传统收益管理假设旅客需求是独立的，未能充分考虑到旅客的选择行为，本文讨论了考虑旅客选择行为的收益管理问题和机型指派联合优化问题。根据对历史销售数据的观察，发现旅客对最低价舱位具有特殊偏好，因此本文利用尖峰多项Logit (spiked multinomial logit, Spiked-MNL) 选择模型来预测旅客潜在真实需求，并以航空公司利润最大化为目标，构建考虑旅客选择行为的收益管理和机型指派联合模型。本研究利用某航空公司的实际销售交易数据进行算例分析，验证所提出的模型的可行性，并通过在不同场景下的比较来评估模型的性能。结果显示，在比较联合模型和独立模型的利润时，联合模型的平均利润高出5%；在不同机队规模的比较中，5机型联合模型产生的利润最高，其平均利润比3机型高出6.6%，比9机型高出7.3%。此外，与以往关于利用旅客选择模型预测旅客需求的方法相比，Spiked-MNL模型能够更准确地反映旅客的实际购买行为，其平均利润比广义吸引力模型 (generalized attraction model, GAM) 高出0.7%，比多项Logit (multinomial logit, MNL) 模型高出1.2%。

针对机场旅客到达过程的非平稳性和随机性造成旅检通道需求不确定且具备高时变性、配置难度大这一问题，提出一种非平稳排队模型嵌入遗传算法的方法。建立具有多个并行服务台的单阶段服务系统的非平稳排队模型，将输入过程和服务过程拟合为一般分布，并提出拓展的积压后移平稳 (stationary backlog-carryover，SBC) 近似，以快速求解系统性能指标值。提出一种将拓展的SBC近似嵌入遗传算法的优化方法，设计实验算例和优化算例。通过解析结果与仿真结果进行对比，验证拓展SBC近似的精确性以及优化方法的有效性，并分析非平稳性对系统性能以及优化结果的影响。将该方法应用在实际案例中，结果表明，优化后的配置方案比实际配置方案减少了14.80%的旅检通道数量，这证明该方法是有效的。

以家庭医护人员调度问题为研究对象，在模型中考虑混合时间窗与携带医疗物资等约束，设计分支定价算法求解，在算法中对分支过程与标签算法进行改进。在数值实验部分将本文提出的分支定价算法与自适应大邻域搜索算法和CPLEX作性能比较，80%以上的算例运用分支定价算法能求得最优解，而运用CPLEX算法仅有不到20%的算例能求得最优解，大规模的算例中分支定价算法相对于自适应大邻域算法的改进效果可达15%以上。最后对模型中的关键参数进行灵敏度分析。实验结果表明，不同参数的医患匹配与违反时间窗的惩罚都将影响运营成本；考虑混合时间窗要优于软时间窗和硬时间窗，混合时间窗下的总成本相较于硬时间窗节省了约2%，且避免了极端情形的出现；携带医疗物资的约束对总成本的影响最高可达40%，因此在模型中考虑携带医疗物资是必要的。

手术集成调度是指在调度过程中对手术患者所需的手术室、手术人员和病床等各类资源加以协调。缺少配备监护设备以及医护人员的ICU病房床位等重症监护资源将给医疗系统带来严峻的挑战，如手术延迟、术后健康恶化等。使用传统手术调度模型所得方案忽略了重症监护资源的运行压力，基于此，本文建立一个旨在同时优化手术室效率和重症监护室运行压力的双目标函数规划模型。为有效求解这一模型，本文提出一种改进的遗传算法，通过向变异算子引入多样化的策略增强探索的灵活性，同时提出了修复算子以提高复杂约束下解的可行性。采用仿真驱动方法生成初始种群的一部分个体，有效克服大规模问题求解中常见的难以生成可行初始解的困难。基于真实医院数据的实验表明，在小规模算例下，算法获得接近最优解，在50名患者的规模下，相比于仅考虑手术室的手术调度策略，算法能够降低10.00% ~ 28.56%的重症监护室最大运行压力。

研究大型能源企业在制定运营计划时面临的产业链产运销储一体化全局优化问题。针对现有模型通常只涵盖单一时间周期、忽略业务冲突，以及将运输和库存分开处理的不足，构建以企业计划时间范围内多周期总利润最大和业务冲突影响最小为目标，以不同周期的库存平衡关系以及产运销业务等为约束，同时考虑业务冲突的多周期库存–运输联合优化模型。针对该模型结构复杂、约束条件多和求解计算量较大的特点，本文提出一种软约束渐进增强的快速遗传算法。相比传统的遗传算法，该算法的运算速度可以提升5 ~ 10倍，显著提高了此类模型的求解效率。最后，将模型和算法应用在实际案例中，并对案例进行详细分析，验证了模型的可靠性和算法的高效性。本文提出的模型和算法有助于为大型能源企业的产业链一体化最佳运营提供科学、合理、高效、精确的决策支持。

