基于路径模型的区域危险废物管理选址—路径问题优化

为了从宏观角度最优化配置规划期内系统的废物设施,并确定废物设施间危险废物和残渣的运输方案,以满足所有相关的运营和能力约束,借鉴网络流问题的路径模型,以运输和选址决策中的总费用和总风险最小为目标,引入路段风险承载能力约束,构建基于路径的大规模双目标混合整数线性规划模型。利用所构建模型的优势,开发增广ε-约束算法,获得近似的非支配前沿。对1个大规模切实算例的计算测试显示,与既有的路段模型相比,所提出的路径模型可在更短的时间内返回相同数量的非支配解,所开发的增广ε-约束算法在解的质量上明显优于既有的线性加权求和算法。

边缘化迭代容积卡尔曼滤波的单站无源定位算法

针对单站无源定位可观测性弱、观测噪声大而导致的定位精度低、收敛速度慢等问题,提出了一种边缘化迭代容积卡尔曼滤波算法。该算法采用基于似然增加的迭代策略,不需要设置判决门限,且保证了算法的全局收敛性。同时,其充分考虑状态向量与观测噪声之间的互协方差,将状态向量扩维,构造条件线性模型并进行边缘化滤波,不仅提高了算法的定位精度以及收敛速度,还减少了扩维后所需的采样点,提高了算法的运算效率。仿真结果表明,新算法改善了单站无源定位的定位精度以及收敛速度。

关于同城配送最短时间-最大运量的改进研究

同城配送的效果决定着顾客满意度和配送企业未来的发展,配送企业要考虑配送成本,同时也要考虑配送时间.对最短时间的最大运量进行研究非常有必要,通过优化配送路径,可以实现提高物流企业盈利能力和客服服务水平的目的.