基于鲁棒软时间窗的铁路集装箱空箱调运优化研究

对带有软时间窗的铁路集装箱空箱调运问题,将走行时间分为确定和不确定2类,首先建立鲁棒软时间窗模型,避免传统鲁棒方法过于保守的缺陷,然后构造基于鲁棒软时间窗的空箱调运问题通用模型。通过等价变换和对偶变换,将鲁棒软时间窗模型转换为对应的线性规划,再将空箱调运模型转换为一般的整数线性规划,并根据模型的特点得到解的一些性质,为解决这类问题提供一般框架。通过算例对不确定走行时间的数量进行灵敏度分析,结果表明,只有非常少的不确定走行时间对最优解产生影响。

利用时间窗权重进行航迹关联

提出一种利用传感器测量数据的时间窗权重进行航迹关联的方法,将目标运动状态的多维向量(如距离、方位角、俯仰角等)分解为多个一维状态标量;根据每个状态标量与时间的关系,提取两条航迹的共同测量时间区间,将其划分为若干个时间窗,计算对应时间窗内的权重;根据时间窗权重差计算每一个状态标量的航迹相似度;应用DS理论或Bayes理论进行航迹关联决策。

从“破窗理论”探索基层央行“八小时外”员工行为的监督管理

“八小时外”是相对于工作时间而言的一个概念,“八小时外”员工行为监督是通过对员工生活圈、社交圈中一些不良行为或违法违纪行径的调查掌握和预防控制,以消除有可能影响公共权力依法、公正、高效使用的人为因素与环境因素的一种方法.

考虑顾客时间紧迫度的生鲜电商配送路径优化问题

针对不确定环境下生鲜电商路径优化问题,考虑客户决策的有限理性特点,以累积前景理论为基础,针对生鲜电商的特点,构造以货损成本、惩罚成本、运输成本最小为目标,以代理点需求、车辆装载质量和客户要求服务时间窗为约束,建立了生鲜电商配送路径优化模型.采用改进粒子群算法对模型进行求解.计算结果表明:基于累积前景理论的模型能够更有效的满足客户对时间窗的要求,会相应的提高配送服务的满意度并在一定程度上提高企业效益,为生鲜电商企业优化配送路径提供理论支撑.

旅行时间不确定下的车辆路径问题研究

在实际的配送过程中会遇到交通,天气,需求等信息不确定的状况,而这种不确定性会影响配送的路径选择及时间,从而影响实际的配送效率,因此研究在这种不确定配送条件下的车辆路径优化问题既符合实际又显得尤为重要。假设车辆在配送点之间的旅行时间是不确定的,在满足客户时间窗要求及车辆载货量限制的前提下,运用不确定理论,在期望的置信度下建立以配送成本最小为优化目标的不确定规划模型,再将模型进行等价转化,并设计遗传算法进行求解。最后通过算例分析验证模型的合理性和算法的有效性。

基于D-S证据理论的反辐射无人机群协同搜索

针对目前主要从概率角度对搜索环境进行描述的搜索方法所存在的不合理性问题,提出了一种基于D-S证据理论的反辐射无人机群协同搜索方法,提高了反辐射无人机对作战区域内目标雷达的搜索效率。对无人机运动及被动雷达导引头探测模型进行建模,得出了反辐射无人机的有效侦察范围;利用D-S证据理论对搜索环境进行建模,建立了基于置信区间和访问次数的搜索图,提出了无人机对雷达的搜索指标和搜索收益,得出了搜索指标的更新公式;采用滚动时间窗搜索策略,实现了反辐射无人机群搜索路径的滚动优化。仿真结果验证了基于D-S证据理论的反辐射无人机群协同搜索的高效性。

《窗边的小豆豆》中的学前教育管理思想探析

《窗边的小豆豆》蕴含着丰富的学前教育管理思想,为现代教育注入了新的活力。从巴学园的故事中,笔者能感受到小林宗作先生与众不同的教育理念。笔者结合双因素理论、人际关系理论、环境管理理论和时间管理理论等四种学前管理思想来探析这部作品,希望更多的教育工作者能将这些思想运用到教育实践中,从而提高学前教育管理质量。

