｄｅｌ；ａｄａｐｔｉｖｅｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ；Ｅｌｉｔｉｓｔ