进攻战斗电子对抗兵力需求的三层规划模型

为解决电子对抗兵力需求的作战预测问题, 估测合同战斗中不同作战阶段的兵力数量需求, 提升指挥作战效率与效果, 提出一种基于三层规划的电子对抗兵力需求模型。首先, 在详细分析陆上战术进攻战斗中电子对抗作战方式的基础上, 提出电子对抗规范交战模式。其次, 根据作战方式和作战阶段划分，建立电子对抗兵力需求的三层规划模型。然后，在使用模糊隶属度量化模型变量的基础上引入满意度函数算子, 通过遗传算法求解出各层最优满意度, 进而得到最优兵力需求。最后，通过算例仿真, 得到3个不同作战阶段电子对抗的最优兵力需求, 并通过与3种多层规划求解算法的对比, 表明了所提算法的适用性和结果收敛的高效性。     

动车所调车作业计划优化模型与算法

本文在分析动车组一级修作业流程特点的基础上,将动车所调车作业计划优化问题构建为整数规划模型并设计了融合"股道均衡分配规则""股道无效占用时间最小化规则""冲突消解策略"的启发式算法对问题进行求解,以动车所实际案例为背景验证了模型和算法的有效性。结果表明,所提出优化模型和算法是有效的;所提启发式算法相比三类常见的调度方法具有明显的优越性。     

双值约束三次规划问题的全局最优性充分条件

利用拉格朗日函数L-次微分的方法,给出了双值约束的三次极小化问题的全局最优性充分条件,而且得到了此类三次规划问题在一些特殊情况下的结果,与已有文献中的相应结论是一致的;同时给出例子说明给出的最优性条件能有效用于确定给定的三次极小化问题的全局极小值;所得结果改进和推广了相关文献中的相应结果.     

活动重叠对缩短资源受限项目工期有效性研究

活动重叠是项目赶工的一种常用手段,但并非所有活动的重叠执行均能有效缩短项目工期.识别和评估项目中活动重叠对缩短项目工期的有效性,避免无效的活动重叠及资源的浪费,对于解决资源受限项目调度问题具有重要的理论和现实意义.针对现有进度生成机制在处理带有活动重叠的资源受限项目调度问题上的不足,本文建立整数线性规划模型并对小规模算例进行精确求解.在对求解结果统计分析的基础上识别影响活动重叠有效性的关键因素,为项目调度中制定重叠策略提供指导.通过一个算例验证预先识别有效的活动重叠对提升启发式算法性能和优化项目调度结果具有积极作用.     

差异化定价策略下的远洋洲际班轮航速与航线配船优化

针对远洋洲际集装箱班轮航速与航线配船优化问题,在考虑集装箱货物时间价值的基础上,通过分析在往返两个长航段上船舶航速变化对货物运输时间的影响,构造了对即期市场客户随航速变化的差异化定价函数,以船公司周利润最大化为目标,构建了集装箱班轮航速与航线配船混合整数非线性规划模型,设计离散化求解算法.算例验证了模型和算法的有效性和适用性.结果表明,差异化定价策略下的航速与航线配船优化,不仅可以降低客户集装箱货物的时间成本,而且也能够明显地增加船公司的运输收益.此外,使最优航速阶梯型下降的燃油价格阈值会随着收益增量比例系数的提高而增大.研究结论可以为船公司航线配船决策提供科学的参考.     

基于JAVA建立树形结构的算法优化

树形结构在程序设计过程具有非常重要的作用,但树形结构的构建相对比较复杂。通过研究设计并实现一种从普通Java对象中建立树形结构的优化算法。     

Evolutionary game analysis of low-carbon behavior credit supervision of logistics enterprises

Based on the low-carbon obligation fulfillment of Chinese logistics enterprises, this study constructs a tripartite evolutionary game model to analyze the evolutionary process of the interaction between the local government, logistics enterprises and the public in the process of low-carbon behavior credit supervision. Then using Netlogo software, a parameter simulation experiment is conducted to determine the optimal policy for improving the effect of supervision. The results are as follows: ① The combined influence of the local government and the public can effectively change the strategic choice of enterprises and promote the low-carbon behavior of enterprises. ② In terms of improving the effect of supervision, reducing the cost of government supervision would have a highly significant effect, and reducing the cost of the public would be counterproductive. ③ Increasing the government subsidies to enterprises and the government’s fines to enterprises both have a significant effect, and the effect of improving the former is better. However, increasing the severity of higher-level governments punishing local governments will reduce the stability of the system. ④ Supervision can be more effective by increasing the public’s impact on enterprises’ earnings rather than by increasing government subsidies to the public.     

基于双层规划的普通克里金插值方法研究

采用双层规划描述了普通克里金法中理论变异函数模型参数求解问题.针对传统变异函数模型参数求解过程中容易受人为不确定性因素影响的问题,建立了以交叉验证统计结果最优和个体样本满足最优无偏线性估计为目标的双层规划模型,并给出了相应的求解方法.该方法根据交叉验证结果优化调整上层系统随机给定的变异函数模型参数,可以减少变异函数模型参数求解过程中人为不确定等因素的影响,从而可以获得合理的理论变异函数模型参数和较好的空间插值结果最后,以土壤pH值为例,通过与加权最小二乘法比较验证了采用该方法的有效性和合理性.     

基于图形的网络演化博弈的拓扑结构

对基于图形的网络演化博弈,首先求出典型结点策略演化方程,进而给出将结点方程组合成网络局势演化方程的方法。利用局势演化方程,将计算逻辑动态系统不动点与极限环的公式推广用于图形的网络演化博弈。然后,介绍某玩家单独更新的局势演化方程,并依此给出网络演化博弈纯纳什均衡点计算公式。     

混合动力汽车深度强化学习分层能量管理策略

为了提高混合动力汽车的燃油经济性和控制策略的稳定性,以第三代普锐斯混联式混合动力汽车作为研究对象,提出了一种等效燃油消耗最小策略(equivalent fuel consumption minimization strategy,ECMS)与深度强化学习方法(deep feinforcement learning,DRL)结合的分层能量管理策略。仿真结果证明,该分层控制策略不仅可以让强化学习中的智能体在无模型的情况下实现自适应节能控制,而且能保证混合动力汽车在所有工况下的SOC都满足约束限制。与基于规则的能量管理策略相比,此分层控制策略可以将燃油经济性提高20.83%~32.66%;增加智能体对车速的预测信息,可进一步降低5.12%的燃油消耗;与没有分层的深度强化学习策略相比,此策略可将燃油经济性提高8.04%;与使用SOC偏移惩罚的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)相比,此策略下的燃油经济性将提高5.81%~16.18%。