基于组合赋权法与欧几里德测度的公路飞机跑道选址优化

为解决公路飞机跑道选址方案优选问题,通过深入探讨和完善公路飞机跑道选址的评价指标,综合考虑适用、技术、经济和环保4个方面的要求,建立了公路飞机跑道选址的评价指标体系。结合熵值客观赋权法和改进层次分析主观赋权法,分别确定各评价指标权重初值,运用线性加权组合法将两者加以组合最终确定评价指标的权重值。进而提出以欧几里德距离为测度,比较各方案距离理想点的相对接近度,建立公路飞机跑道选址的多指标决策优化模型,对公路飞机跑道备选方案进行优选。结合公路飞机跑道选址实例,验证了公路飞机跑道选址的多指标决策优化模型的有效性和实用性。     

基于库存成本的连锁零售企业配送网络设计

研究了需求不确定的连锁零售企业配送网络设计及其库存决策的联合优化问题. 以门店和配送中心服务水平为约束条件,详细分析连锁企业内部的二级库存成本,并综合考虑运输成本和配送中心选址成本,建立配送系统年总成本优化模型.以系统总成本最小为目标,运用遗传算法求解该优化模型,在得到最优配送网络方案的同时,确定系统安全库存因子及门店的订货周期.通过算例仿真验证模型和算法的有效性,并分析需求、运输距离和选址成本等因素对系统总成本的影响,为连锁零售企业的物流配送网络设计及库存控制提供决策支持.     

重大医疗急救中心设施选址的多目标决策优化模型

本文针对急救中心应对的重大突发医疗事件的高效性,敏捷性的特点,采用传统选址模型中的最大覆盖模型、p-中心模型和中值模型,结合优化思想建立了一个多目标决策的数学模型。     

公交专用道选址与公交优先控制组合优化模型

针对信控网络下的公交专用道选址问题,从宏观网络优化角度提出公交专用道选址和公交信号优先控制的组合优化模型.上层模型是以最小化路网用户总出行时间(包括小汽车用户和公交车用户)为目标的公交专用道网络布局、交叉口车道功能分配和被动公交优先控制策略组合设计决策;下层模型是在信控网络下以最小广义出行成本为目标的小汽车和公交车客流分配模型.提出了基于连续权重平均法的遗传算法求解该模型,并通过算例验证了该模型的有效性与实用性.算例结果表明:相比单一公交专用道选址方案,公交专用道布设方案和公交信号优先控制方案同步优化设计能够更大程度地发挥公交优先效益,对路网通行效率的改善效果更优.     

大规模零担物流轴辐式网络决策优化

经济的发展和公路运输的畅通,使零担物流得到迅猛发展.本文针对大规模零担物流网络优化问题,构建了基于双层规划的大规模零担物流轴辐式网络模型,并基于进化博弈和多目标优化思想,设计分层遗传算法来求解模型,最后以算例进行模型及算法验证,得出大规模零担物流网络的枢纽选址、流量分配等决策.灵敏度分析表明节点间流量、单位运输成本等参数会对零担物流网络产生不同程度的影响,增量优化表明当货流量变化时,对建设成本权重较小的情景,决策者宜优先采取改变枢纽点数量来满足需求,而权重系数较大时则应当考虑改变原有枢纽点能级来应对变化.     

决策网络计划中决策单元结构及优化方法拓展

为解决决策网络计划中随机样本空间变化而产生的模型表达上的困难,提出经拓展能够描述多个样本空间的决策单元结构.将随机规划理论引入决策网络计划的优化中,建立了新的考虑期望成本与风险等综合因素的数学模型,并通过算例实现了对模型的求解.计算结果表明:经拓展后的决策单元结构及相应的优化模型能够更为有效地解决不同样本空间下的决策问题,具有较高的理论意义与实用价值.     

灰色局势决策方法在城市生活垃圾处理中心选址问题中的应用

城市生活垃圾处理中心选址通常要考虑很多方面的因素,是一个多目标决策的问题,针对这一问题,本文采用灰色局势决策的方法,对该选址问题建立了灰色局势决策的模型,并进行了求解。     

区域应急物资储备库选址问题的模糊多目标决策方法

应急物资储备库选址问题是区域应急物资储备体系建设中的重要决策之一.构建了约束条件中含有梯形模糊数的区域应急物资储备库选址问题的模糊多目标规划模型,给出了一种基于极小算子的模型优化算法,最后通过算例分析验证了该方法的有效性.     

基于分散决策的拥挤型网络流及其变分不等式

以交通网为背景讨论一种基于分散决策的拥护型网络流，给出并证明了网络流的变分不等式。并进而讨论了选址于弧上的微变特性，得出了一个重要的结果。     

基于粗糙集和群决策的配煤中心选址模型

为实现配煤中心的合理有效选址,综合考虑建设成本、运营费用、大面积土地可得性、大面积土地地理位置、交通便利性、自然条件、社会负效应、煤炭储运资源利用等定性、定量要素,基于粗糙集、群决策特征根理论及目标规划方法,建立配煤中心选址综合评价模型。实例分析表明,运用该模型确定的配煤中心选址方案科学合理,为选址决策提供了依据。     

基于分散决策的拥挤型网络流及其变分不等式

以交通网为背景讨论一种基于分散决策的拥挤型网络流,给出并证明了网络流的变分不等式,并进而讨论了选址于弧上的微变特性,得出了一个重要的结果.     

