协同地面延误机场时隙MAS动态协调交易

针时协同地面延误程序(CDM GDP)机场时隙交换问题,提出了基于多智能体系统(MAS)协调的动态交易方法,以增加交换的灵活性和自主性,提高时隙资源利用率.在时隙信任交易(slot credit substitutions,SCS)一对一简单交换机制的基础上,采用基于市场机制的协商策略,建立了有条件的多对多拍卖交易机制,并引入了单边付款的交易形式;应用基于信念-愿望-意图(belief-desire-intention,BDI)的协调推理机制,给出了基于效用的Agent内部推理策略.系统仿真分析表明,航空公司可以动态、灵活和自主地选择最佳交易对象,所提方法提高了航空公司参与协同决策的积极性,增加了时隙交换问题的适用性.     

基于进离场容量转化的航班地面等待程序

为实现对机场进离场容量和空中交通需求的动态平衡管理,先通过分析进离场容量转化曲线 ,建立基于进离场容量转化的航班地面等待程序模型,并结合RBS排序和Compress寻优算法对等待策略采用动态规划求解,最后对模型进行了数值仿真分析,计算结果证明了在航班地面等待程序中进行进离场容量转化可以有效的减少延误,增大流量,提高效益.     

基于可变优先级的GHP时隙分配优化模型

空中交通拥塞日益严重,造成大量经济损失。作为短期措施中缓解空中交通拥塞的有效方法,地面等待策略(GHP)的核心问题是时隙分配。因此针对航班的延误时间和延误费用,提出了一种可变优先级的时隙分配算法,并建立基于该算法的GHP优化模型。该算法中,航班在竞争不同时隙时优先级不同,且优先级的计算同时考虑了航班的延误时间和延误费用的影响,最后采用分支定界法搜索时隙分配的最优解。结合实际的数据,用计算机仿真实验对该算法进行了检验,结果表明了该算法的灵活性和有效性。     

基于协同时隙分配的非劣邻域免疫系统

协同地面延误程序(CDM GDP)是一种用来解决机场供给突发下降而造成大面积航班延误问题的高效、公平的空中交通流量管理措施。协同时隙分配作为CDM GDP的核心,包括初次分配和再次分配问题,其关键在于重新有效、公平、合理地分配时隙。分析了非劣邻域免疫算法(NNIA)的特性,将其应用于协同进离场时隙分配中,构建基于协同进离场时隙分配的多目标优化非劣邻域免疫系统模型。仿真实验表明,该模型能够在使航空公司承担损失相对均衡的前提下,使其延误损失及时间降至最小,实现容量充分利用,满足时隙有效分配,具有一定的经济价值及研究意义。     

一类地面等待问题的离散时间系统求解方法

近年来，航空业迅速发展，空中交通拥挤现象凸现。地面等待是缓解这类现象的有效措施和方法。针对一类目标机场容量随机的单机场地面等待问题，本文给出了问题的具体描述，建立了相应的离散事件系统模型，并在此基础上设计了求解模型的遗传算法，分析了模型的复杂度和相关参数的特性，最后对算法进行了仿真验证。结果表明，本文的离散事件系统模型及相应算法设计合理，可有效缩减总的消耗费用。相对普通的整数规划模型，本文的离散事件系统模型能够给出具体的航班到场时刻和地面等待时间长度，有效消除了“时间碎片”引起的累积误差。     

单机场地面等待问题遗传算法设计

随着空中交通拥挤问题的日益严重，建立科学合理的空中交通管理系统变得十分迫切，而管理系统的核心一流量管理优化算法的研究就十分重要了,当飞机架次较多时，采用事件驱动型模型会取得较好的求解效果，但原有模型将不同类型飞机的单位延迟费用认为是相同的。从不同飞机有不同的延迟费用这一重要经济因素出发，建立了新的事件驱动型单机场地面等待模型，对模型的求解，设计了改革的序号编码遗传算法，采用上海浦东机场的实际数据进行了仿真，仿真结果表明了模型和算法的有效性。     