基于随机矩阵理论和聚类算法的电能表运行状态评估方法

随着智能配电网络规模的扩大以及电网结构的复杂化,电力大数据呈指数级增长,电力设备的检、监测评估面临新的挑战。在大数据原理和数据挖掘分析的基础上,提出一种基于随机矩阵理论和聚类算法的电能表运行状态评估方法。首先,对电力大数据统一预处理,完成时间序列数据表征;然后,采用实时分离窗技术整合时序数据;其次,基于随机矩阵理论,对多维度电能表时间序列数据实时计算、分析统计量时序特征;进一步,采用改进的时间规整聚类算法计算时序数据相似度,从而对随机矩阵统计量聚类分级;最后,分析聚类结果,得到电能表运行状态评估等级和范围,完成电能表实时运行状态评估。实例分析和对比研究结果表明,与传统的主元分析评估方法相比,所提出的新型电能表运行状态评估方法具有良好的鲁棒性、可靠性和时效性,为电力电网检测技术应用研究提供了新思路。

基于前景理论的电动汽车配送路径优化

针对带时间窗的电动汽车物流配送路径优化问题,基于前景理论的价值函数量化了客户对电量补给的行为感知,由此设计了超时配送的补偿费用函数;并以补偿费用、充电费用、车辆行驶费用组成的配送总成本最低为目标,构建了决策模型,采用改进的遗传算法进行求解;最后通过Solomon-R101算例对模型及算法进行验证,得到的配送方案可以兼顾客户高满意度、高时效性、高载重量和低成本四个方面。

不确定条件下危险品运输径路研究

危险品运输过程中,外界因素的干扰会导致事故发生后影响人口数和运输时间的不确定性,此外路网交通量也会对运输风险产生影响。针对以上问题,开展了影响因素不确定性的危险品运输径路研究。首先,采用模糊理论确定了以运输风险、运输时间和运输成本最小为优化目标;设置了最大风险阈值的机会约束,构建了有时间窗约束的多目标优化模型。其次,考虑到均衡调整拥挤距离可以扩大解空间的搜索范围,设计了改进的NSGA-II算法对模型进行求解。最后,基于苏州地区的综合运输路网展开实例研究,验证了模型的可行性与算法的有效性,并对模型参数进行扰动分析。结果表明:在危险品运输过程中,路网交通量对其运输风险影响较大,在模型中加入路网交通量的影响因素,更加符合运输实际;另外,风险回归系数应根据道路实际情况进行合理取值,同时,模型求解结果可为不同偏好和综合偏好的运输决策者提供决策支持。

基于加权遗传算法的双目标应急物资配送车辆路径优化决策模型

灾害发生后,应急物资调度是救援工作的核心,而应急物资车辆路径方案的选择尤为重要。以配送时间惩罚成本最小化和驾驶员心理成本最小化为目标,建立双目标应急物资配送车辆路径问题整数规划模型,并采用加权遗传算法求解,得出在两个目标成本最小情况下的最优近似配送方案。最后以四川省阿坝州九寨沟地震作为算例,验证了该模型和算法的有效性和可行性,对灾害后应急物资配送具有一定的参考价值。

大坝变形实测数据的多重分形特征解析方法

为更好地分析大坝变形实测数据的波动特征进而评价变形的整体性态,以某混凝土重力坝的实测数据为凭,将多重分形理论应用于大坝变形性态分析中,利用MF-DFA、MV-MFDFA和A-MFDFA解析变形性态的多重分形特征及其非对称性。结果表明,无论是多测点或单测点,实测序列均具有明显的多重分形特征,并且这种多重分形特征具有明显的非对称特性;实测序列从多测点到单测点、从整体波动到局部趋势均表现出良好的记忆性和长程相关性特征,在水位等大波动因素的影响下,该坝坝顶水平位移发展良好,大坝整体状态稳定。

