【摘 要】
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为了合理地处理某个事件发生的可能性,我们有两个公理化的数学系统,一个是概率论,另一个是不确定理论.其中,概率论适用于描述频率,而不确定理论则适用于描述信度.因此,对于未知的量,若估计的分布函数和频率足够接近,那么这个量应被当作是随机变量,否则只能看成为不确定变量.而在实际的生产里,对于诸如生产量、生产时间、需求量、需求时间这样的量所估计出的分布函数与其固有频率往往并不接近,事实上,由于在生产过程里
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为了合理地处理某个事件发生的可能性,我们有两个公理化的数学系统,一个是概率论,另一个是不确定理论.其中,概率论适用于描述频率,而不确定理论则适用于描述信度.因此,对于未知的量,若估计的分布函数和频率足够接近,那么这个量应被当作是随机变量,否则只能看成为不确定变量.而在实际的生产里,对于诸如生产量、生产时间、需求量、需求时间这样的量所估计出的分布函数与其固有频率往往并不接近,事实上,由于在生产过程里总是不可避免地遇到突发事件,例如机器故障、工人失职等,此时,大部分的历史数据都将失效,这就使得生产者没有足够的样本估计出符合现实的分布函数;再者,对于一个全新的产品,生产者甚至难以拥有足够的数据.无论是哪种情况,假设生产过程里的所有分布函数与固有频率接近都是不切实际的.本文首次引入不确定理论处理生产过程里的不确定因素,进一步提出不确定生产风险过程的概念,并对不同情况下的生产风险过程进行建模.一个令生产者困扰的难题是产品的缺货现象,为了估计缺货会以多大的可能性发生,本文利用不确定测度计算出各种情况下的缺货指数,进而推广首达时的想法至产品首次出现缺货现象的时间,给出缺货时间的定义及其分布函数,以此为生产者在实际的生产过程里作出决策支持.总的来说,本文主要有如下的创新及贡献:·首次利用不确定更新过程量化生产问题,建立不同情况下生产风险过程的具体模型,并得到该模型的不确定分布;·引入缺货指数的概念,进一步给出解析计算公式;·引入缺货时间的概念,并给出缺货时间不确定分布函数的解析表达式.
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