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荷花颂范文1
淡粉的皮肤，
翠绿的根茎，
加上荷叶的衬托，
我美吗?
古人说最爱我，
说我出淤泥而不染，
濯清涟而不妖，
香远益清，
我美吗?
我初开始的花苞供人们欣赏，
我的叶子在下雨时给人们挡雨，
我的花谢了，莲子给人们吃，
我老了，莲藕被人们卖 ，
我美吗?
是的，我很美。
我是一只荷花我很美，
我美，我模样美。
荷花颂范文2
惊悚片期待“被证明”
现实是，大部分惊悚片的市场情况并不乐观。对惊悚片来说，500万元的制作费已经算高，再加上受众窄，创作空间受限等，使得国产惊悚片迄今为止还未出现一部叫好又叫座的代表作。为了打破观众对惊悚片固有的印象，擅长类型片尤其是惊悚片制作发行的福建恒业推出大制作的3D《京城81号》（原名《朝内81号》），官方公布的制作成本超过8000万，力图实现惊悚片类型的全面升级。对此，有业内人士预言，该片将成为典型案例，对惊悚片的后续发展起到示范作用。
凡道资本王义之认为，十年之内一定会有一两部惊悚片杰作诞生。他指的惊悚片是“类似《大白鲨》这样的影片”，因为“市场需要这样的影片”。“现在有很多不成功的惊悚片，这是正常现象。正如美国70年代才拍出《教父》，但是他们的黑帮片从30年代就开始了。一种电影类型的成熟需要时间。”乐正传媒彭侃则认为，国产惊悚片面临天花板，尤其是受众的不稳定性，难以有大的突破。“我甚至不建议电影以‘惊悚片’的标签进行营销，宁可叫‘悬疑片’。”而与此相佐证的现实是，福建恒业也在逐步减少惊悚片的产量，将重点转移到浪漫爱情片上面，公司总裁陈辉坦言，“国产惊悚片很难做。”
动画电影的逻辑
暑期和寒假是动画电影的主战场。长达2个多月的巨大市场容量，比拥挤不堪的“六一”儿童节更具吸引力。在北美电影市场，动画片票房占总票房比例通常达到15%，而国内目前仅为5%左右，还有很大增长空间。随着动画电影市场的不断扩大，暑期档不再是好莱坞动画电影称霸天下，国产动画片的份额逐年提高，对品质有信心的动画片更倾向于投放在暑期档。
2014暑期档上映的10部动画电影中，国产片占据8席，且没有强势进口片竞争对手，发挥空间可期。而且，从它们身上，可以清楚看到国产动画电影的发展逻辑。
越来越多动画电影通过热门网络游戏或电视剧集改编，包括《秦时明月》《赛尔号》《开心超人2》《龙之谷之破晓奇兵》等。其中，游戏改编动画的前景尤为令人瞩目。在5月份结束的2014中国国际动漫节上，记者看到“秦时明月”的展位被挤得水泄不通，图书、人偶、游戏都受到热捧。
第二，续集动画电影批量出现，《赛尔号3》《开心超人2》《神秘世界历险记2》《魁拔3》等，越来越多的动画品牌被观众熟悉。“喜羊羊”一家独大的时期一去不复返，国产动画电影进入品牌竞争阶段。
荷花颂范文3
联合采购问题(Joint Replenishment Problem,JRP)是指从一个供应商处对多种产品进行分组采购,从而分摊主要准备费用,使订购费用得到节省,其学术价值和广泛的适用性自早期Shu[1]的研究以来被广泛认同[2]。相关研究又可分为间接成组和直接成组策略:(1)间接成组策略是通过寻求最合理的联合补充周期(T0)和各品种货物的补充周期(Ti),从而使总的相关费用最小化;(2)直接成组策略是研究如何将N个品种分成M组,使得总费用最小化,在每个组都需要确定一个固定的T0,在每次订货时本组中的每个物品都需要进行补货。因其在企业中有很强的应用背景,过去几十年中联合补货问题被广泛重视,较常见的有单企业多产品JRP以及多企业多产品JRP(M-JRP)。