18、贸易补贴、激励管理与生产控制详解

贸易补贴、激励管理与生产控制详解

1. 贸易补贴与激励管理

1.1 贸易补贴扣除处理

在贸易补贴管理中,系统提供了拆分扣除行的选项。例如,若只想拒绝部分扣除,就可使用该功能。若要允许一次性扣除超过贸易补贴协议的金额,可点击“Maintain/Settle deduction as one - time promotion”按钮发布额外促销。点击“OK”,还可在弹出对话框中选择性添加资金。一次性促销将根据贸易补贴参数中选为“一次性促销模板”的模板以整笔交易形式发布。

1.2 贸易补贴协议分析

在贸易补贴协议表单中,点击操作窗格的“Analysis”按钮可查看协议结果。此外,“Sales and marketing > Trade allowances > Trade allowance analysis > Trade allowance activity”表单会显示与协议相关的详细销售交易和成本。

1.3 Dynamics ‘AX 7’ 新特性

在新版本中,贸易补贴管理不再是独立模块,而是包含在销售与营销模块中。还有一些小的变化,如可对所有贸易补贴类型应用销售税/增值税。

1.4 供应商返利

返利和贸易补贴协议不仅适用于销售模块,在Dynamics AX中还可管理与供应商的返利协议。供应商返利协议的设置(“Procurement and sourcing > Vendor rebates > Rebate agreements”)与客户返利协议和贸易补贴协议类似。“Procurement and sourcing > Vendor

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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