CDM ADGDP机场容量与时隙协同配置

为科学配置机场容量、合理利用时隙资源,提出了协同进离场地面延误程序,给出了进离场容量和时隙协同配置多目标优化模型.模型考虑了由天气原因引起的机场容量的动态性以及具有连续航程的航班间的相互影响;模型将进场和离场视为密切相关的两个过程,基于进离场容量的相互转化,以功效性和公平性为双重准则,实现了容量与时隙的协同优化配置.对于进场和离场不相关的情况,借鉴RBS算法思想,给出了一种AD-RBS算法.最后,结合国内某机场航班时刻数据,采用多目标遗传算法对模型进行了验证,并引入具体的评价指标进行量化分析,结果表明模型可以实现容量动态、充分利用,时隙有效、公平分配.     

基于累积延误损失算法的GHP模型

考虑不同机型的不同延误损失费用提出了一种累积延误损失算法,并建立基于该算法的地面等待策略(GHP)数学模型.该算法进行到达航班排序时,以所有航班总延误损失费用为首要排序标准,以先来先服务为第二排序标准,从而得到总延误损失费用与总延误时间值都较小的到达航班序列.同时,该算法也考虑了有后继任务的航班对到达航班序列的影响.基于该算法的GHP模型结合实际数据在实验仿真中取得了较好的效果,表明了该算法与模型的实用性与有效性.     

基于改进差分算法的数据链时隙分配方法

针对当前时隙分配策略具有算法单一、容易陷入局部最优、泛化能力弱等问题,基于差分进化算法,引入了混沌算法、自适应变异交叉算法和问题解处理机制,提出了一种基于改进差分进化算法的时隙分配策略。利用混沌算法初始化种群,增加种群多样性避免算法过早收敛;利用选择概率参数使得交叉和变异过程更加灵活,使算法初期增加搜索范围,算法后期增加获取全局最优解的概率。实验结果表明：该算法时隙分配均衡度、稳定性、算法效率和泛化能力均优于差分算法和遗传算法,时隙分配均衡度和算法效率更高、稳定性更好、泛化能力更强。     

GHP时隙分配问题的组合拍卖竞胜标模型与算法

为了公平和有效地分配机场时隙资源,针对2-2的时隙交易问题,以第一价格密封拍卖方式为背景,建立时隙组合拍卖的竞胜标模型,设计人工鱼群算法求解模型,并进行算例分析。算例分析结果表明模型与算法是可行的。     

CDM GDP飞机着陆时隙多目标优化分配

为科学利用机场时隙资源、降低航班延误损失,研究了CDM GDP时隙资源分配方法.提出采用有效性、功效性和公平性均衡的CDM GDP时隙分配方法,给出一种多目标优化模型.模型以有效性为约束,以功效性和公平性为目标,寻求总延误成本损失最小和航空公司间损失偏差最小的分配方案;引入具体的评价指标量化比较分析航空公司间的公平性.模型采用一种多目标遗传算法予以求解.算例仿真结果表明,获得的一组最优方案的功效性和公平性比RBS算法提高了17.9%、88.5%,验证了所提方法的有效性.     

基于社会福利最大化的电力市场双边竞价机制设计

电力市场的双边竞价机制应该能够抑制市场力, 增加市场的社会福利.以社会福利最大化为目标, 运用Vickery-Clark-Groves原理,设计一种新的电力市场双边竞价机制. 该机制在支付平衡的基础上,以各参与者对市场的福利贡献来进行市场的收益分配和结算.从理论上分析该机制的经济特征, 并以西班牙电力市场的实际数据为基础,将新机制与现有的MCP机制进行实证比较分析,结果均表明新机制能够抑制拥有市场力的发电公司操纵市场报高价的行为,增加市场的成交电量, 进而提高市场的社会福利.     

基于收益管理的班轮联盟舱位互换与分配优化

运用收益管理原理方法,研究了联盟条件下班轮公司舱位互换与分配问题,构建了综合考虑班轮联盟多条航线、不同种类和不同尺寸的集装箱等因素的舱位互换与分配随机优化共赢模型,运用机会约束方法加以求解,算例分析验证了模型和算法的适用性和有效性,结果表明舱位互换与分配优化可以明显地提高班轮联盟的总收益,联盟内舱位互换与分配数量及其总收益与合同客户需求量呈负相关、与现货市场需求量呈正相关,从而可为班轮公司制定舱位互换与分配策略提供科学的决策参考.     

