多资源组合应急调度问题的研究

针对多资源应急多点出救问题的特点 ,本文给出了多资源应急问题的数学模型 .通过引入连续可行方案的概念 ,并利用单资源问题的现有成果 ,实现该问题的求解 .算例及实际应用取得了令人满意的效果.     

灾害链中多资源应急调度模型与算法

灾害事故的应急资源调度是减少生命财产损失的有效手段.针对灾害链中多资源应急调度问题, 建立了多资源多受灾点应急调度模型,设计了基于图论中网络优化和线性规划优化思想的启发式算法,并分析了算法复杂性.该算法根据应急资源在原生灾害和次生灾害中的需求对资源进行分类,对灾害链中都需要的公共应急资源, 通过对模型线性松弛解的修正,降低问题的复杂性, 减少算法的计算时间;而对原生或次生灾害中需要的应急资源, 运用领域搜索方法寻找出救点,得到满意的资源调度方案. 最后通过算例验证了算法的有效性和可行性,表明算法适合较大规模的计算, 并能满足应用中的实时性要求.     

基于粒子群算法的连续性消耗应急资源调度

以连续性消耗应急过程为背景,运用粒子群算法求解多目标的应急资源调度数学模型.由实际的应用环境,考虑每个出救点应急资源的起始运输量,以应急系统施救成本费用和因施救不及时造成损失的双重角度构造模型的目标函数.针对该模型的特点,设计粒子群算法求解方法和步骤,实现了一步求解.并且讨论了不同参数组合对粒子群算法求解效率的影响.数值算例验证了所建立模型的合理性及其粒子群算法的可行性和有效性.     

模糊环境下应急系统多目标调度问题求解

为研究突发事件发生后的应急资源调度问题,考虑应急救援系统中应急时间呈不确定性的特征,采用模糊数来描述出救点到受灾点的出救所需时间,以最小化最大应急时间和出救点最少作为优化目标,构建模糊环境下具有多种资源和多个出救点的应急资源调度模型。基于该问题的指数复杂度,提出了基于Pareto的模拟退火算法(Pareto Simulated Annealing,PSA)对该多目标问题模型进行求解。最后,通过仿真算例验证了模型的合理性以及所提算法的有效性。     

战场抢修多需求点多资源二层优化调度模型

在战时协同维修保障过程中,针对各维修任务间经常发生维修资源短缺及资源冲突的问题,在分析连续消耗条件下战场抢修资源调度的特点及决策目标的基础上,建立了在抢修开始时间最早的条件下支援点数目最少的战场抢修多需求点多资源二层优化调度模型,并给出了算法和优化调度方案.算例分析结果表明了模型的合理性和算法的有效性.     

应急系统多出救点的选择问题

针对应急系统的特点 ,本文引入了“时间最短”的概念 ,并提出了基于单目标、多目标、两阶段问题且有资源数量约束的组合优化模型及快速求解算法.     

应急物资配送动态调度的粒子群算法

应急条件下的物资配送与调度面临着需求信息不准确、需求紧急程度差异和运输路网动态变化的复杂环境,借助模糊数学中的三角模糊数描述应急物资需求量,利用连续速度时间依赖函数模拟真实的动态路网交通状况,并考虑不同需求点的需求紧急程度差异,建立了针对性的应急物资配送动态调度的多目标数学模型;通过设计粒子群优化算法,采用“离散-连续向量混合编码”方案和加权整合的适应值函数导向机制,结合连续更新的位置和速度操作策略,建立了针对这类含有离散和连续变量组合的优化模型的快速高效求解算法;最后,结合两个实际的算例进行了数值实验与分析,通过与用Matlab求得的解析解的比较,证明算法收敛速度快、鲁棒性强,从而为应急条件下的物资配送动态调度提供了有效和可靠的方法.     

连续性条件下的多受灾点应急资源配置算法

为了解决多受灾点应急资源配置过程中出现的资源竞争和费用偏高问题,建立了一种以双层规划方法为基础的多受灾点应急资源配置模型,使应急资源配置过程兼顾及时性、高效性和连续性,从而确保在全局应急开始时间最早情况下费用最少.为了克服双层规划模型求解时间复杂度过高的缺陷,提出了一种竞争缓解策略,能够快速求取双层应急资源配置模型的全局满意解.最后,通过数值分析证实算法的有效性.     

加工时间依赖于资源消耗量的平行机调度问题

研究了一类平行机调度问题,其中假定作业加工时间是资源消耗量的线性减函数,调度的目标是在限定最大完工时间时最小化资源消耗总量. 分析了对应单机问题的最优算法和下界构造方法,进而提出了两个优化策略用于构造模拟退火算法和禁忌搜索算法.考虑了多种最大完工时间限制情形, 构造了大量随机实验数据,对算法解的精确度及计算效率进行了测试.实验表明所构造的模拟退火算法能够在合理的时间内提供高质量的满意解.     

