本书探讨加油站动态补货智能决策方法的研究与应用，旨在解决当前加油站基于固定安全库存和人工经验的补货方式所带来的高库存成本、低响应能力和低智能化水平等问题。通过物联网技术的应用，本书提出一种新的动态补货决策方法，利用物联网采集的实时数据生成补货策略，从而在较低的库存水平下确保加油站的持续供油。书中详细介绍超短期销量预测、动态补货触发状态实时判定和动态补货策略生成的方法，系统地解决加油站补货系统“如何触发动态补货策略”“如何生成动态补货策略”这两大关键问题。此外，针对物联网环境下的加油站特点，开发三个子系统，确保从销量预测到补货触发状态判定及补货策略生成的全流程高效运行。

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2005-09至2011-06，大连理工大学，管理科学与工程，博士 2009-01至2010-01，美国加州大学圣地亚哥分校，国家留学基金委公派联合培养 2003-09至2005-09，大连理工大学，系统工程，硕士 2001-09至2003-07，中国石油大学（华东），英语双学位，学士 1999-09至2003-07，中国石油大学（华东），工商管理，学士2019-12至今，大连理工大学，经济管理学院，教授 2019-03至2019-11，大连理工大学，经济管理学院，副教授 2018-08至2019-08，美国普渡大学（留学基金委公派访问学者），工程学院，副教授 2014-12至2019-02，大连理工大学，管理与经济学部，副教授 2013-07至2014-11，大连理工大学，管理与经济学部，讲师 2011-07至2013-07，大连理工大学工商管理博士后流动站，师资博士后管理科学与工程学会副秘书长，中国系统工程学会智能制造系统工程专业委员会副秘书长2018.5-今，中国管理科学与工程学会副秘书长 2019.5-今，中国系统工程学会智能制造系统工程专业委员会副秘书长 2019.8-今，中国双法研究会网络科学分会常务理事 2021.6-今，人工智能技术与管理应用研究会委员 2021.1-2023.12，中国工程院Frontiers of Engineering Management期刊特约通讯专家

目录
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外相关研究综述 5
1.3 研究内容与思路 17
第2章 物联网环境下加油站动态补货智能决策问题界定与决策过程分析 23
2.1 问题界定 23
2.2 决策过程及其难点分析 26
2.3 本章小结 32
第3章 加油站成品油超短期销量预测方法 33
3.1 加油站时段销量模式识别 34
3.2 基于加油站时段销量模式的预测模型选择 36
3.3 验证销量预测方法的加油站库存补货仿真系统 38
3.4 实例分析与数值实验 40
3.5 本章小结 51
第4章 加油站动态补货触发状态实时判定方法 53
4.1 加油站库存变化影响因素分析及其状态取值的获取 54
4.2 模拟加油站库存变化影响因素状态变化的仿真模型 61
4.3 基于机器学习分类算法的加油站动态补货触发状态判定模型 64
4.4 实例分析与数值实验 66
4.5 本章小结 88
第5章 加油站动态补货策略生成方法 89
5.1 加油站动态补货方式的选择 90
5.2 考虑整体收益的加油站在途库存实时转运策略生成方法 91
5.3 本章小结 113
第6章 物联网环境下的加油站动态补货原型系统 114
6.1 基于物联网的加油站成品油实时销量预测子系统 114
6.2 基于物联网的加油站动态补货触发状态实时判定子系统 120
6.3 基于物联网的加油站动态补货策略生成子系统 128
6.4 本章小结 135
第7章 结论与展望 136
7.1 结论 136
7.2 展望 138
参考文献 139
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