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.     

不完全金融市场下基于二次效用函数的动态资产分配

为了研究不完全市场条件下的连续时间动态投资组合选择问题,首先应用降维方法将不完全市场转化为完全市场,然后在转化后的完全市场条件下应用鞅方法得出二次效用函数意义下的最优投资策略.进而应用转化后的完全市场和原不完全市场下各参数的关系得到二次效用意义下不完全市场环境里最优投资策略的解析表达式,并分析风险厌恶因子对最优投资策略的影响.最后为了说明不完全市场和完全市场条件下投资者最优投资策略的变化,给出算例进行分析.     

基于交换价值测度的比特产品非商品交换机制模型

为了研究网络社区成员进行比特产品非商品交换的目的和所能获得的交换价值,基于交换价值的测度分析构建比特产品非商品交换机制模型,然后通过仿 真研究影响交换价值实现的因素及其作用. 结果表明,比特产品的原创者初始愿意投入的时间、愿意等待的比特产品“交换传播阶段”时间、传播者兴趣驱 动所占比重以及信心阶段中的“信任时间”因素对产品最终的使用规模和原创者能够获得的交换价值有正向影响的作用;而传播者传播比特产品需要的时间 以及产品的网络外部性强度则对产品最终的使用规模和原创者能够获得的交换价值有负向影响的作用.     

基于计算实验的股票市场羊群行为机理及其影响

通过建立人工股票市场(ASM)模拟实际股票市场可以研究羊群行为的产生机理及其对市场的影响.短期中市场的羊群行为水平主要与收益率相互作用使得市场不稳定,长期中羊群行为水平与交易者对外部信息的重视程度、不知情交易者的比例以及市场流动性不足程度三个因素正相关.羊群行为并非 收益率和股价偏离真实价值的根本原因而仅是一个中介变量,以上三个因素的变化通过市场中的羊群行为程度的变化使得收益率以及股价对真实价值的偏离程度的波动性发生变化.实证结果表明中国股票市场与国外较成熟的市场相比具有更加严重的羊群行为,其造成了收益率和股价较大的波动.     

Optimal policy with a total order quantity commitment contract in the presence of a spot market

In this paper,the optimal policy is considered when the buyer faces two supply sources:one is the contract supplier from which the buyer orders over a specific contract period(say,a year) at a pre-agreed price,and the other is the spot market.However,when ordering from the contract supplier,the buyer must fulfill a pre-determined total order quantity,or the so-called definite total order quantity commitment,over the whole contract period.In other words,the commitment secures the buyer a fixed price but obliges him/her a total order quantity over the contract period.Although the spot market gives the buyer more flexibility in terms of order quantities,its prices are volatile.Such a combination of contract and spot procurements is often observed in practice.Within the contract period,there are multiple sub-periods,during each of which the buyer reviews the inventory,issues an individual order,and uses the on-hand inventory to meet the random demand.Thus,in each(ordering) period,the buyer will weigh between the current known spot price(by procuring from the spot market) and a lower future price(by waiting while consuming the remaining commitment).An optimal dual ordering policy is characterized for each period,depending on the on-hand inventory level,the spot price,and the remaining commitment quantity.The optimal policy in each period is also shown to be independent of the contract price.Through a numerical study,the inventory cost is demonstrated to be(1) insensitive to the contract price when the total commitment quantity is lower than the total expected demand over the contract period and(2) non-increasing in the variability of spot prices.     

宁夏银北灌区水资源优化配置模型及应用

以宁夏银北灌区为例,基于大系统分解协调原理建立了地表水地下水联合运用的递阶优化模型.子系统优化模型采用增量动态规划法求解,协调层利用目标协调法和关联预估法实现全局最优,获得不同约束方案下的时段最优引黄水量、井灌水量、井排水量和运行费用.所建模型及求解方法弥补了以往水资源配置模型只考虑地下水垂向运动,忽略水平运动的不足, 改善了模型的仿真性和决策的可靠性.