多层次可选择核卷积用于视网膜图像分类

为了提高深度学习网络对糖尿病性视网膜病变识别准确率，针对光学相干断层扫描技术（optical coherence tomography，OCT）的视网膜图像分类研究，提出了一种基于可选择卷积核的网络模型，该模型能对多个尺度扩张率的卷积核之间进行自动选择操作。分割阶段生成多条路径，这些路径具有相同的卷积核但不同的扩张率，对应不同的神经元感受野大小；融合阶段将多条路径的信息进行组合和聚合，得到一个全局的、全面的选择权重表示；选择操作再根据2种权值自身相似性和相对相似性来选择权值。实验结果表明，该模型在2个视网膜公开的基准数据集OCT2017及SD-OCT上分别达到了95.39%，99.18%的分类结果。与目前已有的主流模型相比，该模型的实验结果在2个数据集上均有提升。     

考虑需求紧迫度的区域应急物资配送优化——以上海市为例

为提高应急工作的救援效率、应急物资运送的时效性,提出在受灾点需求紧迫度影响下的应急物资配送路径优化模型。建立受灾点需求紧迫度评价体系,利用熵权TOPSIS法求出受灾点的需求紧迫度。将需求紧迫度引入路径优化模型,在尽可能满足受灾点需求紧迫度优先级的情况下,构建总成本最低与应急物资运输时间最短的双目标路径优化模型,设计改进遗传-模拟退火组合算法求解。以上海市为算例背景,运用MATLAB进行仿真,研究结果表明：考虑需求紧迫度模型的总成本比不考虑需求紧迫度模型的总成本减少了13.48%,缩短了应急物资运输时间,遗传-模拟退火组合算法可以在保证收敛速度较快的前提下,较好地实现搜索全局最优的目标。     

生物反恐体系中应急救援网络协同动力学模型分析

为了应对生物反恐事件发生时对于应急救援物资的紧急需求,以传染病扩散模型作为研究出发点,应用复杂网络理论和协同学理论,建立了紧急救援物资的储备和配送模型,研究了生物反恐体系中应急救援网络的优化问题,并通过计算机模拟仿真分析了传染病扩散网络和应急物流网络之间的协同效应.仿真结果表明,应急救援物资的储备量正比于传染病扩散模型中疫苗接种率,而疫苗接种率以及紧急救援物资的运输时间对控制生物危险源的扩散均有显著的影响.     

地震救灾物资的路径选择

为了给紧急救援物资支持保障中心的调度人员提供科学的车辆路线调度决策方法,提高应急救援工作的响应能力,首先分析了地震发生时的路段行程时间的变化情况,将车流波动理论原理运用到车辆排队事件的分析中,把道路的长度、交通流量等综合因素转化成车辆的行驶时间;然后,考虑建筑物的倒塌几率、路段的阻断严重性和阻断曝光量对建筑物的倒塌所造成的路段阻断风险;进而建立了地震发生时应急物资车辆路径选择模式,并对建立的路径选择模式进行了实例验证,结果表明建立的路径决策模式是可行的.     

基于最短路径Dijkstra算法多尺度道路网中优化路径规划方法的研究

针对路径规划问题,论述了道路层次划分模型和多尺度道路网数据库的建立,提出了构建多级道路网拓扑结构的方法,在研究道路网络特征上,通过建立道路网模型,综合各路段的权值,应用一种改进的Dijkstra算法对道路进行最短路径分析;并给出了道路网络中多源最优路径的选取问题,得到了所要解决的多源最优路径问题.     

基于GB/T 20274的信息系统的安全技术保障度量与评估模型

为了实现现代信息系统的安全低风险运行,研究了信息系统的安全技术保障度量及评估模型。基于国家标准GB/T 20274定义了信息系统安全技术保障评估的安全技术保障要素集,并建议以能力成熟度等级作为信息系统的安全技术保障程度的度量。依据信息系统中组件组合后的相互关系将信息系统安全技术保障要素划分为组合独立性安全技术保障要素、组合互补性安全技术保障要素以及组合关联性安全技术保障要素,并且通过引入访问路径的定义和组件之间的依赖和关联关系,给出了信息系统安全技术保障的形式化评估模型及项目实现。     