一种新型的多址接入中继协作方案

现有多址中继协作方案的编码增益有限且用户之间不能相互辅助,为此,文中提出了一种结合网络与信道编码的多址中继协作方案:在中继端利用网络编码将不同用户的编码冗余同时转发,目的端通过对某个用户信息的正确译码恢复出其他用户的编码冗余.通过对译码错误事件概率的分析,推导了该方案的中断率与误码率近似值表达式.仿真结果表明,随着信噪比的提升,文中方案可获得比编码协作更好的中断率和误码率性能,同时信噪比较高的用户还可辅助提升信噪比较低的用户的性能.     

一类带时间和容量约束的截流选址问题

讨论一类在交通网络中设立服务站的最优选址问题。在给定的网络G（V，A）中有r对O-D用户流。在总建站费用最小的目标下考虑3个因素：每对用户流都能得到服务；每对用户流的时间满意度不低于某一给定值；每个服务站的服务能力是有限制的。通过分析这类问题的特征后，形成一个线性混合整数规划模型，并给出了求解实例。     

路网联网收费位置与费率组合优化模型与算法

对经济欠发达、交通流量小的地区公路网联网收费现状的调查表明,如果对所有可收费的路段都实施收费,可能出现某些收费路段经营处于亏损状况。因此,在决策路网最优收费费率的同时,还需对路网最佳收费位置进行选择。研究如何利用双层规划模型来测算公路网联网收费位置与费率组合优化的问题具有现实意义,上层以路网用户盈余最大化为目标,下层是弹性需求下的多车型随机用户均衡配流模型,双层模型很好地兼顾了相关各方的利益。基于模型求解的复杂性和困难性,文中采用遗传-模拟退火的求解算法,算例表明用多车型的双层规划模型测算收费位置与费率的组合优化是合理有效的。     

基于网络的区域移动性管理协议性能分析

分析一种新的基于网络的区域移动性管理方案,并根据移动节点一维随机走动模型给出了性能分析的解析模型.根据解析模型,导出了位置更新费用和数据分发费用的公式.在此基础上分析了平均小区驻留时间和小区内移动节点数量对整个费用的影响,研究了整个费用如何随会话移动性比改变而变化,以及实现整个费用最小化的区域移动性管理域大小最佳值.分析结果表明,会话移动性比和区域移动性管理域大小是最小化总费用的最主要性能因素.     

一种车载Ad Hoc网络的分布式位置服务路由策略

针对现有基于位置的路由协议如GPSR(greedy perimeter stateless routing)协议的性能受目的节点位置移动影响过大的问题,提出一种基于分布式位置服务的路由策略?该路由策略通过在路网中引入分布式位置服务器来协助数据分组转发,分布式位置服务器除了定时维护其辖区内车辆节点的位置信息并存入本地节点位置表外,还定时与邻居位置服务器交换本地节点位置表中的信息并保存于邻居表?基于这些节点位置信息表,在路由策略中,发送节点首先将数据分组转发至本地位置服务器,继而本地服务器根据本地节点位置表或邻居表中目的节点的相关信息做下一步的路由决策,直至将数据分组转发至目的节点?结果表明,在节点高动态移动的车载Ad Hoc网络环境中,基于分布式位置服务的路由策略能够有效提高分组投递率并降低路由开销, 且更能适用于网络拓扑捷变的车载Ad Hoc网络?     

移动基站无线传感器网络参数的选取优化

针对已有研究只讨论r<相似文献   

Allocation of Network Error Correction Flow on Disjoint Paths

The diversity provided by disjoint paths can increase the survivability of communication networks. This paper considers the allocation of network error correction flow on a network that consists of disjoint paths from the source node to the destination node. Specifically, we propose an algorithm of allocating the path-flows to support the given rate with minimum cost. Our analysis shows that the asymptotic time complexity of this algorithm is linearithmic, and this algorithm is optimal in general.     

Context-Aware Adaptive Routing for Opportunistic Network

Opportunistic networking-forwarding messages in a disconnected mobile ad hoc network via any encountered nodes offers a new mechanism for exploiting the mobile devices that many users already carry. However, forwarding messages in such a network is trapped by many particular challenges, and some protocols have contributed to solve them partly. In this paper, we propose a Context-Aware Adaptive opportunistic Routing algorithm(CAAR). The algorithm firstly predicts the approximate location and orientation of the destination node by using its movement key positions and historical communication records, and then calculates the best neighbor for the next hop by using location and velocity of neighbors. In the unpredictable cases, forwarding messages will be delivered to the more capable forwarding nodes or wait for another transmission while the capable node does not exist in the neighborhood. The proposed algorithm takes the movement pattern into consideration and can adapt different network topologies and movements. The experiment results show that the proposed routing algorithm outperforms the epidemic forwarding(EF) and the prophet forwarding(PF) in packet delivery ratio while ensuring low bandwidth overhead.     

基于指引可达性的指路标志布设优化模型

为了更好地实现指路标志的指引可达性,结合已有研究对指路标志的布设优化进行了探讨。以指引可达性分析模型为基础,定义指路标志布设的连续路径(指引可达)与初级路径(指引不可达)。然后构建把初级路径扩展为连续路径的优化算法模型。模型中,定义衡量扩展指引路径选取的两大优化指标即指引距离和需增设的指引信息数量,基于网络分析算法,在路网中搜索指引路径,动态更新优化指标,并在最优扩展指引路径中增设指引信息,实现指路标志的指引可达。把算法模型应用广州大学城指路标志诱导系统中,对指定的道路进行优化,使所有指引信息构成路径都是可达的。实例表明:该优化算法模型是有效可行的。