为改进打磨工人作业姿势、减少罹患工作相关肌肉骨骼疾患 (WMSDs) 风险，对某制药设备企业压力容器车间打磨工人的作业姿势开展实验研究。在DMAIC模型基础上，提出在改进 (I) 阶段增加仿真验证分析 (S) 、在控制 (C) 阶段增加执行 (E) 分析的DMASIEC工作改善模型；采用Xsens MVN动作捕捉系统与Jack TAT工具同步联合分析的方法，设计、开展基于生理信号和主观评价的测度指标的作业姿势改善沉浸式实景实验；结合Jack对打磨工作业姿势的仿真验证，提出能够减少作业疲劳的打磨工作台和作业改善指导方法。结果表明，开展相同的作业任务时，打磨工L4/L5脊椎处压力约为原有压力的1/4，工作姿势评级均为AC1；3名打磨工表征作业疲劳的sEMG和HRV指标由蹲姿作业转为坐姿作业后发生了显著变化 (P＜0.05)；改善后的工作台和操作方法有助于改善作业姿势对肌肉骨骼系统的不良影响。

自然灾害不仅给社会带来巨大的经济损失，同时也给灾民带来严重的心理创伤。针对灾后群体产生的负性情绪，以受灾者情绪健康为目标，提出情绪健康的救灾舱方案，旨在探索灾后临时避难设施中缓解受灾者负性情绪的设计策略和方法。通过调研自然灾害的亲历者，并结合灾后产品的特殊性，提出使用虚拟现实(virtual reality, VR)设备研究更广泛的用户群体。根据Kano模型建立功能需求优先级，进行救灾舱设计，并通过生理传感器和VR设备对其内部空间进行循证设计与实验分析。结合实验数据与用户反馈，探讨不同场景对用户负性情绪干预效果的主客观影响。结果表明，本文提出的救灾舱方案具有改善舱内人群负性情绪的效果，其中冷色调-高照度-硬材质、冷色调-高照度-软材质和暖色调-低照度-软材质的组合环境对负性情绪改善效果最佳。本研究为灾后临时安置产品的情绪健康相关设计提供参考。

为了解决工业工程领域传统制造过程中工序动作分析方法存在的耗时耗力与依赖经验的问题，运用动作识别技术替代传统的人工分解动作方法，提出一种基于骨架序列的工序动作智能检测方案。使用2D相机与MediaPipe框架搭建人体姿态估计模型以获取骨架序列，引入相关评估指标进行工序动作量化分析。利用骨架数据构建基于卷积门控循环单元CNN-GRU的动作分类模型，面向自建工序动作数据集进行实验验证。结果表明，所提出的CNN-GRU模型在参数量更少的情况下具有更高的准确率，相较于LSTM模型和GRU模型表现更优。在动作识别的基础上，将所得推理结果与标准作业程序进行对比得出异常动作，为工序动作识别与分析提供有效的解决方案，有助于规范生产操作和提升生产效率。

在上游供应受限的背景下，为保障供应链的有效运转，在品牌商采用“控制”采购模式的代工供应链中，引入一个存在产能限制及规模经济效应的供应商，构建制造商–品牌商的订货–价格决策模型 (策略1)。以经典竞合模型为基础，建立制造商开通直销渠道的博弈模型 (策略2)。通过对博弈模型进行分析，得到了供应结构中的均衡结果。结合解析和数值分析，说明了制造商接受极限高价采购 (零部件) 和搭便车采购两种情境下，竞合博弈的效果以及制造商的策略偏好。与以往模型不同，由于考虑了制造商和品牌商的零部件采购环节，从而形成了环形供应结构，并发现了以渠道交换订单的效应。研究结论可以为供应受限条件下制造商的转型升级提供建议。

如何发展废旧产品回收再利用的闭环供应链并实现价值共创是当前智能手机供应链在推动循环经济、提高竞争力过程中面临的关键问题。本文引入持股合作与顾客契合，从多视角分析闭环供应链的价值共创，探究持股比例、佣金率及顾客契合对供应链成员决策、废旧产品回收量及供应链成员利润、顾客剩余价值、闭环供应链总价值的影响。研究结果表明：持股合作有利于提高回收平台的服务水平；当顾客对回收平台的契合度较高或回收服务水平成本系数较低时，持股合作能促进废旧产品回收；制造商对回收平台的持股是回收平台的一种获利策略，但从长期来看，制造商与回收平台应在顾客响应程度较高时，设定较低的持股比例与适中的佣金率有利于双方利润增加，达成稳定的持股合作，并推动闭环供应链价值共创的实现。

