考虑蓄意攻击的第四方物流弹性网络设计模型

研究考虑蓄意攻击的第四方物流弹性网络设计问题.建立一个双层的第四方物流网络设计优化模型,上层模型确定网络结构,并在一定弹性水平下最小化网络成本,下层模型则通过选择攻击策略来最大化网络的攻击效果.设计了双层优化算法,上层概率解发掘算法求解网络设计问题,下层迭代局部搜索算法求解最优的攻击策略.最后,仿真实验结果表明模型的合理性和算法的有效性.     

飞行员全动模拟机复训问题求解

针对无训练资源约束的飞行员全动模拟机复训问题,构建双目标整数规划模型对问题进行刻画,通过构造网络流、二部图和加权路等一系列网络规划模型,将原问题转化为最小费用最大流和最长路求解问题,并设计多项式启发式算法对问题进行求解,证明所得解为原问题的非劣解. 最后,实证说明了模型和算法的有效性.     

基于优化资源流约束的模具多项目反应调度算法

针对模具多项目执行过程中由于任务拖期而导致的调度计划变更,提出了一种基于优化的资源流约束的反应调度算法. 首先利用基于优先规则的微粒群算法构建一个项目加权工期之和最小的初始调度计划,采用启发式算法建立并优化初始调度计划的资源流网络,并将关键链技术与资源流网络相结合,对初始调度计划进行合理的时间缓冲设置. 然后建立了以调度计划扰动费用最小为优化目标的反应调度模型,并用基于优先规则的微粒群算法进行求解. 最后,通过仿真计算分析了算法的可行性与可靠性,结果表明该反应调度算法在模具多项目动态调度中具有一定的应用价值.     

基于弹复性的交通网络应急恢复阶段策略优化

重大灾难的灾后恢复一般分为应急恢复阶段和全面恢复阶段,前者面临时间、资金、资源有限等多重困难.传统交通网络灾后恢复研究缺乏结合应急恢复阶段特点的针对性研究.为此,提出一种基于弹复性的交通网络应急恢复阶段策略优化模型.首先,提出两个弹复性度量指标,分别从网络性能恢复速度和累计损失两方面度量弹复性.然后,针对应急恢复阶段,同时考虑上层系统弹复性和下层用户行为的交互,建立交通网络恢复策略双层优化模型.结合并行机调度问题算法和用户均衡配流问题算法,设计一种特殊的交互式双层算法.最后,通过案例验证了模型有效性,表明模型和算法能根据资源、资金、恢复目标、决策者偏好等因素,有效求解大规模交通网络应急恢复阶段的最优恢复策略.     

考虑OD对出行时间可靠性的道路网容量可靠性

构建了基于OD对出行时间可靠性的路网容量可靠性双层规划模型,其中下层规划用随机均衡交通分配来描述出行者的路径选择,上层规划为满足出行时间可靠性的基本OD需求乘子最大。假定路段容量服从双侧截尾正态分布,基于Monte Carlo仿真技术和网络均衡流灵敏度分析方法,设计了一种求解路网容量可靠性的启发式算法。用一个小型网络开展了数值分析,验证了所建模型和算法的有效性。     

基于拓扑势的网络毁伤最大算法

针对攻击代价相等时的有限资源网络毁伤问题，给出了网络毁伤最大化的定义。为了改进近似求解算法求解毁伤最大化问题时复杂度较高的缺陷，提出了基于拓扑势和CELF(cost-effective lazy-forward)的TPCELF(algorithm based on topology potential and CELF)算法。利用无标度网络和实测网络进行实验，结果表明，TPCELF算法在计算速度上有较大的提升，网络平均毁伤效果接近于近似求解算法；且优于采用常见重要性度量指标排序算法得到的平均毁伤效果。所提方法可从网络毁伤的角度为复杂网络关键节点挖掘提供参考。     

基于消费主体行为的有限公共服务资源分配模型

考虑消费主体行为对有限公共服务资源分配的影响,提出了基于前景理论的有限公共服务资源分配决策模型及求解算法。将消费主体行为表征为满意度和价值函数两方面,定义了同一消费主体面临不同分配方案下获得资源数量的满意度和同一方案下不同消费主体相互比较而获得的满意度并进行组合,同时,基于前景理论定义了满意度的价值函数;其次,以综合前景值最大为目标构建非线性优化模型,并设计模型求解的算法;最后通过实例说明了方法的有效性和可行性。     

动态公交网络设计的双层规划模型及算法研究

根据城市公交网络的具体特点,对公交网络进行了系统的描述,同时从公交管理部门和公交出行者两方面进行系统的考虑,提出了一个双层规划模型来描述动态公交网络设计的问题.在双层规划模型中,上层模型为一个基于时刻表的公交网络设计模型,下层模型是一个动态公交网络用户最优配流模型.针对所提出的模型,设计了基于混沌优化方法的求解算法,并给出了一个简单的数值实验来说明所给模型和求解算法的有效性.     

