从《坛经》看早期南禅的时间意识解析

"前后"和"顿渐"是早期南禅思考修行和解脱时常用的哲学语言,这些语言中蕴含着对于时间的思考。早期南禅认为时间表现于个人和众生的"心"中,是一种对于"念"的错觉。时间有着一种特殊的表现方式,即以时空交错显示"顿悟"时融汇中西古今的思维跳动。早期南禅对时间的思考是一种对时间的承认,同时亦是一种对时间的解构,以弱化物理时间前后、长短、快慢的属性和以心理无念的超越性来解构时间,从而达到对时间的领悟和自身的解脱。     

创新回报不确定性下的新技术采纳研究

考虑到企业在采纳新技术过程中的技术溢出以及新技术创新回报的不确定性,建立生产有差异化产品企业的两阶段博弈模型,以企业采纳时间为分界点分别得出在古诺竞争和伯特兰德竞争两种市场下各个阶段的期望均衡利润,进而对技术创新回报不确定性、企业的最优采纳时间、期望社会福利最大时的企业最优社会采纳时间进行了分析,结果表明,随着创新回报不确定性的增加,先采纳新技术企业的期望利润增加更多;企业间产品差异较大时,领先企业在古诺竞争下的最优采纳时间要比伯特兰德竞争下的最优采纳时间要早;企业间产品差异较小时,领先企业在古诺竞争下的最优采纳时间要晚于伯特兰德竞争下的最优采纳时间.跟随企业在古诺竞争下的最优采纳时间始终早于伯特兰德竞争下的最优采纳时间.     

货运O2O平台有时间窗同城零担集货匹配优化决策

零担集货业务的供需匹配和路线规划问题是同城货运020平台面临的发展难点.本文站在平台的角度,同时考虑司机和客户的实际需求,引入单位订单处理时间窗的概念,提出操作性较强的零担集货预匹配优化策略,突破传统逐级推送模式的思维局限,充分考虑需求和运力的属性-时间-空间分布;其次综合考虑客户OD点对、订单时间窗、以及司机工作时间窗、起终点、车辆容量限制等因素,在不考虑拒绝订单的条件下,以最小化服务总成本为优化目标,构建单位订单处理时间窗内某区域的半开放式多车场的带取送货和时间窗的车辆路径优化模型.最后针对模型特性采用改进的遗传算法进行求解,并选取卓集送公司某市某区某单位订单处理时间段(高峰期)连续60天的实例数据进行实证分析.研究结果表明,改进遗传算法的求解质量明显高于就近匹配贪婪算法,优化比例平均值为30%,最高达到53%,从而实现司机和客户双方的利益最大化.     

基于Max(N,D)策略的MG1排队系统的稳态指标

考虑一个由N策略和D策略同时控制的MG1排队系统.当顾客的到达个数至少为N个同时等待顾客的服务时间之和大于某非负实数D时,空闲的服务台重新开始服务顾客(称此服务启动策略为Max(N,D)策略).在此策略下,由于闲期到达顾客的服务时间是条件相依的,故队长的随机分解不再成立.通过将顾客分成两类,并借助拉普拉斯变换和概率分析,研究了该排队系统的稳态队长分布、稳态闲期和忙期分布、稳态服务时间积压量分布以及顾客的稳态逗留时间分布.数值算例分析了N、D和Max(N,D)策略对稳态平均队长的影响.在数值上获得了系统稳态费用最小的最优策略临界值,并比较了N、D、Max(N,D)和Min(N,D)策略的优越性.     

考虑全局资源闲置成本的分布式RCMPSPTT

在考虑资源转移时间的分布式多项目调度问题中,增加考虑资源闲置成本,对于多项目共享资源的协调决策具有重要影响.基于多Agent系统建立以单项目完工时间为优化目标的局部调度模型,并采用遗传算法求解初始局部调度计划;同时考虑项目延期成本、全局资源转移成本和闲置成本,以多项目总成本为优化目标建立全局协调决策模型,设计基于贪婪转移策略的序贯博弈谈判机制协调全局资源的分配和转移,并根据协调结果调整单项目局部进度计划;以MPSPLIB问题集开展实验研究.研究结果表明:协调时考虑全局资源闲置成本能更好的协调全局资源的分配和转移;与无博弈随机分配和转移的协调机制相比,基于贪婪转移策略的序贯博弈谈判机制可以有效地降低多项目总成本.     

时间反演联合接收端人工噪声的安全传输方案

针对时间反演(time reversal, TR)技术无法较好地解决聚焦区内非法用户窃听的问题,提出了一种TR技术联合接收端人工噪声的物理层安全传输方案。首先,利用时间反演技术的空时聚焦性提高合法用户接收端的信噪比(signal to noise ratio, SNR)。其次,通过在接收端加入人工噪声来干扰非法用户对合法用户保密信息的窃听,以聚焦区内外系统安全性能为基础,推导出保密信干噪比(signal to interference plus noise ratio, SINR)、可达保密速率和误码率(bit error rate, BER)的解析表达式。最后，通过仿真分析证明了所提方案能提高系统的SINR和可达保密速率,同时还能降低合法用户的BER，使系统拥有更好的安全性能。     

基于概率图的作战任务智能规划方法

针对人工调配作战资源及规划方案效率低下的问题，本文提出一种基于概率图的作战任务智能规划方法，通过统计分析判定任务间因果关系，采用GNN抽取任务中的关键事件构建概率图并计算任务规划方案成功的概率，进而基于时间序列方法预测战场态势变化，实现辅助指挥员智能决策。最后，本文在某联合登岛案例中开展了方法验证，结果表明，所提出的方法可成功实现任务规划并具有可解释性，可实现对战场态势变化的预测和快速响应，在战场上为军队提供强有力的支持。     

基于时间窗的SVDBN近似推理算法研究

变结构动态贝叶斯网络(SVDBN)在处理非稳态过程的不确定问题具有其独特的优越性。为克服SVDBN推理算法不能实现在线推理的缺陷,在引入SVDBN的时间窗和时间窗宽度概念基础上,阐述了基于时间窗的SVDBN在线近似推理机制,提出了2种在线近似推理算法,即基于时间窗的变结构离散动态贝叶斯网络(SVDDBN)递推推理算法和基于时间窗的SVDDBN快速推理算法。通过仿真实验验证了这2种算法的有效性,并从复杂度、适用范围及更新时间等方面进行了比较。     

基于改进人工势场法的多无人机三维编队路径规划

针对传统人工势场法的障碍物附近目标不可达、存在局部极小点和振荡的问题对势场函数进行分析和改进,以保证目标点为势场的全局最小点。在动态势场中,引入是否陷入局部极小点的判断机制,并结合一种“沿目标方向90°移动”的方法来跳出局部极小点,实现多无人机编队的路径规划、协同避障和防碰撞。利用回归搜索法来对路径进一步优化。MATLAB的仿真结果显示,该方法有效地弥补了传统人工势场法的不足,提高了人工势场法的实用性。     

基于LWSVR的繁忙机场航班滑出时间预测

针对繁忙机场航班滑出时间预测准确率低的问题,结合局部回归和加权支持向量回归,提出基于局部加权支持向量回归的离港航班滑出时间预测模型。该模型采用K最近邻方法,减小训练样本集容量,并为每个预测样本构建一个预测模型。通过计算训练样本与预测样本间的马氏距离,来优化加权支持向量回归中高斯核加权函数的带宽参数,获得加权系数。结合某机场离港航班数据仿真分析,实验结果表明模型在误差允许范围内的预测准确率达到83.33%,模型更加稳定。