为提高实用性,不少学者对其经典JRP进行了扩展,一种扩展是放松确定性需求的假设,研究随机性JRP,如文献[3]讨论了需求服从正态分布的JRP,文献[4]研究了需求服从泊松分布的JRP;另一种扩展是增加资源或者运输条件约束[5-6]。遗憾的是目前文献多集中于研究单纯的JRP,较少联合考虑配送决策。其实,将JRP与配送相结合是非常有意义的,因为联合补货可以整合运输资源并可能获得批量折扣。如果从供应商的角度看,多企业供应问题可以采用类似供应商管理库存(Vendor Managed Inven-tag,VMI)方式进行管理,也可将其转化为JRP和旅行商问题(Traveing Salesman Problem,TSP)相结合的问题,如Qu等站在单一中心仓库向多家供应商订货的角度,同时决定中心仓库的库存策略及路径,以最小化长期总成本[7];文献[8]描述了已知联合补货信息后,如何进行配送的问题,并考虑了最小化每时期需配送产品的最大值、最小化每时期需配送用户的最大值、最小化需配送用户的总数、最小化所需车辆数等四种情况,并设计了复杂的启发式算法进行求解;文献[9]研究了在一个配送中心,N个零售商的供应链中应用多品种联合补货模式,并针对多品种联合采购与配送调度优化提出了更灵活的策略,设计了解决此问题的混合遗传算法并与其他启发式算法进行了比较。文献[8,9]研究的缺点在于假设需求为确定的,实用价值有限。
JRP研究的难点之一在于模型的求解,确定性JRP已被证明是NP难题[10]。对于确定性JRP模型,已有一些较为成熟的算法[11],然而考虑到需求的随机性且与配送调度相结合,模型求解变得非常复杂。而传统的方法又存在自身难以克服缺陷:(1)枚举法在枚举空间比较大时,算法效率较低,有时甚至在目前先进计算工具上仍无法求解。(2)常规的启发式算法对每个问题必须找出特有的启发式规则,难度高且无通用性。(3)也有学者采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)进行求 解[8],结果证实GA也是一种可行的方法,但GA存在复杂的进化操作使其计算费用随着问题规模的扩大和复杂度的提高呈指数级增长,而且在一些特定的应用场合,算法搜索后期容易出现停滞现象,收敛到最优解的比率待提高。因此迫切需要寻找一种高效稳定通用的方法来突破此类复杂问题的瓶颈。作为一种随机的并行直接搜索算法,差分进化(Differential Evolu-tion,DE)算法保留了基于种群的全局搜索策略,采用实数编码、基于DE的简单变异操作和一对一的竞争生存策略,降低了遗传操作的复杂性[12],具有以下优点:(1)算法通用,不依赖于问题信息,所需调节的参数较少;(2)算法原理简单,容易实现;(3)群体搜索,具有记忆个体最优解的能力;(4)协同搜索,具有利用个体局部信息和群体全局信息指导算法进一步搜索的能力;(5)易于与其他算法混合,构造出具有更优性能的算法。DE算法以其易用性、稳健性和强大的全局寻优能力在众多应用领域取得成功[13-15],但在库存控制领域应用却相对较少[16]。但是,DE算法本身的也存在缺陷,容易陷于局部最优解,出现早熟现象,也有待改进。