城市公交系统连续平衡网络设计的双层规划模型及求解算法

根据城市公交网络的具体特点 ,对公交网络进行了系统的描述 ,提出一个双层规划模型来描述连续平衡公交网络设计问题 .在双层规划模型中 ,上层模型为一个标准的公交网络设计模型 ,下层模型是一个公交网络平衡配流模型 .针对所提出的模型 ,设计了基于灵敏度分析的求解算法 .最后 ,给出一个简单算例对所提出的模型和算法加以验证 .     

蚂蚁算法处理弹性需求混合交通UE配流问题

针对我国城市交通路网内机动车与非机动车混行的交通现状,提出了一种基于蚂蚁算法(ant algorithm)的寻优策略处理弹性需求下混合交通UE(user equilibrium)配流问题.同时,根据蚂蚁算法的思想以伪代码形式设计了求解弹性需求下混合交通UE配流模型最优解的程序流程,并应用于一个实例.算例表明,蚂蚁寻优策略在寻优的可靠性和计算效率方面优于传统的寻优算法.     

复杂产品研发项目技术风险扩散建模与仿真

通过识别复杂产品研发项目中任务间功能关联和组织任务间执行关联,建立基于技术关联的研发项目组织-任务相依网络模型.在此基础上,分析技术风险事件发生时组织任务间相互作用机理,构建复杂产品研发项目技术风险扩散动力学模型,并针对由少数任务引发的技术风险扩散进行仿真.结果表明:少数任务引发的技术风险扩散会在短时间内造成较大影响,扩散过程经历缓慢扩散,失控扩散,最终达到相对稳定状态;扩散范围与组织网络规模呈近似"倒U"型关系;组织网络规模一定时,组织任务间执行关联越均匀,相依网络鲁棒性越差;存在最佳风险资源投入量使得技术风险的影响范围保持在最低水平;不同袭击策略对技术风险扩散的影响没有明显差异.研究成果丰富了风险扩散动力学理论,对提高复杂产品研发项目抗风险能力提供建议.     

时序约束下科学工作流的动态调度研究

随着分布计算技术的迅速发展,利用广域分布的计算资源构建并执行科学工作流,已成为当前学术界和工业界关注的热点问题.为满足用户和计算控制机制的需求,往往需定义科学工作流的时序约束.但是,由于任务处理时间具有不确定性,在运行过程中容易出现时序违反.为保证科学工作流的正确执行,迫切需要能根据实时运行状态自动实现动态调度的方法.针对已有研究方法的不足,本文提出了一种基于遗传蚁群混合算法的科学工作流动态调度优化方法.首先,建立了时序约束下的科学工作流动态调度模型,该模型综合考虑了科学工作流的时间与成本优化目标,并融合了基于概率的时序约束满足性需求;然后,采用改进的遗传蚁群混合算法实现模型求解.该算法通过设计提高种群搜索导向性及保持种群多样性的策略,从求解精度及求解速度两方面提高了求解效率.最后,通过与现有方法的多组实验对比,说明了本文算法的优越性.     

敏捷供应链质量兼容生产计划模型与算法

描述了敏捷供应链质量兼容生产计划问题,建立了有限企业资源约束条件下的极大化模糊交货期满意度数学模型,设计了一种求解模型的导引变异遗传算法,从而利用信息查询引导变异个体进行可行化随机变异,同时应用惩罚技术和精华选择策略来引导遗传搜索达到可行解空间的最好区域.大量计算结果表明了模型和所提算法的有效性.     

双向认知网络物理层安全策略建模及仿真研究

为提高移动通信系统的性能,构建了一个存在主网络干扰和窃听者时双向认知中继网络时物理层安全传输模型,设计了一种中继选择和功率分配的联合优化策略,用于对抗窃听者,保护收发节点的信息传输.通过仿真分析得出,此非凸优化问题限制条件较多,难以保证粒子群优化算法随机生成的初始解的可行性,从而造成求解困难.提出了一种基于可变网格优化...     

