基于比例效用理论的第四方物流路径问题研究

不确定环境下的第四方物流路径优化问题,考虑到人们在不同情况下会有不同的行为特征,基于比例效用理论以及前景理论的价值函数,同时考虑运输任务的运输时间和运输成本,建立了第四方物流路径优化模型。分别采用枚举算法、蚁群系统和改进的蚁群算法对模型进行求解。通过算例,分析验证模型和算法的有效性。     

考虑客户时间偏好的第四方物流路径优化问题

为使第四方物流系统能够在不确定环境下为客户提供有效的运输方案,在一定费用投入下获得更高的客户满意度,研究考虑客户时间偏好的第四方物流路径优化问题.基于累积前景理论,以最大化总运输时间的前景值为目标,建立考虑客户时间偏好的数学模型,并采用蚁群算法对模型进行求解,数值算例验证了算法的有效性·并且,将该模型与传统的期望值模型和期望效用模型进行对比,算例分析表明,考虑客户时间偏好模型可以更有效地描述客户心理行为,并适用于具有不同风险态度的客户群体,验证了模型的有效性.     

考虑感知满意度的多受灾点应急资源分配模型

在大规模突发事件应急物资调度决策中,由于时间的紧迫性和资源的竞争性,合理、有效地进行应急资源分配成为亟待解决的关键问题。考虑到人是有限理性的,在前景理论的基础上,建立了应急响应时间的感知满意度函数以衡量灾民对救援响应时间的满意程度,并将量化后的时间满意度、需求满意度和效用满意度作为模型的3个目标函数,构建了一个多目标非线性整数规划模型描述大规模突发事件发生后的初始阶段应急物资分配问题。最后,通过分散搜索算法对模型求解,给出算例证明了模型的有效性。     

基于航班到达时间窗约束的空域资源分配问题

为解决拥挤空域的资源分配问题,针对航班对计划到达时间变动范围的接受程度不同,定义了航班的延误成本函数,建立了一个基于航班有限到达时间窗的0-1整数规划模型,实现空域资源的最优分配,并开发了以匈牙利算法为核心的程序用于模型求解.以某机场运行数据为例进行仿真实验,结果表明,本文模型的最优解较先到先服务策略(FCFS)的分配结果能降低航班延误成本116％,并且其分配方案能满足每个航班可接受的到达时间窗约束.     

电子政务顾客满意度指数模型实证研究

将顾客满意度引入到电子政务门户网站的测评中。文章首先分析了电子政务公共服务与传统政务公共服务以及电子商务服务相区别的质量特性，并定义了电子政务顾客满意度和电子政务顾客；然后基于计划行为理论、科技接受模型和自服务技术建立了电子政务顾客满意度指数模型，并运用结构方程模型（SEM）估计技术中的偏最小二乘（PLS）路径分析方法对洲评模型进行了检验和参数求解；最后通过实证研究表明本文所建立的电子政务顾客满意度指数模型拟合度较高，并得到了各变量之间的相关系数。     

基于前景理论的灰色随机多准则决策方法

针对概率和准则值均为区间灰数,准则权系数不完全确定的灰色随机多准则决策问题,提出了一种基于前景理论的决策方法.该方法定义了一种区间灰数排序方法及其前景价值函数,并以其余备选方案为参考方案计算各准则下各方案准则的前景值,构建前景决策矩阵,采用离差最大化思想建立规划模型,求解模型得出最优权系数向量,进而根据各方案综合前景值大小对方案进行排序.最后说明了该方法的可行性和有效性.     

基于累积前景理论的不完全信息下应急风险决策模型

针对不完全信息下的突发事件应急风险决策问题,考虑应急决策者有限理性、损失敏感、易受突发事件相关因素影响的特征,提出了一种基于累积前景理论的区间多属性应急风险诀策模型。在对应急决策方案在不同指标及风险状态下的属性值进行规范化处理的基础上,建立正、负理想点作为参考点计算价值函数;基于累积前景理论确定风险概率权重;通过计算各方案的综合前景价值,对应急方案进行排序择优。最后,通过案例分析验证了该方法的可行性与有效性。     

云计算环境下动态资源分配优化方法研究

云计算理论中动态资源分配优化模型研究有待完善,本文提出处理动态资源分配优化问题的群智能处理模型.通过建立博弈量 子场数学模型,探讨基于价格机制的博弈理论,进一步通过发掘群智能原型中群体行为,并发现其内在的自组织行为和合作行为 机制,从而研究模型的自治性、平衡态和稳定性.最后针对宽带网络的带宽分配问题应用实例,定义了需求偏差函数,采用需求 满意度大以及需求偏差小的优化目标验证了模型性能,研究结果表明：本文基于价格机制博弈策略的模型是有效和可行的,不仅可以满足供需双方的利益,而且提高了资源的利用率.     

