基于电动物流车的充电和换电设施选址模型

本文研究了在充电和换电两种模式下基于电动物流车的充换电设施选址问题.首先,分别建立无充电行为时的路径规划和车辆调度模型以及充电和换电模式下,以用电成本,车辆固定出行成本,机会成本和惩罚成本之和最小化为目标的充换电设施选址模型.然后设计了一种改进的遗传算法求解路径规划和选址模型.最后,对比分析了充电和换电模式下充换电设施的选址决策及配送总成本,并得到结论:充电未造成配送延迟时,充电模式下的配送成本较低;充电导致配送延迟时,提高充电速度或选用换电模式能够使配送成本更低.另外,公用充电站服务费用的高低会显著影响物流企业关于自建充电设施还是使用公用充电站的决策.     

异地配置的雷达与电子支援措施异步航迹关联

针对异步条件下雷达与电子支援措施(electronic support measurements, ESM)航迹关联问题, 通过分析方位角异步测量值对交叉定位原理的影响, 提出一种无需时域配准的航迹关联算法。根据传感器存在时延以及采样率的不同, 给出不等长航迹序列的等长区间变换以及异步航迹交叉定位的区间化方法, 通过计算区间序列离散度实现异类传感器航迹关联。通过仿真验证, 区间序列离散度不受噪声分布的影响, 且对数据集整体特征的求解避免了传统算法中的逐点运算, 有效提高了算法运算率。与传统算法相比, 可在多种测量误差场景下对异步航迹直接进行准确关联。     

基于位置和散度效应因子分类筛选及仿真试验

针对供应链及其它计算机仿真试验中所涉及因子数目众多的情形,序贯分支方法因筛选效率较高被广泛采用.然而,现有的序贯分支方法忽视对散度效应起显著作用的因子.由于相比位置效应,散度效应在产品或供应链系统的质量设计中是同等甚至更为重要的,故提出一种基于位置效应与散度效应的序贯分支方法.首先,将影响位置效应与散度效应的显著因子分类为调节因子,重要因子和稳健因子;然后,结合序贯概率比检验(sequential probability ratio test,SPRT),在控制筛选过程中第一类错误和第二类错误的基础上,采用序贯分支方法分类地筛选出显著因子;最后通过仿真试验说明此方法能够有效且分类地处理位置效应与散度效应下的显著因子筛选问题.     

基于两个不确定参数乘积的鲁棒设施选址模型

传统设施选址往往被看作为确定问题,但实际存在需求、成本、风险等不确定因素,这些不确定因素增加了决策的困难.本文在考虑设施选址中单一不确定因素基础上,同时考虑需求和运输成本两个独立参数的不确定性,且在模型中两者为乘积形式,引入两个budget不确定集合刻画不确定性,建立一个新颖的鲁棒设施选址模型,并将非线性问题转化为易求解的鲁棒等价模型,然后通过CPLEX和MATLAB编程求解.最后,以四川西北部的汶川等13个县市的应急物资临时供应点的选址为例,确定最优的选址分配布局.结果表明,较之运输成本的不确定性,需求的不确定性影响更显著,且需求扰动对选址总成本和选址分配方案有明显的影响.决策者可根据其风险偏好程度,选择恰当的不确定水平参数组合,以获得最优的总成本和选址分配方案.     

我国国有商业银行表外业务存在问题及解决对策

该文通过阐述我国国有商业银行表外业务发展中的情况和特点,根据其出现的品种单一、业务量少、区域发展不均衡和管理不规范等问题,相应地提出了加快金融创新、提高对其业务重要性的认识和业务营销水平、加强银行间区域合作和完善相关规章制度建设等合理的对策,以期能对我国金融业的发展提供些许有益的参考。     

商科院校基础化学实验教学体系创新探讨

在实验室管理体系创新、实践教学体系创新两个方面介绍了哈尔滨商业大学化学中心多年来创建的以＂一体化、多层次、开放式＂为主线的实践教学体系的人才培养模式。     

商业拆迁的权利与利益之辩

《国有土地上房屋征收与补偿条例》删除了非公共利益拆迁。于是,商业拆迁如果继续实施,必须得到双方全体一致的同意,本文谓之自然权利观的体现。但是,自然权利直接转化成法律条款有着其固有的条件,目前的任何一种拆迁都涉及到三方关系,具有特定的历史特点,不适用抽象的自然权利规则。拆迁问题是利益问题,不纯其为权利问题,交予权利解决,...     

基于无线局域网定位的误差关键因素分析与仿真

在基于无线局域网定位问题中,采样点间距、接入点的个数以及环境的干扰是影响定位平均误差的重要因素,但是对于这些参数的选取目前还没有系统的指导,主要根据经验来确定.提出了一个表示定位平均误差的数学模型,形式化地全面概括了定位问题中的关键因素.基于该模型,分析了采样点间距,接入点个数和环境与定位平均误差之间的关系.仿真结果表明采样点间距取1米即可满足定位的要求,选择多于3个接入点的定位对于弥补环境干扰,减小定位误差有显著的作用.     

基于用户移动行为相似性聚类的Markov位置预测

由于采集点丢失或出现新用户等原因,GPS轨迹数据往往具有稀疏性,使得基于单个用户数据的位置预测准确率较低.针对这种情况,提出了基于移动行为相似性和用户聚类的Markov位置预测方法.首先,基于Voronoi图和原始GPS轨迹进行区域划分,位置预测基于区域轨迹进行;其次,提出了同时考虑用户转移特性和用户区域特性的移动行为相似性计算方法;再次,根据移动行为相似性对用户进行聚类,并在聚类的用户组上采用一阶Markov模型进行位置预测,提高了位置预测的准确性.真实GPS轨迹数据上的实验表明了所提出方法的有效性.     

住宅项目选址决策模型

从影响房地产住宅项目选址决策的评估指标入手,构建了选址决策模型:首先根据具体房地产项目的特点,确定该项目的评估指标,辅以模糊数学、层次分析法(AHP)对拟建地点进行筛选;其次因房地产开发企业通常取得多个地块的开发权,在对拟建地点进行筛选后,再次运用AHP法对通过筛选的拟建地点进行排序,选择最适合的地点进行建设.通过该模型的运用可以为房地产开发企业提供一个科学、合理的选址决策结果.