一种基于统计流形的定位算法

为了提高传统的统计流形定位算法的精度,提出了一种基于统计流形的新定位算法,充分利用未知节点之间的距离信息,实现多个未知节点的同时定位.该算法建立了包含未知节点之间的距离信息的测距模型,通过自然参数和自然统计量来重新参数化,将测距模型的求解问题转化为弯曲指数分布族的参数估计问题,采用统计流形的自然梯度迭代求解;同时,给出了系数矩阵的一般构造方法,该矩阵的构造除了与未知节点和锚节点之间的距离有关,还与未知节点之间的距离有关.仿真结果表明:与传统算法相比较,新算法定位精度更高,收敛速度更快.     

模型未知非零和博弈问题的策略迭代算法

提出了一种在线积分策略迭代算法,用来求解内部非线性动力模型未知的双人非零和博弈问题.通过在控制策略和干扰策略中引入探测信号,从而避开了系统的模型信息,得到了一个求解非零和博弈的无模型的近似动态规划算法.该算法同步更新值函数、控制策略、扰动策略,并且最终得到收敛的策略权值.在算法实现过程中,使用4个神经网络分别近似两个值函数、控制策略和扰动策略,使用最小二乘法估计神经网络的未知参数.最后仿真结果验证了算法的有效性.     

基于混合蛙跳的无线传感器网络定位方法

为了解决无线传感器网络未知节点的定位问题,提出了一种新的三维空间定位方法。首先给出了未知节点位置的计算方法和误差评价模型,并利用混合蛙跳算法建立了评价模型的求解算法SFLL。最后,利用仿真实验,对比了与其它算法之间的性能状况,结果表明SFLL具有较好的适应性。     

求解对流换热反问题的低阶模型

在低阶模型的基础上开发了一种求解对流换热反问题的算法,并采用最佳正交分解方法分别建立了直接问题、敏感度问题和伴随问题的低阶模型,反问题求解采用了共轭梯度法.算例为一圆管内流动充分发展、换热初始段时,反求圆管壁面外未知热流密度的反问题.分别研究了测量位置、测量误差对算法性能的影响,结果表明通过将测量位置移向未知热流可以显著地提高解的精度和算法的稳定性,同时共轭梯度法可以显著地减小测量误差对结果的影响.所开发的算法可以在非常短的时间内得到较准确的解,基于CFD模型的反问题算法迭代一步需要6.5 s,而文中算法迭代一步仅需要0.078 s,与基于CFD模型的反问题算法相比,速度提高了80倍.     

PWB装配线能力计划问题的启发式求解算法

提出了市场需求确定动态且完全由企业生产满足的条件下的PWB装配线再设计模型 ,描述了一种首先求解若干递归线性规划以减小搜索空间 ,然后应用启发式搜索的近似求解方法 .大规模实际问题的计算结果表明了模型在节省成本方面的作用和所提出的求解算法的有效性     

基于改进混合蛙跳算法的动态环境路径规划

针对复杂场景中路径规划具有未知性和动态性,传统方法无法对路径规划问题进行求解的问题,设计一种改进混合蛙跳算法的机器人路径规划方法,以提高动态环境路径规划的求解精度.首先对动态环境路径规划的研究现状进行分析,并在此基础上建立数学模型;然后采用混合蛙跳算法对该模型进行求解,并针对基本混合蛙跳算法不足进行改进;最后对路径规划的有效性进行测试.测试结果表明,混合蛙跳算法可准确找到最优的路径规划方案,可应用于复杂场景路径规划中,且性能优于其他路径规划方法.     

可靠性约束函数未知的网路费用最小化快速求解

针对现代网络可靠性约束函数未知的网络费用最小化问题,提出基于在线SVM和MCS技术的快速求解算法.该算法由Monte Carlo仿真方法模拟网络可靠度值,由量子粒子群算法搜寻目标全局最优解,并充分利用MCS技术模拟的可靠性信息,在线建立SVM可靠性评估模型,借助SVM模型评估后续搜寻解的可行性,减少MCS模拟次数和求解时间.与Yeh方法相比,在可靠性模拟精度为0.01的条件下,模拟次数和求解时间都缩小近1个数量级.     

基于交叉口多相位信号控制的路网容量

构建了一种用于描述交叉口多相位信号控制路网容量的双层规划模型.其中,下层模型是一个交叉口多相位信号控制路网用户均衡分配模型,用以求解给定信号配时参数和交通需求量下的路段均衡流量,该模型考虑了各相位下的信号延误.上层模型是一个非线性规划模型,模型以路网容量最大为目标,对信号配时参数和O-D需求量进行优化.双层规划模型采用基于灵敏度分析的BLABD算法求解,算法的主要思想是通过差商的方法估计路段均衡流量对设计变量的导数,从而将上层模型中未知路段流量函数展开为一个线性函数.算例分析结果显示,该算法能有效求解多相位信号控制路网容量问题,具有实用价值.     

一种基于泰勒级数多元变量展开模型定位算法

为了提高无线传感器网络节点定位精度,构建了增加未知节点与未知节点间的距离信息的泰勒级数多元变量展开定位模型.在对该算法的求解过程中,首先利用最大似然估计法得到未知节点的初始位置,再运用加权最小二乘法计算其最优值作为未知节点的估计位置.仿真测试了不同距离测量误差和已知节点数目对定位误差的影响,以及算法的累计分布函数.结果表明,该算法能够有效提高节点定位精度.     

