基于VMI的随机需求库存-运输整合优化模型与算法

首先给出了一个供应商和多个零售商有共同订货补充期、需求服从泊松过程的库存-运输整合优化模型,其次给出了模型的相应算法.最后,用数值例子验证了模型与算法的有效性.     

基于熵权和正负理想点的连锁零售供应商选择模型

供应商选择问题是一个多目标决策问题.其评价权重的确定一直是研究的重点.该文综合考虑利用理想点计算权重的优越性和权重的随机性,引入Shannon的信息熵来描述权重的不确定性,给出一种计算指标权重的方法,再用正负理想点法建立综合评价模型,算例表明了该算法的有效性.     

突发事件应急救援物资调度的优化研究

突发事件应急救援物资调度是应急救援体系中至关重要的组成部分,及时有效的物资调度是保障事故救援顺利进行的重要前提.研究针对突发事件救援物资需求动态变化条件下的物资调度问题,建立了以救援结束时间最早和救援相关费用最少为目标的多目标优化模型,采用分层序列的思想进行求解,并设计了基于贪婪算法的求解方法.通过算例分析发现在突发事件应急救援的最早结束时间没有改变的情况下,运用该优化模型使得所产生的相关费用减少了1.173 3万元,同比减少1.04%,验证了所建模型的有效性及方法的可行性.     

面向全容量的高性能彩色图像可逆信息隐藏算法

可逆信息隐藏主流算法通常基于经验给出各种固定的边信息(峰值点和零点对)搜索方案用于直方图平移过程,使得算法性能受到较大限制.为进一步提高算法效率,该文给出一种面向全容量(从小容量到大容量)的自适应嵌入方案,根据给定的嵌入容量选择近似最优的边信息.所提出的基于多特征排序的嵌入位置优选策略,能够搜索到更光滑的区域进行信息嵌入,从而提高算法性能;基于给定的嵌入容量,给出了一种基于智能优化算法的自适应边信息优选方案.实验结果表明,该算法可以实现全容量下的信息嵌入,并且获得的算法性能更好.     

基于关系优化的物资管理数据库系统的设计与实现

根据物资管理行业的功能需求和物资信息流数据的特点,寻求一种关系优化物资信息数据库管理模式,并结合优化过程,做出较为详细的结构分析。在层次结构基础之上,给出物资信息数据库系统的结构设计,并在企业实现了这一系统的应用,取得了很好的效果。     

用于3G网络监管的负载平衡方法及其稳定性分析

为了处理3G网络监管系统中产生的海量数据,该文提出一种负载平衡算法.在分布式动态负载平衡模型的基础上,采用负载选择分配策略设计了随机转移负载的时延模型,并给出了增益系数的取值.根据控制论的相关理论和方法对该算法进行稳定性分析,验证了本算法符合3G监管需求,并据此修正了多余负载转移的百分比公式.     

一种自适应的线搜索Levenberg-Marquardt算法

通过自适应的选择Levenberg-Marquardt(LM)算法的LM参数,结合Armijo线搜索技术给出一种自适应的线搜索LM算法.在局部误差界条件下,证明了新算法具有二次收敛性.用新算法求解非线性方程组,数值结果表明,新算法稳定,有效.     

基于统计信道状态信息的节能分布式中继选择

针对放大转发协作网络中的中继节点选择问题,提出了基于统计信道信息的能量有效分布式中继选择算法. 算法对系统能量效率与系统中断性能进行折中,通过最小化系统平均消耗总功率来确定转发阈值,各中继节点根据转发阈值独立地决定是否参与数据转发. 考虑有多个中继节点辅助源节点进行数据传输,提出了基于数值搜索方法确定转发阈值的多中继节点选择算法,在满足系统目标中断性能的同时,使系统消耗较少的平均功率. 为了降低阈值求解的复杂度,考虑只有1 个中继节点参与数据转发,进而提出了具有低计算复杂度的单中继节点选择算法. 仿真结果表明,与已有的放大转发模式下的中继选择算法相比,该文提出的算法在能量效率上具有更好的系统性能.     

基于定价的认知无线网络按需多信道接入策略

在认知无线电多信道接入场景中,建立满足认知用户服务质量(QoS)需求的非合作博弈模型,定义CRN有效容量的概念,提出基于定价的按需多信道接入策略,推导价格函数的数学表达式,并给出按需迭代注水算法以实现该策略中的信道和功率分配. 仿真结果表明：按需多信道接入策略和按需迭代注水算法较不考虑QoS的一般接入策略在CRN有效容量和CR用户的QoS保证率上都有较大的性能改进. 在给定场景中,按需迭代注水算法能使CR用户的QoS保证率提高10%?20%;在稳定状态下,CRN的有效容量提高38%左右.     

电磁场积分方程全等形子域的重叠型区域分解算法

提出一种电磁场表面积分方程全等形子域的重叠型区域分解算法. 该算法在全等形子域上形成一致网格并使所有子域的自作用矩阵共享一个“内-内”子矩阵,显著减少了区域分解算法的内存需求和阻抗矩阵的填充时间. 文中给出的多个算例表明,该算法能得到与矩量法和重叠型区域分解法相一致的计算结果,同时有效减少了对内存的需求和所用的计算时间,从而验证了算法的正确性和有效性.