物资调运系统中模糊条件的量化及其网络解法

在湖南邵阳市“工业企业集团规划”研究中,我们看到,化工企业的化肥调运是经常的、大量的、牵涉的数据、报表和计算是非常多的。过去,这些工作一直靠人工来处理,并常常靠决策者的主观经验办事,缺乏科学依据。因此,工作效率低、出错率高。如何实现物资调运和管理决策的的科学化和自动化,已引起了人们的普遍关注。     

基于系统动力学的成品油应急调运策略研究

成品油应急调运是应对各类灾害应急物资保障的重要内容.本文运用系统动力学理论,研究影响成品油应急调运效率的主要因素。按照运输方式将成品油应急调运划分为管道运输、铁路运输、公路运输和水路运输四种,在此基础上构建了成品油应急调运的系统动力学模型,并以2008年汶川特大地震发生后中国石油集团成品油应急调运活动为例,进行仿真验证。研究发现:在成品油应急调运过程中,石油企业提升保障输油管道安全的能力,可以有效增加管道运输速率;石油企业在政府的统筹协调下,加强与铁路部门、水路部门的沟通协调,可以有效提升铁路运输和水路运输效率;采用以上三个应急调运策略,可以大幅度提升成品油应急调运能力.此外,通过提升公路运输速率,无法显著增强成品油应急调运能力,但是可以作为一个可供选择的策略.     

船公司合作下基于多港口物流总成本最优的空箱调运

在港口空箱需求和空箱供给均为随机条件下,考虑多个港口内不同船公司之间的合作,引入港口空箱配对转运思想,以多阶段期望总成本最小为条件,建立多个港口之间的空箱调运优化模型。最后,通过具体算例验证港口配对分解空箱调运模型的有效性,比较船公司合作与船公司不合作条件下的港口配对分解空箱调运的效果,分析空箱租赁成本、空箱调运成本、空箱需求波动以及空箱供给波动等对空箱调运物流总成本的影响。得出:港口配对分解空箱调运模型在处理多阶段多港口空箱调运问题具有一定优势;船公司之间的合作可以有效降低空箱调运物流总成本。     

单个需求点军械紧急调运的多层规划模型

单个需求点军械紧急调运是军械调运工作中常见情况。分析了单个军械需求点紧急调运的特点、决策目标。并在此基础上,分别考虑时间最短及时间有限两种情况,建立了有运力条件下单个需求点军械紧急调运的多层规划优化模型,并给出了计算模型的方便有效的算法。该模型符合决策实际,且算例表明了模型算法简洁而有效。     

基于仿真的军械紧急调运决策模型研究

分析了战时军械紧急调运的特点,指出了已有相关研究的局限性:①没有考虑军械紧急调运中存在的不确定性;②模型优化算法的实现较为复杂。针对这两点不足,将智能优化算法PSO与MonteCarlo仿真进行融合,提出了基于仿真的军械紧急调运决策模型,并依据模型较好地解决不确定环境下的军械紧急调运的决策优化问题。结合一个仿真算例,通过对比分析,证明了采用基于仿真的模型得到的调运决策更为合理、可信。     

战区物资调运数学模型研究

如何优化分配,合理调运,及时准确地完成后勤保障任务,是现代战争中战区物资调运面临的重要问题之一.基于运输问题,就现代战争条件下战区物资调运问题的各种情况建立了数学模型.该模型可用于后勤物资保障的决策支持系统及指挥自动化系统,为解决战时后勤保障供应问题提供了新的理论方法和思路.     

基于系统动力学的应急物资调运速度影响因素研究

应急物资调运是应对非常规突发事件的重要环节,本文基于系统动力学,从政府应急管理的视角出发,研究影响应急物资调运速度的主要因素.本文将应急物资按需求分为两类——累积性需求物资和非累积性需求物资,并在此基础上构建了应急物资调运的一般系统动力学模型,并以2005年吉林石化双苯厂爆炸导致的松花江水污染事件为例,以当时最紧缺物资——活性炭的调运进行仿真验证.研究发现:在应急物资的补给过程中,政府对突发事件信息的反应时滞和政府应急物资调度能力起到了决定性作用.研究结果对于政府提高应急物资调运速度进而更好地应对非常规突发事件具有重要参考价值.     

基于栅格法的钢厂无人天车调度系统

为解决钢厂无人天车自动调度问题,利用栅格法建模。提出了一种改进的A*算法,对库房各路段和天车不同的移动方式赋予不同的移动代价,计算出总代价最小,并能规避障碍物的板坯调运线路;为了解决人工操作天车效率低的问题,设计了一套智能调运规则,可有效处理调运过程中可能出现的天车冲突、紧急不可用,以及天车之间、天车与平板车之间相互配合等问题,最终生成天车及相关设备的调运指令。仿真实验结果及现场应用表明了上述方法的可靠性和高效性。     

集装箱海运空箱调运优化分析

结合对集装箱海运空箱调运过程的剖析 ,建立了相应的系统优化模型 ,并通过数字仿真 ,揭示了成本、收入等经济参数以及船舶装载能力对集装箱空箱调运策略的影响机制.     