蓄意攻击策略下危险品运输网络级联失效仿真

在构建危险品运输网络级联失效模型的基础上,通过控制模型参数,研究了危险品运输网络级联失效特性及不同蓄意攻击策略对网络级联失效的影响。基于大连市危险品道路运输网络特征值,构建了基于WS小世界网络的危险品运输复杂网络生成算法;提出了具有时间阶段特性并带有可调参数的节点初始负载模型,确定了"失效"节点负载分配的择优分配概率模型和节点容量模型,并利用节点负载动态分配概率值,动态描述节点"正常""暂停"和"失效"三种状态,从而构建危险品运输网络级联失效机制模型;以网络级联失效平均规模和相变临界值作为网络抗毁性度量,通过构建两种蓄意攻击策略,对比研究了不同攻击策略对危险品运输网络级联失效抗毁性的影响。仿真结果及理论分析表明:1)构建的危险品运输网络级联失效模型是有效的;2)节点容量系数、过载承受能力调节参数和网络平均节点的度对蓄意攻击策略的变化是不敏感的,但通过提高它们的取值,能够有效降低网络级联失效平均规模,提高网络抗毁性;3)对于节点度的降序攻击策略,可调参数越小,网络抗毁性越强,但对于节点度的升序攻击策略,可调参数越大,网络抗毁性越强,且两种攻击策略下的相变临界值曲线在可调参数为0.5处相交。这些结论为防范蓄意攻击策略的制定提供理论依据。     

有新任务插入的多星动态调度模型与算法研究

对地观测卫星动态调度问题是一类复杂的调度问题.在对动态调度的要求进行分析的基础上,针对有新任务插入的多星动态调度问题的特点,建立了多星动态调度模型,提出了一种基于自由度规则的动态启发式求解算法.分别设计了基于最大自由度的退出启发式规则和基于自由度比例的退出启发式规则,采用深度有限搜索策略进行迭代搜索.仿真实例分析表明,基于自由度规则的动态启发式求解算法能够较好地解决有新任务插入的多星动态调度问题.     

VRGS中均衡诱导比例和系统服从率的计算

在考虑先进的出行者信息对出行路径选择行为影响的基础上,建立了信息影响下的路径选择模型,基于驾驶员群体的划分和路网混合均衡建模理论,构建了一随机网络混合随机用户均衡模型,提出了同时求解诱导比例和诱导系统服从率的数学模型,设计了模型求解算法,并利用算例进行了计算分析.     

面向非常规突发事件的应急资源合作博弈调度

当非常规突发事件发生后,根据灾区灾情的严重情况,往往需要同时联合使用多种运输方式将应急资源快速高效地调度到灾区,由此设计了应急资源调度的多模式分层网络.在此基础上,以博弈论为分析工具,提出了基于合作博弈的应急资源调度模型与求解算法.在该调度模型中,把不同的运输方式映射为博弈模型的局中人,可能的资源调度方式组合方案映射为策略集,不同的运输方式调度应急资源所造成的损失映射为效用函数,将应急资源的合理调度问题转化为对合作博弈调度模型的核心求解问题.接着介绍了一种求解核心的Shapley 值法.通过应急资源调度的算例对比分析,验证了所建模型的可行性和求解结果作为调度策略的优越性.     

基于匈牙利-模拟退火算法的多阶段武器目标分配方法

针对现代化战争中远程精确制导武器成本高昂以及武器发射平台数量有限的问题，研究了多阶段武器目标分配问题，以最小化武器成本为优化目标，建立了混合整数非线性规划模型。设计了一种集成匈牙利和模拟退火的混合智能搜索算法，首先根据待攻击目标的时空状态与毁伤特性确定打击阶段、标记可松弛性。在模拟退火的框架下，基于目标的松弛性调整攻击阶段，再通过匈牙利算法计算每个阶段武器和目标的精确匹配方案。通过启发式算法和精确求解技术的结合，在保证求解质量的前提下，极大减少了计算时间。通过计算实验，与变邻域搜索算法进行了对比分析，验证了该算法在求解多阶段武器目标分配问题的有效性。仿真结果表明，所提算法在计算时间和求解效果上优于变邻域搜索算法。     

基于SIRV病毒传播理论的装备保障网络级联失效分析

针对装备保障网络遭受敌方攻击时所显现出的复杂性现象,对比分析网络级联过程与病毒传播过程的相似性。在已有的负载容量级联故障传递模型基础上,融入了病毒免疫传播的过程,定义保障节点的4种不同状态,构建基于病毒免疫传播理论的装备保障网络级联传递模型,更好地再现了我方保障机构受到敌方实际打击和舆情攻击时的真实状况。通过仿真对比分析表明,在防御资源有限和时间迫切的情况时,优先考虑主动免疫策略,能够取得较好的抵御级联失效的效果,还可以辅助实施目标免疫策略,从而使装备保障网络具有较强的健壮性和较好的恢复能力。