考虑失灵风险的可靠性设施选址问题综述

可靠性设施选址问题是当前选址研究领域的一类前沿性问题,分析了设施失灵风险的来源和分类,以及可靠性设施选址相关问题的研究及特点;从决策者风险权衡角度,将可靠性设施选址问题分为最小期望成本问题和最坏情形成本问题,其中前者又分为可靠性无容量约束的固定费用选址问题和可靠性P-中位问题,分别从建模及求解角度对这些问题的研究现状进行了综述;最后,总结了可靠性设施选址问题的研究现状和启示,并提出了未来的发展方向。     

模糊需求环境下的网络选址及规划分析

在需求充满不确定性,成本结构复杂的现实情况下,已知工厂和顾客的地理位置,如何从初步拟定的候选点中选择配送中心的建设位置,同时规划配送中心与顾客的配送关系,是公司决策中经常碰到的一个问题。为解决这一问题,建立了在模糊需求环境下,整体考虑与选址相关的各项成本,如库存、运输、仓库固定成本与内部搬运成本等的三级物流网络选址模型,并进而利用模糊数学领域的可信性理论,对模型进行了优化整理,得到了同解模型。指出了同解模型是整数规划问题的解法。     

基于混合遗传算法的应急物资配送路径优化

为解决突发事件下应急物资的配送路径优化问题,以配送车辆的固定成本、运输成本、违反最大载重量以及右时间窗的惩罚成本之和最小为目标,构建了带时间窗约束的应急物资配送路径优化模型;通过将遗传算法与节约算法、大规模邻域搜索算法相结合,设计出了一种混合遗传算法对模型进行求解;最后用算例仿真验证了模型和算法的可行性。实验结果表明:设计的混合遗传算法在求解过程和求解结果上都比标准遗传算法更优,可见能够为解决应急物资的配送路径优化问题提供科学的决策依据。     

基于直觉模糊贝叶斯网络的高速铁路突发事故态势估计

针对高速铁路突发事故应急决策初期信息不足且不确定的问题以及救援部门应急决策能力的局限性,本文提出了一种基于直觉模糊理论与贝叶斯网络推理相结合的应急决策方法。首先分析了高速铁路突发事件的诱因、事故分类及应急决策的特点和流程,然后利用直觉模糊数表示贝叶斯网络节点的证据信息,给出了直觉模糊贝叶斯网络(IFBN)应急决策模型。最后本文以动车组在高架桥突发火灾事故时进行应急决策为例分别用BN和IFBN进行推理。经过多组推理结果表明,当信息犹豫度较大时,BN推理会产生与实际情况相反的结论,而IFBN克服了此缺点,推理结果仍然准确,验证了利用IFBN推理模型进行应急决策的优越性。     

基于Drools的告警根因系统的研究

在针对网络设备的告警根因分析系统中,由于网络设备的变化或新告警的产生,都会带来根因分析算法的变动,所以在程序中通过代码对根因告警进行分析的传统开发方案并不适用于网络设备告警系统的开发。提出了一种基于Drools的系统开发方案。该方案将规则(根因分析算法)和根因分析程序分开,由设备维护人员维护规则。当网络设备的结构发生变化或产生新告警时,系统不再需要修改根因分析程序,减轻了后期维护工作。在真实场景进行实验,实验结果验证了该开发方案的有效性与合理性。     

制造系统的设备布局方法

下一代工厂布局模式应具有高柔性、模块化和易于可重构性,柔性设备布局适应市场的动态需求。在对车间布局设计方法分析基础上,分析了现代制造系统中的单元布局、分布式布局、可重构布局及鲁棒性布局的布局逻辑,目标函数及求解算法,并对未来车间设备布局模式进行了展望。     

二重标准平面选址问题的Voronoi图算法

在分析军事和民用设施平面选址目标的基础上,归纳建立了minisum与minimax、maximin与minimax两类二重标准平面选址模型,结合实例提出了Voronoi图与固定步长搜索相结合的求解方法:首先,根据选址点与需求点及负面影响点的平面位置关系,分析画出选址问题的最远点和最近点加权Voronoi图;其次在指定的Voronoi多边形边线上按固定步长搜索出二重标准平面选址模型的非劣集;最后绘制出二重目标值的权衡取舍曲线.     

对能量方程实验仪加以毕托管改建

对能量方程实验仪加毕托管进行改建后,不用繁琐计算,可以直接测得每一点的水头值,由于沿程每一点逐步下降,使总水头线一目了然。     

震后关键救灾设施中断特征推演模型

为了预测震后关键救灾设施的运行状态,为抢险救灾提供决策参考,研究了关键救灾设施中断特征的量化推演问题;在地震灾害演化机理建模的基础上,采用图解评审技术(Graph Evaluation and Review Technique,GERT),构建了震后关键救灾设施中断的演化模型;提出了求解GERT随机网络的数值计算方法。通过逐步加入最新信息,修正GERT随机网络的活动情景和活动参数,优化推演结果;以汶川地震都江堰灾区为例,推演了区域内医疗设施功能中断的演变过程,预测了医疗设施功能中断的概率、持续时间及其方差范围;决策者可根据推演结果采取有针对性的应对措施,也可根据设施中断参数,进一步优化应急物流网络规划决策。     

基于多源大数据融合的银行网点选址方法

针对传统银行网点选址方法中存在的人为主观因素较大、数据量支撑不够、考虑因素理想化等问题,提出一种基于多源大数据融合的银行网点选址方法。该方法通过多源数据构造人流量、交通拥堵指数、用户价值、周边竞争网点数和人均收入5个基础特征,并利用协同训练的半监督学习方法扩充训练集。基于基础特征与机器学习算法构建多个子模型,将子模型的输出概率作为特征,构建基于逻辑回归的集成算法,作为银行网点选址模型,同时提出一种优化银行网点权重的损失函数,以保证模型预测中更佳的银行网点具有更高的权重。通过实验分析表明,该算法相较于传统算法预测评估更为准确,能够很好地解决银行网点选址问题。