交通网络k-短路径与最小支撑树问题

为了给交通管理部门提供多个路径诱导信息,基于经典的最短路径算法——Dijkstra算法,研究了赋权交通网络的k-短路径问题。k-短路径问题是在网络G中求出给定起讫点对之间的k条路径P1,P2,…,Pk,满足W(P1)≤W(P2)≤…≤W(Pk),其中W(*)表示路径*的权值。在网络G的基础上,通过对G的点、边重新划分以及对边上的权值重新赋值,构造出了1个新的网络G′并讨论了它的几个性质。从而将G的k-短路径问题转换为求解G′的最小支撑树问题,进一步,最小支撑树问题又等价于求G′中一条边的权值。研究结果表明:由于最小支撑树问题具有多项式算法,得到关于k-短路径问题的多项式算法,其时间复杂性为O(k(m+nlg(n))),m和n为G的边数和顶点数。最后通过算例给出了算法的具体执行过程,同时验证了其可行性。     

加权网络应急物资储备点选址方法

针对加权网络中的应急物资储备点选址问题,作者运用二次分层法的思想,应用集合覆盖理论求解无权网络中的应急物资储备点最少点集合的所有组合方案,以确保应急系统的安全性.考虑网络的加权性特征,计算最少点集合各种组合方案遍历应急系统所有区域所花的时间,所花时间最少的组合方案即为加权条件下的最佳选择.结果表明,得出的储备点组合方案更符合实际情况,可以解决在加权网络中应急物资及普通物流储备物资的储备点选址问题.     

基于简化可视图的环境建模方法

针对移动机器人全局路径规划中环境地图的构建问题，提出一种基于简化可视图的环境模型建立方法.该建模方法通过剔除环境中对路径规划结果不造成影响的障碍物来简化环境模型的表示.在环境建模期间，利用机器人的起点和目标点以及环境中保留的障碍物建立一种可视边的数量足够少的简化可视图，简化可视图中的可视边即为移动机器人的可行路径.根据简化可视图建立的环境地图提高了后续移动机器人路径规划算法的执行效率.仿真结果表明该建模方法简单且有效.     

应急救援物资车辆运输路线多目标优化

运用运筹学中图论及多目标优化的理论和方法建立应急救援物资车辆最佳运输路线的选择模型,并基于启发式算法求解该模型.从静态网络应急物资车辆运输路线的双目标优化问题入手,设计适合本文模型的算法,并将之推广至含有三个及三个以上优化目标的路线选择问题.引入时间扩展图的概念,将动态网络中的最佳运输路线问题转化为静态网络中的路径选择问题.算法实质是通过构造辅助决策函数实现Dijstra算法的调用,并在辅助函数构成的搜索空间上寻找最优解,是一种快速的、近似的算法.利用随机路网和真实路网测试本文算法,测试结果与本文的理论分析一致,证明本文算法在应急救援物资车辆运输路线的多目标优化问题中可行且有较好的应用效果.     

对工程总公司物资管理体制的思考和建议

现行的条块分割式的物资供应模式，极大地阻碍了物资供应工作的发展。为了创造新的经济增长点，就必须走新的发展道路，实行区域供应模式。     

地震救灾初期应急物资智能调度问题的研究

为了探究大规模灾害救援初期物资不足、运输能力有限情况下的应急物资调度问题,引入需求迫切度和满意度的概念,构建了多储备点、多受灾点的多种物资的调度模型,以最大化受灾点平均满意度和最小化运输路径长度为目标,并采用双蚁群算法对模型求解。案例仿真实验表明,该模型在保障受灾点的基本物资需求,且优先供给需求迫切度高的受灾点的前提下,得到了有效的物资调度方案,为决策者制定救灾策略提供了参考。     

需求不确定下的鲁棒供应链网络优化设计

建立了一个需求不确定的多产品,多原材料的由供应商-制造商-分销中心-零售商的构成的四级鲁棒供应链网络优化设计模型。模型中的需求不确定性区别于传统意义上的需求的波动,使用情景法描述。优化模型是一个混合整数线性规划模型,设计了基于改进遗传算法的MGAND求解算法。最后给出数值实验证明了模型及算法的有效性。     