应对大规模突发事件的资源布局模型与算法

突发事件越来越频繁地发生,对应急物资保障提出了更高的要求,好的资源布局方案对地区的资源保障程度至关重要.本文根据分级的原则,利用按照灾区分组和场景分析的方法分别确定两种级别下的各个灾区应急物资需求,同时,考虑了当级别为high时营救过程的机理分析.文章针对某个区域内的应急资源布局问题,建立了一个适于多点需求,多点救助的多目标规划模型,分别考虑两种级别的资源分配,以期为选址决策者进行选址和应急资源布局提供依据.求解该问题时,针对模型设计了算法,并进行了算例分析.     

一类多资源作业车间混合优化调度方法

针对多资源作业车间调度问题,结合启发式算法和遗传算法的特点,提出了混合优化调度方法,建立了多资源约束的车间优化调度模型.根据启发式算法中调度优先规则对调度目标的影响程度,设计了新的编码规则.采用正弦函数作为改进遗传算法中的自适应因子,使交叉概率和变异概率随群体的适应度自动改变,提高了运算的效率.通过实例仿真并与其他算法比较结果表明,该混合调度算法可以进行作业车间在机床、刀具等多种生产资源约束下的优化调度,并在评价指标上较其他算法更优.     

应急物流系统中的随机定位-路径问题

为了提高突发公共事件应急物流系统的运作效率,考虑应急物资需求和救援车辆旅行时间的随机性,以及应急物资需求的紧迫性,基于机会约束规划方法建立了一个应急物流系统中带时间窗的随机定位-路径问题优化模型,设计了一种结合禁忌搜索和蒙特卡罗方法的混合遗传算法,并通过算例分析验证上述模型和算法的有效性。     

基于软件历史仓库和抽象语法树的相似缺陷识别方法

软件开发过程中,软件开发人员常常通过搜索软件历史仓库(historical software repository, HSR),再经复制/粘贴以实现软件复用。HSR中会保存被复用的代码的缺陷及修复信息,辅助处理相似缺陷。基于此,提出一种基于HSR挖掘的相似缺陷识别方法。首先,基于变更日志的分析,从HSR中提取出已知缺陷的模块,建立bug模块库。然后,采用基于抽象语法树(abstract syntax tree, AST)的相似代码检测方法,识别待测试软件与bug模块库中相似的代码,并借助HSR中保存的相应缺陷及修复信息,完成待测试软件中可能包含潜在缺陷的模块的识别。同时,为提高相似代码的识别精度,优化基于AST的代码特征度量。在18个C程序、164对克隆代码上进行实验,结果表明所提方法能够识别出全部相似代码且性能优于已有工具。在人工构建的bug模块库上验证了代码相似性对相似缺陷识别的作用。最后,在8个真实的大型C项目上进行验证,平均缺陷召回率达到94%,表明挖掘HSR可以有效地为跨项目传播的相似代码提供缺陷理解支持。     

基于递阶遗传算法和BP网络的时间序列预测

提出一种基于递阶遗传算法和BP神经网络的时间序列预测模型。现有的BP训练方法只能训练BP网络的权重,网络的结构得预先用某种方法确定。利用很好设计的递阶遗传算法能够把网络的结构和权重同时通过训练确定。以铁路客运市场数据进行训练和测试,与传统的BP网络预测模型相比较,结果证明该模型的预测精确度是令人满意的,所提出的方法是可行的。     

基于递阶遗传算法和BP网络的财务预警

提出一种基于递阶遗传算法和BP神经网络的财务预警模型.现有的BP网络模式分类训练方法大都只能训练BP网络的权重,网络的结构得预先用某种方法确定.利用巧妙设计的递阶遗传算法能够把网络的结构和权重同时通过训练确定.以模式分类数据库中的数据进行训练和测试,并与其他模式分类模型相比较.结果表明,该模型更优,分类精确度更令人满意.根据上市公司的财务数据用所提出的方法进行财务预警是可行的.     

四层BP网络的一种结构设计方法及应用

针对BP神经网络的特点提出一种基于递阶遗传算法的四层BP神经网络的结构设计模型及应用。现有的BP训练方法只能训练BP网络的权重和阈值,网络的结构得预先用某种方法确定。利用很好设计的递阶遗传算法能够把网络的结构、权重和阈值同时通过训练确定。以经济系统中的人口时间序列数据进行训练和测试,与传统的BP网络预测模型相比较,结果证明该模型的预测精确度是令人满意的,提出的方法是可行的。     

考虑合成机制的多星应急任务调度

以应急任务优先调度为原则,保证观测总收益的基础上最小化对原调度序列的扰动是多星应急任务调度领域急需解决的问题。首先,分析应急任务完成时间和观测收益关系,建立考虑时间依赖性收益的数学规划模型。其次,基于遗传算法,提出考虑合成机制的多星应急任务调度算法。设计任务合成、插入和替换算子完成应急任务插入,考虑任务观测收益、序列扰动和最短观测时间设计适应度函数,设计交叉、变异、全局修复算子迭代优化调度序列。最后,通过数值实验表明设计的算法能够显著提高调度质量,适用于多星应急任务调度问题。