35、供应链供应商选择与医院感染防控的创新解决方案

供应链供应商选择与医院感染防控的创新解决方案

在当今复杂的商业和医疗环境中,供应链管理和医院感染防控是两个至关重要的领域。合理的供应商选择能够构建高效的供应链网络,而有效的医院感染防控措施则直接关系到患者的健康和安全。本文将介绍一种基于层次分析法(AHP)的供应链供应商选择方法,以及一种运用工程 4.0 技术的医院感染防控方案。

基于 AHP 的供应链供应商选择

在供应链管理中,选择合适的供应商是构建高效供应链网络的关键。为了实现这一目标,采用了三种不同的 AHP 程序对供应商进行评估。

  1. AHP 程序介绍

    • AHP 1 :有 2 个标准,每个标准有 2 个子标准。在该层次结构下评估两个供应商,且基于假设,至少要选择其中一个用于拟议的供应链网络。
    • AHP 2 :有 2 个标准,分别有 4 个和 5 个子标准。在该层次结构下评估七个供应商,将选择具有最佳精益和弹性特征组合的供应商组合。
    • AHP 3 :在一个标准下评估供应商,条件是必须选择其中一个来形成供应链网络。
  2. 供应商评分与最佳方案选择
    通过 AHP 确定供应商的整体个人得分,利用这些得分从基于假设开发的 20 种不同供应商替代组合中确定最优解决方案。具体的替代方案及其得分和排名如下表所示:

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值