针对新旧两代产品共存的产品销售市场，研究制造商的最优渠道运营策略。结合B2C电商的零售属性和制造商线下直销渠道的实体特点，考虑消费者对新产品的展厅行为，从制造商的角度构建分销新产品直销旧产品、分销新产品直销新旧两代产品、分销新旧两代产品3种模式下的博弈模型，分析3种模式下两代产品的最优定价决策，并在此基础上探讨制造商的最优销售模式和产品的推出策略。研究表明：当消费者线下直销渠道访问成本较低时，制造商应选择线下直销新旧两代产品；当线下直销渠道访问成本适中时，制造商的最优决策是线上分销新产品，线下直销旧产品，以避免两代产品之间的竞食效应；当线下直销渠道访问成本较大时，制造商应选择线上分销新产品，直销渠道不卖产品，同时发挥线下渠道的展厅功能来获得增量收益。消费者展厅行为能给B2C电商的新产品销售带来增量需求，但进一步加剧了线上线下渠道对新产品需求的竞争。

当前，国际经济和技术联系的变化重构增加了全球供应链体系中高科技供应品供应中断的风险。对于正致力于数智化转型的我国智能制造企业而言，如何平衡面向国内外供应商的高科技产品供应链管理以应对不确定性和提高供应链韧性，已经成为一个重要问题。本文构建了一个由存在科技产品品质差异的海外供应商和国内供应商，以及一个我国智能制造商组成的博弈模型，研究存在海外断供风险时，潜在的政府干预措施是否能够提升我国智能制造企业向国内供应商采购的意愿。研究结果表明，政府提供损失补偿会降低制造商对国内供应商产品科技水平的要求门槛，政府损失补偿比例越高，制造商对国内供应品的接受程度越高。进一步研究发现，当国内供应商的产品由于科技水平较低导致其潜在质量风险概率越接近海外断供风险概率时，政府对智能制造企业的损失补偿越能有效提升国内采购意愿，使智能制造企业更多地选择国内供应商。

针对消费电子行业需求不确定导致下游对新产品订货疲软的问题，本文在风险中性制造商和风险规避零售商之间设计了看跌期权契约，同时考虑服务水平约束的限制。通过比较以探讨看跌期权契约是否能激励风险规避零售商增加订货，并分析了零售商风险规避系数、服务水平约束和看跌期权契约参数对零售商决策和相关成员利润的影响。结果发现：零售商风险规避程度的增加会抑制其最优初始订单量的增加，但对制造商的期望利润存在正面影响；高服务水平有利于增加零售商的最优初始订单量和制造商的期望利润，但不利于增大零售商的最大条件风险值；看跌期权契约的存在对供应链成员均有好处。

为实现微电网系统中“风、光、储”能源互补运行，同时激励3类能源产消者积极参与电力交易，本文构建微电网调度中心与三类产消者之间的主从博弈模型。在模型中，作为领导者的微电网调度中心决策各时段购售电价，作为跟随者的产消者根据购售电价向调度中心发送各自用电需求，调度中心再根据收到的用电需求调整购售电价，最终达到博弈均衡。本文拓展了文献中以微电网单边决策为主的电力交易模型，并在各博弈主体作为独立理性参与决策情境下，证明主从博弈模型均衡解的存在性和唯一性。本文开发基于差分进化的均衡解求解算法，并通过数值实验验证模型和算法的有效性。研究结果为微电网调度中心购售电价的制定提供科学依据，促进了分布式可再生能源高效利用。

随着共享经济的蓬勃发展，融资租赁行业正处于关键的转型时期。决策者在面对租赁设备需求时长不确定的情形时，利用共享的两阶段在线算法和竞争分析法，可获得更优的决策选择。本文针对融资租赁提出共享经济下的两阶段在线租赁问题，通过考虑共享收入和租赁期所有权的归属因素来完善在线竞争策略，使模型更贴近现实环境，并给出最优的在线竞争比，为决策者提供策略选择。研究结果发现，不同策略在最佳转换时间点上存在差异，选择合适的转换策略时间点可降低决策成本，提高融资租赁的竞争力。本文揭示了融资租赁策略转换时间点的重要性，具有现实意义和理论价值。

碳足迹测量与估计是低碳供应链评估的重要指标，目前缺乏统一的碳足迹衡量标准与界限，同时传统的碳足迹测量方法需要大量的计算成本。因此，提出一种先核算后预测的两阶段全生命周期碳足迹估算方法。在第1阶段，电网物资供应链被划分为5个阶段，并构建相应的测算模型，实现对碳足迹的定量描述与评估；在第2阶段，以电缆产品作为碳源，构建基于长短时记忆神经网络(long short-term memory neural network，LSTM)的供应链全生命周期碳排放量预测模型。基于2020 ~ 2023年电网供应链的碳足迹管理数据进行了数值实验，预测准确率为99.3%。通过与BP神经网络和GABP神经网络构建的模型对比，证明模型的准确性与优越性，实现对碳足迹的有效核算与预测。