基于融合Dijkstra的凸壳算法的舰载机机库调运规划

为解决舰载机在特殊的机库环境中调运路径规划问题,提出了一种融合Dijkstra方法的凸壳算法。首先,建立了飞机机库调运的数学模型以及相关基础模型,为算法应用提供基础。其次,给出了利用凸壳算法进行路径规划的执行机制,并利用其建立了飞机调运可行路径有向图。然后,利用Dijkstra方法对该可行路径有向图进行最短路径求解,最终给出最优路径。最后,将该方法应用于库兹涅佐夫号航母飞机机库调运。结果表明,该方法原理正确,且能够较好地给出最优路径。     

推广的多传感器数据融合算法

本文对工程实际中多传感器系统线性化后存在未知的系统误差，测量噪声具有指数衰减相关，且与状态噪声相关的问题，提出了推广的多传感器数据的分层融合算法和多传感器自适应数据融合算法，给出了计算流程图，可以对目标的状态进行实时估计，这两种算法对防空导弹体系制导雷达组网数据融合具有理论意义与实用价值。     

一种新型的Ad Hoc网络分簇算法及其性能仿真

现存的Ad Hoc网络分簇算法大都只考虑影响网络性能的某个方面的因素，因此这些分簇算法的应用场合非常受限，本文在现存分簇算法的基础上设计了一种考虑多方面因素的新型分簇算法，可以在一定程度上改善网络的性能，并且具有较强的通用性，首先介绍了分簇算法提出的背景和一些相关的定义和假设，然后说明了几种现存的分簇算法的不足，接着重点分析了一种性能较好的分簇算法一自适应按需加权分簇算法，最后通过模拟对该分簇算法与其它映几种算法进行了性能比较和评价。     

受限p-中心的并行迭代算法

提出了受限 p-中心的多项式时间并行迭代算法 ,分析了这些算法的计算复杂性 .计算实例表明所提出的算法简洁有效 .本文的算法还可以对其它关于受限 p-中心及 p-中心的启发式算法和近似算法进行补充 ,以此为基础容易获得相应的 Tabu Search算法和遗传算法 .     

一种改进的雷达组网误差配准算法

雷达组网系统首先要解决误差配准问题，来准确地估计和消除系统误差。对一种经典的误差配准技术广义最小二乘估计GLSE配准算法进行了研究，讨论了系统偏差增大时，配准精度退化的原因，并针对这一问题提出了一种改进的误差配准算法(MGLSE算法)。通过循环配准，MGLSE算法不但可以对真实的系统偏差进行逼近，而且当GLSE算法失效时，可以自动退出配准循环，放弃配准。仿真结果表明，系统偏差较大时MGLSE算法优于GLSE算法和其他传统的配准算法，并具有配准效果自动检验功能，防止配准后系统偏差反而增大。     

确定性联合补充问题的模型及算法研究

对确定性联合补充库存控制系统进行分析，得出其关键问题是确定系统的联合补充周期和各品种货物的补充频率。建立问题的确定性联合补充数学模型，并分别介绍解决此类问题的传统算法。针对传统算法的局限性，提出一个新型的启发式算法。该算法可通过迭代过程求得问题的近似最优解。最后，通过算例对该算法进行验征，并同其它传统算法进行比较分析。结果表明该算法可以有效地解决此类问题。     

图像压缩技术

随着信息网络化的发展，多媒体技术的日益进展，数字图像信息作为重要的信息之一，被愈来愈广泛的使用，因其数据量大，图像压缩技术显得越来越重要，本文介绍了当前几种最为广泛使用的压缩算法：JPEG，分形压缩和小波变换压缩，讨论了它们的优缺点及发展前景，然后简介了其它压缩算法，指出以模拟人眼视觉特性的极对数坐标映射为预处理的压缩算法是一种产生高压缩比的图像压缩算法，最后对 旬压缩算法进行了总结和展望。     

常微分方程初值问题并行算法研究现状

本文对常微分方程初值问题数值求解的并行算法进行综述,给出并行算法的应用前景和构造的一些途径,同时指出并行化的主要困难和一些解决的方法。     

模糊子集及规则的合并算法研究

在应用模糊系统时，常常会遇到的一个问题就是系统中可能存在冗余的模糊子集和模糊规则。一方面增加了系统复杂性，浪费了计算能力，另一方面也给使用自然语言来描述系统造成了困难。本文针对TS模糊系统提出一种模糊子集和模糊规则的合并算法。使用该算法能有效地减少模糊子集和模糊规则的数目，进而减小了系统的复杂性，提高系统的可描述性。数字仿真结果证明了本文所述算法的有效性．     

一种云计算环境下的负载调度算法

云计算数据中心的负载调度是影响云计算性能的核心,是云供应商对外提供服务,用户感受服务性能的关键所在,它直接关 系到云平台的整体性能和系统的资源利用率. 在对经典的Min-Min调度算法进行分析的基础上,结合云计算环境对Min-Min算法进行了改进. 提出了一种基于相对负载均衡的LL-Min-Min算法. 仿真实验表明,LL-Min-Min算法能够满足云计算环境下任务的多样性和不确定性的要求,可以较大地改善数据中心的负载均衡,提高集群的吞吐率.     

服务质量路由问题的一个新进化算法

针对服务质量路由问题,设计了一种新颖的进化算法QoS_EA.该算法具有以下特点:(1)通过采用一种前向自然教编码方法,使路径不包含圈,节省了进化算法在求解该问题时的圈检查过程;(2)设计了一种散接交叉算子,以防止出现不可行的路径,确保交又操作的有效性和种群的多样性;(3)与交叉算子相对应设计了一种基于局部链路选择性修改的选择性变异算子,以确保路径由任意初始状态进化到满足约束的路径.理论分析证明该算法具有明显的优越性,并以概率1收敛于所求路径.计算机仿真结果表明该算法性能优于其他同类算法.