基于磁场描述的TSPTW问题模型及其蚁群优化算法

针对带有时间窗限制的旅行商问题(travelling salesman problem with time windows,TSPTW)提出了一种基于磁场模型的蚁群变异算法(MFM-ACOMF).它通过修正传统蚁群算法的启发函数,满足用户的时间需求,并降低算法陷入局部最优的可能性;在得到最终解后,通过变异策略对未达到时间窗标准的顾客节点进行优化.仿真实验结果表明:MFM-ACOMF算法与传统ACOM算法相比,在最优解质量和顾客满意率方面都有一定程度的提高.

文化微粒群神经网络在用电量预测中的应用

为了提高传统神经网络在中长期用电量负荷预测中的速度和预测精度,将文化算法、微粒群算法融入神经网络中,设计了文化微粒神经网络模型;将该模型用于我国某地区中长期用电量预测建模,采用了滚动时间窗技术处理输入输出数据,进一步优化模型数据输入量。该方法综合了微粒群算法的全局寻优能力和文化算法的演化优势。通过与传统的灰色预测模型以及实际数据对比,结果表明,结合滚动时间窗技术的文化微粒神经网络模型用于地区中长期用电量预测建模效果更佳,预测结果更能满足实际要求。

活血化瘀法在急性出血性中风中的运用探讨

从出血性中风急性期的病理特点,活血化瘀治疗该病的理论基础、作用机理。

基于关键链的多项目资源分配模型研究

关键链技术考虑了资源受限对项目的活动影响,通过关键资源来调整工序,计算出最短的工序时间,但却忽视了项目工序本身的时间约束。在多项目环境下,一旦调整资源配置顺序,势必会对各个项目产生不同程度的影响。文章基于关键链思想,认为项目的工序调整会对项目产生影响,通过增加软、硬时间窗约束,过程惩罚因子来量化资源和工序在资源配置过程中对整个多项目集合的整体影响,建立了一种时间窗下基于关键链的多项目资源分配模型,对于具有资源约束的多项目管理具有实际意义。

一种高增益低旁瓣波导裂缝天线的设计

通过对一个高增益、低旁瓣波导裂缝阵列天线的设计,利用数字信号处理中的离散 时间傅里叶变换的理论,将频域与空域结合起来考虑,对各种窗函数馈电方式得出的方向性图 进行了比较。经过二维天线阵列的综合,设计出了一套符合性能指标的高增益,低旁瓣,重量 轻,体积小的波导裂缝阵列天线。将窗函数理论应用到天线综合设计中,为天线综合和天线阵 列设计提供了新的思路。

一种改进的树突状细胞算法

针对危险状态识别问题,提出一种改进的树突状细胞算法(IDCA)。在原算法的基础上引入"时间窗"、未成熟DC尽快成熟、衰减因子等概念与策略,提高算法的响应速度和识别精度,解决传统树突状细胞算法一遍运行可能无法评价输入序列末端抗原的问题。在UCI标准数据集上的对比实验证明了IDCA算法的有效性。

跌势时空过程修远兮

本周,深沪大盘指数走出了长阴长阳K线相互覆盖的大幅震荡走势,而当周二长阳首先覆盖周一长阴的时候,市场不免泛起一些评说见底的声音,但是之后再度出现的长阴以及全周结局形态的技术含义却是对试图上涨的再否定,因此大盘指数在目前点位继续下跌得到了一次“

中国股市:见底还是崩溃?(上)

前言:本来,此文要待9月23日“秋分”那一周才落笔,但是编辑辑先生下令提前“进场”,因此,《投资源于生活(13)》容后再续。确实,上海股市1300点被跌破,市场出现相当热烈的讨论。1300点对于投资者来说,似乎已经成了生命线。然而,当1300点跌破之后,投资者应该如何调整自己的投资策略?