因此,本文研究了随机需求、允许缺货环境下多企业多产品联合补货与配送集成优化模型及其求解算法。本文问题与文献[7]接近,文献[7]设计了一个启发式算法得到最优解,但需对特定的问题找出特有的启发式规则,且难度很高无通用性。因此,本文借鉴DE进化与遗传算法的优点,设计了一个改进的HDE算法,并将该算法应用于多企业联合补货与配送相结合的优化模型求解难题中,算例表明本文算法求出的总费用比该文献给出的要小,且本文算法收敛速度快,尤其难得的是稳定性高;此外,设计了一个先联合补货再配送的两阶段模型,通过算例证实联合补货与配送相结合的好处。另外,对相关决策参数进行了敏感性分析,以期得到有益的管理启示。
2 问题描述及模型建立
考虑一个在分散地点拥有多家零售店的企业,在合适的位置拥有一个中心仓库。各零售店根据市场需求或历史销售数据对需要补货的产品进行联合补货,中心仓库根据补货信息(补货周期)进行最优配送。目标是同时决定零售店的补货策略和中心仓库的配送策略,通过补货整合与运输整合,达到资源的最优利用,下面首先给出经典的联合补货模型。
2.1 经典JRP问题
经典JRP问题研究的是对一个企业中不同产品进行补货的问题,补货过程中包含两种补货成本:主要订货费用和次要订货费。设i代表产品编号,i=1,2,…,n,确定性JRP的假设条件与EOQ模型类似,包括需求率确定且为常数、不允许缺货、订货提前期为0,相关参数定义如下:Di:产品i的需求率;S:主要准备费用,即固定订货成本;si:次要准备费用,即第i种产品的订购费用;hi:第i种产品的年单位库存费用;T:联合补货周期,为决策变量;ki:周期乘子,第i种产品的补货周期所包含的联合补货周期数,为决策变量。在间接成组策略下,每个产品的Ti是T的整数倍ki,产品i补货周期为:Ti=kiT,则产品i的补货量为:Qi=TiDi=TkiDi。
2.2 两种联合补货—配送模型
(1)有协同的联合补货—配送优化模型(模型Ⅰ)
参考文献[7]的模型,在本文中各零售店的补货策略采用前面提到的联合补货模式,但与经典JRP有所不同:首先,经典JRP是针对单一企业多产品,而这里每个零售店可以对一个或多个产品进行补货;其次,经典JRP是需求确定性的联合补货问题(假设过于苛刻),本文考虑需求为随机,订购提前期为常量的情况,并允许缺货。配送方面,中心仓库根据补货信息(每个产品的补货间隔期等)对运输进行整合,针对每个基本补货周期,选择最佳的配送路径。考虑到供应链协同可能带来的收益,将补货成本和配送成本同时考虑,以最大化供应链协同的好处。具体实现方法:通过设定补货和配送公共的基本周期T来协调两种成本,使总成本达到最优。因此需要同时确定每个产品的订货间隔期和每个产品的库存因子(或每个产品在每个补货间隔期的最大库存水平),使联合补货和配送总成本最小。该模型的相关参数定义如下:Ri:产品i在每个补货间隔期内的最大库存水平;zi:安全库存因子;L:产品提前期所含时间单位数;δi:产品i单位时间需求波动的方差;M:补货行为的循环周期;πi:产品i的单位缺货成本;c:配送时单位距离成本;Fp:在零售店p停留的成本;d(j):第j个最小补货周期时需要配送的路径。其余参数含义同2.1节所述。在这个模型中,总成本包括补货相关成本和配送相关成本,其中,补货相关成本由订货成本、库存持有成本和缺货成本组成;配送相关成本考虑在每个零售店的停留成本和距离成本并假设车辆容量无限,因此可以根据TSP思想寻求最优的配送路径。
①补货相关成本