考虑凸形障碍的应急设施选址与资源分配决策研究

应急设施是应急救援的依托载体,其科学合理的选址事关应急救援的紧迫性和应急资源分配的及时性,障碍约束下的应急设施选址与应急资源分配决策研究具有重要的战略意义.从需求区域的视角和应急设施应急服务质量的视角构建基于障碍约束、容量及安全库存约束的应急设施选址与资源分配优化模型,引入安全库存机制,综合考虑时间性、经济性及地理阻断等多重约束限制,剖析选址和应急物资分配的决策过程,进行应急设施的选址决策和应急物资分配预案的制定.设计灰狼优化算法(GWO)与可视凸点绕障路径耦合算法求解模型,结果表明:所设计算法能有效实现绕障路径的优化,且在需求区域的不同时间满意度偏好下,获得最优的选址-分配方案,研究成果将为应急设施选址与资源分配提供模型和方法设计.     

考虑客户拖期心理成本的4PL路径问题的模型与算法

针对不确定环境下客户有限理性行为带来物流运输方案可行性较差的问题,结合行为科学中对人的行为感知以及运筹学中定量的研究方法,研究考虑客户拖期心理成本的第四方物流(4PL)路径优化问题。基于前景理论,建立以客户期望时间、第三方物流(3PL)供应商运输能力和信誉为约束,最大化运输成本总效用为目标的优化模型,并采用改进蚁群算法进行求解。实例分析表明,模型的合理性和算法的有效性。     

前景理论下的末端物流干扰管理方法研究

针对末端物流配送过程中可能出现的配送时间窗更改、送货地址变化等动态扰动问题,提出了基于前景理论的价值函数度量策略和基于量子理论的多目标优化求解方法.首先,对末端物流干扰管理问题进行了描述;然后,为度量用户对货物期待的心理感知度,建立了末端物流配送干扰管理模型,并设计了基于前景理论的价值函数曲线和扰动度量策略;在此基础上,为优化干扰管理模型和寻求用户满意度、配送成本以及配送效率等多目标优化问题的较优解,提出了一种融入量子理论的改进细菌觅食方法;最后,将所提出的方法与已经存在的经典算法进行比较,验证了该方法的可行性和有效性.     

不确定性条件下的多目标多路径选择

不确定性条件下,综合多种性能指标,提供多条合理候选路径的路径选择方法还未得到有效解决.介绍一种利用累积前景理论进行多目标多路径选择的方法.为此,首先分析路段的不确定性属性和出行者的路径选择特性,基于路段广义出行费用定义参考点和值函数,建立多目标路径选择的累积前景理论;然后基于累积前景值定义合理替换路径,建立合理多路径选择模型;将改进的克隆选择算法与节点删除法相结合,设计了多路径选择模型的求解算法;最后,将该法和节点删除法、传统k-最短路算法应用于示范网络,比较分析了本文算法的有效性和快捷性.     

考虑认可差异和认可容忍的多稳定双边匹配决策方法

针对考虑认可差异和认可容忍的多稳定双边匹配决策问题,提出了一种新的决策分析方法.首先,给出基于认可差异和认可容忍的稳定、弱稳定和强稳定匹配方案的数学定义,并给出三种稳定匹配方案的包含关系、欢迎性和帕累托有效性的理论分析.然后,依据双边匹配主体提出的序值向量,给出双边匹配主体的满意度度量方法.进一步地,基于双边匹配主体提出的认可差异值和认可容忍值,分别构建满意稳定性、满意弱稳定性和满意强稳定性等导向的优化模型.通过运用求解模型的变步长算法,可以获得相应的最优匹配方案.最后,给出一个算例证明所提方法的有效性和可行性.     

