带干扰风险模型的破产严重性及其恢复代价的测量(英文)

本文针对带干扰风险模型考虑了由Picard(1994)引进的破产最大严重程度和恢复所需代价的概念以及对它们的测量问题,并给出了相应于Picard(1994)的各种公式的明确表达．

考虑线路恢复代价的机组恢复顺序优化

新的设备和技术大量应用在电力系统中,提高了系统的安全性和可靠性,但并不能从根本上避免大停电事件的发生。大停电后,合理且可行性高的机组恢复顺序能够加快系统恢复进程。提出了一个线路恢复代价的指标来表征线路恢复操作成功的概率大小,构建了以机组恢复过程中线路恢复的代价倒数和机组提供发电量加权和最大的机组恢复优化模型。在用于解决离散优化问题的改进粒子群优化算法(PSO)基础上加入了遗传算法中的交叉因子,并结合迪克特斯拉(Dijkstra)算法求解了该优化模型。用IEEE30节点系统作为算例进行了仿真计算,其结果验证了所提算法的有效性。

基于有效中转时间预测的不正常航班恢复技术

不正常航班恢复问题研究通常基于固定航班中转时间,忽视了实际航班中转时间的改变对航班恢复带来的影响。对此,依据全国235个机场的全部运营航班数据抽取机场-航班特征,构建了基于LightGBM的航班中转时间预测模型,预测航班的有效中转时间,数值结果显示,航班中转时间预测模型预测的均方根误差为6.783 min。构造了基于有效中转时间的不正常航班恢复模型,并针对性地设计了求解该模型的列向量生成算法,构造的模型通过取消、改变计划时间、更换飞机等方式,分别在最小化航班延误时间、取消个数、换飞机个数的目标下,解决机场流量下降、机场关闭、飞机维修等不正常条件下的航班恢复问题。通过航空公司实际运行数据测试证明,基于有效中转时间预测的不正常航班恢复技术有效,在大规模航班恢复的情况下,可以将总延误时间减少34.2%。将列向量生成算法与时空网络算法的结果进行对比,所提出的恢复方法能降低航班恢复代价。

服务工作流中基于用户需求的调度模型及算法研究

在前期研究的基础上,从工作流的实用性与用户的个性化需求出发,提出了一种基于用户需求的工作流调度模型,该模型由业务逻辑模型、用户个性化定制模型、服务组织模型、工作流调度模型、工作流执行模型等五部分组成;同时研究了一种按用户需求的工作流调度机制,该机制能实现高层用户逻辑向底层执行映射的动态服务绑定;最后分析了调度机制失效时的最小代价恢复策略.与同类成果相比,调度模型具有灵活地支持用户个性化需求,算法复杂度低,并能以最小代价快速失效恢复等优点.