由2.1节可知,总订货成本为:库存持有成本的计算方法如下:订单发出后,经过提前期L中心仓库接收到货物,这时中心仓库第i个产品的库存水平为Ri-DiL,下一个订单的货物将在kiT +L后受到,则在接受这批货物前一瞬间库存水平为Ri-Di(kiT+L)。那么产品i在一个补货间隔期的平均净库存可近似为Ri-Di(L+/2),则平均库存持有成本为:由于需求随机,本文假设给定产品的需求独立同分布,并服从布朗运动(Brownian Motion)过程,即当决策变量ki和T确定后,在每个特定的间隔期kiT内需求服从正态分布,期望E = DikiT,方差Var =δikiT,需求的概率密度函数为f(xi,L +kiT)。考虑到提前期为L,产品i在每个补货间隔期内 最 大 库 存 水 平 为:在周期性补货模型中,一个补货间隔期内任何时刻都有可能缺货,且当需求超过Ri时缺货发生,因此缺货成本为:
②配送相关成本
当ki和T确定后,取ki的最小公倍数M,则每隔MT便会重复相同的补货和配送行为,因此仅需要考虑MT时间内补货策略和配送策略。配送成本为:综上,模型Ⅰ目标为:
(2)无协同的联合补货—配送两阶段优化模型(模型Ⅱ)
为了找出补货与配送协同对总成本的影响,设计了一个先补货、再配送的两阶段模型。在该模型中,第一阶段先对各产品进行联合补货,确定基本补货周期、各自的补货周期和库存因子,目标是最小化补货相关成本;第二阶段时中心仓库根据已求出的最优补货信息(补货周期和最小补货周期)进行配送,确定优化的配送路径,目标是最小化配送相关成本。与模型Ⅰ的区别在于:模型Ⅱ中,基本补货周期T1只对补货成本TC1进行协调。第一阶段,先考虑补货相关成本(同模型Ⅰ):其中,Ri=Di(kiT1+L)+ziδi(kiT1槡+L)。然后求得最优的T*,相应可确定最优的M*,在此基础上,再借助TSP思想进行配送的优化决策。第二 阶 段,考 虑 配 送 相 关 成 本 (已 知T*和M*):第3节将设计基于DE的新算法对上述两个模型进行求解。
3 求解算法设计
3.1 DE算法的流程
DE算法是一类简单而有效的进化算法,已被成功的应用于多个领域,标准DE进化算法包含3个操作:变异、交叉和选择。
(1)变异操作
对于每个目标向量xGi,i=1,2,…,NP,基本DE算法的变异向量如下产生:vG+1i=xGr1+F×(xGr2-xGr3) (1)式(1)中,随机选择的个体序号r1,r2和r3互不相同,且r1,r2和r3与目标向量序号i也不相同。因此种群规模NP≥4。F为缩放因子,很多文献中给出的取值范围为[0,2],以控制差分矢量缩放。
荷花颂范文4
松叶菊叶片对生，呈三棱线形，为肉质。长大概3-6厘米，宽约3-4毫米，有凸的尖头，基部抱着茎，颜色为粉绿色，有较多的小点。
太阳花叶片互生，呈近圆柱状线形或者钻状狭披针形，相对前者较小，长约1-2厘米，宽约1-4毫米，颜色为绿色。
二、花的区别
松叶单生于枝端，直径大概4-7.5厘米，苞片为叶状，对生，花梗长约8-15厘米，花萼有5深裂，裂片大小不一，花瓣多数，为紫红色后至白色。花期在春季或者夏秋季。
荷花颂范文5
1、送不同颜色的百合意义也不同，不过都代表洁白、高雅，象征纯洁的爱。
2、粉色代表高雅与纯净，黄色代表高贵与财富，白色代表庄严与纯洁。香水百合多出现在婚礼，有着祝福的含义，圣诞百合代表对节日的祝福，水仙百合代表会再次相逢，葵百合代表荣誉和胜利。
（来源：文章屋网 ）
荷花颂范文6
君子兰是生活中常见的观赏花卉，它的花姿优美、花色艳丽。君子兰象征富贵吉祥，寓意家庭幸福美满，非常适合搬家的时候送。
2、牡丹花
牡丹是我国特有的名贵花木，特被誉为“花中之王”，它象征着雍容华贵、吉祥如意，同时它也寓意生意兴隆。
3、蝴蝶兰
被誉为“洋兰王后”的蝴蝶兰，它象征着富贵满堂，特别是那犹如蝴蝶翩翩起舞一般的花朵，放在室内，给人的独特的视觉体验。
4、百合花