全路径Logit交通分配模型的求解方法

分析了求解Logit模型的现有算法的不足,根据路网的连通特征提出了一种新的求解全路径Logit分配模型的迭代算法.给出了算法和Logit模型的等价性证明,并和经典的Dial算法进行了比较.     

基于供应商管理库存模式的配送路径优化问题

基于供应商管理库存(VMI)模式制定科学的产品配送决策,可以合理优化库存水平、有效提高物流运输效率。本文针对VMI模式下的配送路径优化问题开展研究,考虑客户的产品消耗率和服务时间窗等因素,以总配送成本最小为目标,建立混合整数规划模型,并设计了贪婪算法;首先利用Gurobi求解器对小规模算例进行求解,分析VMI模式的优越性,结果表明,基于VMI模式的配送路径规划方案可以有效减少库存水平,降低总配送成本;然后利用中等规模算例分析贪婪算法的求解效果,结果显示,对于40个点的中等规模算例,求解器在240分钟内无法得到最优解,而贪婪算法可以在0.2秒之内得到近似最优解。     

基于生产费用的柔性作业车间调度优化

考虑在制品库存费用、机床工时费、直接工人的工资费用、工件的提前和拖期完工造成的损失费用,提出了一种双资源柔性作业车间调度的生产费用计算方法.将模拟退火算法嵌入遗传算法中,设计了一种新的混合遗传算法.该算法首先利用遗传算法快速搜索一组较好的解,然后利用模拟退火算法进行群体寻优.采用基于工序的编码和一种新的解码方法,并运用多种交叉方法使得算法能够在解空间中尽可能地搜索最优解.为了避免最优解在进化过程中损失,采用择优操作将每代中的最优解保留下来,并不断更新.仿真结果表明:该方法是可行的,并具有一定的优越性.     

需求概率分布未知的可控前置时间混合库存模型

传统库存控制理论多将前置时间视为已知的常数或不可控制的随机变量,但是在企业实践中前置时间是可藉由增加赶工成本而缩短的,亦即前置时间是可以控制的,同时某些情况下欠拨折扣比例也是可以控制的．为此,针对在缺货期间缺货数量允许部份欠拨与部份不补的情况,建立了以前置时间与订购量为决策变量的混合库存模型,其中考虑赶工的固定成本与变动成本,并采用最小最大准则求解最小化期望总成本的最优前置时间与最优订购量．     

延期交货率受提前期和价格影响的可控提前期库存模型

针对现实库存中发生缺货并且有部分延期交货的问题,建立了延期交货率同时受价格和提前期影响的可控提前期连续盘点库存模型。揭示了库存费用期望函数的性质,得到了最优的库存策略解。算例分析结果表明,延期交货产品的单位价格折扣大约为其原边际收益的一半。     

Some New Properties for Single Item Economic Lot Sizing Model with Inventory Capacity and Stockouts

This paper deals with a single item inventory capacity economic lot sizing model and sale loss. Unsatisfied demand cannot be backlogged. Although the model with time-dependent bounds is a NP problem, however, when lost sale cost is non-increasing, some new properties are proved in an optimal solution, the problem becomes a stockout case.problem in strongly polynomial with O(T^3)proposedA dynamic programming algorithm is developed to solve the time. Some numerical results demonstrate that the approach proposed for stoekout problem is efficient and applicable.     

随机提前期下考虑动态紧急订货的库存模型

针对库存管理中面临的随机提前期和需求不确定的情况,探讨了企业利用紧急订货方法进行库存的决策管理.以经典(Q,R)模型为基础,利用常规订单执行过程中的实际信息建立库存模型.通过比较不同选择下的周期期望成本,给出了最优紧急订货点和订货量的计算公式.数值算例结果表明,该模型能够节省大量成本,并验证了最优解的合理性以及紧急订货成本的影响.     

可变延期交货率的分布不定连续盘点混合库存策略

研究了仅知提前期内需求的矩信息的可控提前期连续盘点库存系统。通过将延期交货率作为提前期的函数以及安全因子作为决策变量,建立了提前期、订货量和安全因子均为决策变量的成本模型,推到了成本函数的性质;设计了其最优库存策略算法。算例表明:将安全因子作为决策变量,可节省成本,增加延期交货率,以及缩短提前期。     

基于缺货和产品损耗特性的最优化库存模型

建立了在可变提前期下允许缺货和产品有损耗的最优化库存模型，提出了损耗率是随着提前期变化的规律。采用提前期的表达方法，并考虑了机会成本，运用最大最小算法，求得最优化订货数量、再订货点和提前期，达到库存总成本最小。     

含部分延期交货的多级库存模型

考虑到多级库存管理是供应链管理的重要形式,研究了外部需求确定环境下的允许缺货且部分延期交货的多级库存系统管理问题,建立了含缺货费用和销售损失费用的费用模型,推导出了最优订货策略的算法。算例分析表明,延期交货率增大,最小费用减小;销售损失成本增大,最小费用增大。     

一种多时段费用变动型存贮策略的优化

提出了一种多时段费用变动型ＥＯＱ存贮策略，讨论了这种策略的优化结构，给出优化求解的算法．