云计算环境中SBS应用动态资源分配方法

建立了一个SBS（基于服务的系统，service based system）应用端到端性能评价模型，并在该模型的基础上提出了SBS应用动态资源分配方法，该方法通过将静态的初始资源分配和动态的资源分配方案调整相结合，能够适应用户访问行为的动态变化，保证SBS应用端到端性能. 在SBS应用动态资源分配问题求解中，提出了服务吞吐量约束确定算法并在此基础上 给出了SBS应用动态资源分配算法，该算法根据SBS应用吞吐量约束确定服务资源需求量并在此基础上通过起始服务 到服务间的转移时间计算服务的资源分配时刻，从而能够在保证SBS应用端到端性能约束的同时提高资源利用率. 实验验证了所提出的基于SBS应用端到端性能评价模型的动态资源分配方法的有效性.     

基于动态参照点的多主体有限理性路径选择模型

为了研究有限理性假设下出行者的自适应调整行为对交通网络分流的影响,利用累积前景理论结合演化元胞自动机建立了具有个体交互机制的多主体路径选择模型。在模型中将出行者划分为风险追求者与风险厌恶者,基于出行时间可靠性并借鉴元胞遗传算法的思想设计了具有异质特点的出行者动态参照点及其演化规则,使出行者个体能够依据决策环境的变化动态地调整自身的出行时间预算,更加符合出行者的实际行为特征。最后将多主体参照点演化规则与传统的相继平均算法相结合,求解路网配流。研究发现:演化模型较好地继承了传统模型中的路径分流特点;不同的出行者类型比例及出行者的信息接收程度是影响路网分流结构的重要因素。     

考虑指标期望前景理论的云模型决策方法及应用

针对指标值为云模型且具有指标期望的多属性决策问题,提出了一种基于前景理论的决策的方法。针对以云模型形式给出的属性评价值和期望值建立了相似性度量方法,根据累积前景理论和云模型相似度定义了前景价值函数,最后以方案之间的综合前景值差异最大化为目标建立权重寻优模型;案例说明了方法应用步骤和可行性。     

考虑参考点依赖的随机网络用户均衡与系统演化

考虑出行者路径选择过程中的有限理性和参考点依赖,以基于累积前景理论的路径选择决策规则为基础,建立随机网络用户均衡及其等价的变分不等式模型,力图展示现实中的交通流分布形态.提出了求解模型的算法,并通过简单的算例对模型和算法的合理性进行验证.考虑到日常出行路径选择是一个重复的学习与更新过程,通过模型描述出行者路径选择过程中的学习、选择和更新行为,进一步建立基于累积前景理论的动态交通系统,最后通过算例说明动态交通系统演化到用户均衡的过程.     

考虑公众心理风险感知的应急物资优化调度

将行为科学理论融入了突发事件发生后的应急物资优化调度问题研究中, 提出应急物资调度决策应注意考虑公众的心理因素. 用前景理论刻画了公众对应急物资获得时间的风险感知程度, 定义并选取公众心理预期时间作为时间参考点, 得出了风险感知曲线和函数模型. 构建了以最小化公众心理风险感知程度和物资未满足度为目标的混合整数规划模型, 设计了相应的多层搜索求解算法. 最后的数值实验证实了模型和算法的有效性.     

基于前景理论的多目标灰色局势决策方法

鉴于决策者风险态度对多目标决策的影响,提出一种基于前景理论的多目标灰色局势决策方法。该方法首先利用奖优罚劣的线性变换算子对原始决策信息进行规范化处理,进而确定正负理想方案。基于前景理论和多目标灰色局势决策方法确定前景价值函数,并利用方案综合前景值最大化的多目标优化模型求解最优权向量,进而求得综合效果测度矩阵,而后采用区间数的可能度对每个事件的局势进行排序,最后通过实例验证了该模型的有效性和实用性。     

考虑双重预期的云模型决策

针对指标值为云模型且考虑目标预期和增长预期的多属性决策问题,提出了一种基于前景理论的决策方法。提出了增长预期和目标预期的刻画方法,针对以云模型形式给出的属性评价值和双预期值建立了相似性度量方法,根据累积前景理论和云模型相似度定义了综合前景价值函数,最后根据方案之间的综合前景值总体差异最大化为目标建立权重寻优模型;案例说明了方法应用步骤和可行性。