有毒重气泄漏事故的应急资源调度

针对有毒重气泄漏事故具有发生的突然性、危害的严重性等特点。建立了以应急加权总时间、应急总成本最小化为目标的多需求点、多供应点、多物资类型的优化调度模型。为了增强模型的实用性,增加了对车辆载重及最优路径选择的考虑。利用改进了的Dijkstra算法,将其作为多目标粒子群算法(MOPSO)的子算法对模型进行求解。针对MOPSO算法易陷入局部最优解的缺点,对惯性权重的更新方式进行了设计,增强了算法的全局搜索能力,同时在对粒子进行选择操作时借鉴了自适应网格法的思想,丰富了粒子群的多样性。最后,通过一个仿真实验验证了所提模型及算法的有效性。     

复杂供应链网络资源传输数据自动调度方法

为了解决传统方法实时性较差、公平性极低、容易造成复杂供应链网络崩溃,以及无法有效调度拥塞情况下数据,导致调度性能下降的问题。研究了一种新的复杂供应链网络资源传输数据自动调度方法。分析了传输数据过程中出现数据包乱序现象的原因,发现在复杂供应链网络出现拥塞的情况下,拥塞部分和网络路由部分会出现很大的改变。针对拥塞部分进行调度时,对数据传输过程中拥塞状态下数据调度问题进行描述。结合公平性考虑,通过粒子群算法进行求解。针对路由部分进行调度时,考虑带宽预测与前向传输时延。对各子路径接收端成功接收数据包数量进行预测,依据子路径往返时延,完成对子路径的排序,按照顺序调度数据传输。在出现丢包情况时,通过最大ssthresh优先法对丢包重传路径进行选择。结果表明:所提方法可动态自适应调度不同路径的传输数据,分配比率相对稳定;接收缓存空闲空间变化较少,乱序数据包数量明显降低,拥塞窗口数量最低;公平性因子值明显低于其他方法。可见所提方法调度性能优,可达到复杂供应链网络资源传输数据调度要求。     

应急物资调运时间为区间数的路径优化研究

现有文献中研究的或者是应急物资从单个应急服务点运送到单个应急需求点的不确定型路径优化问题或者是应急物资从单个应急服务点到多个应急需求点的确定型路径优化问题。本文研究了应急车辆将应急物资从单个应急服务点运送到多个应急需求点并且经过各路段所花费的时间均为不确定的区间数的封闭式路径优化问题,给出了区间数的运算方法和模型算法,并用算例进行了验算。     

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。     

供应链管理中的联合库存控制

如何设置和维持一个合理的库存水平，以平衡存货不足带来的短缺风险和损失，以及库存过多所增加仓储成本和资金成本成为一个企业必须回答的问题。通过比较各种库存控制模型，结合实际工作中所碰到的库存控制问题，吸收并应用供应链管理下多级库存、联合库存等控制方法。提出库存控制的最优化目标不仅是供应链环节中某一个或几个节点企业的库存最优化，而是整个供应链环节有机、协调地一体化库存的最优化。     

基于“情景—应对”的地震灾区多层次物资需求建模分析

在地震灾害抢险中,应急物资能否准确高效的配送至需求点,决定整个突发事件应对工作的成败。本研究通过分析2008年“5·12汶川地震”和2013年芦山地震对应急物资的需求状况,提出了地震抢险期间应急物资需求的四个层次,并从三个维度对应急资源的需求情景进行了分类,结合突发事件的“情景-应对”模式,讨论了不同层次物资需求在不同情景下的物资保障策略。     

失效风险环境下可替代产品分销网络设计

研究了在供应失效风险环境下可替代产品的分销网络设计问题,建立了包括制造商产能设计、产能分配、分销中心选址和应急库存量等决策内容的混合整数规划模型.在模型中,导致供应失效的突发事件通过情境的形式表现,在同一情境中,允许制造商和多个分销中心同时出现能力受损的情况,这使得问题的情境数急剧增加.为此使用样本平均估计(SAA)方法进行求解.通过实验比较上界和下界之间的间隙,证明了SAA方法的有效性,最后给出了供应链中设施的可靠程度、产品间可替代程度与供应链收益之间的关系.