关于网络计划模型中的时间不确定性的讨论

本文是网络计划模型中的时间不确定性研究的一部分.网络计划模型中具体活动时间的不确定性缘于三种不确定性(随机性、不知性、模糊性),仅仅考虑其随机性是不完全的.处理这种不确定性的基本问题是利用和描述管理人员的主观估计,即对这种客观不确定性的主观反映.而解决该问题的最好方法是使用模糊数学的概念和方法.     

用联系数描述和处理网络计划中的不确定性

通过把集对分析（ＳＰＡ）中的联系数引入到网络计划技术之中，为工程中因各种情况变化引起的工期不确定性提供了一种新的表达和处理方法．研究表明，这种基于联系数的网络计划与调控方法，比传统的网络计划方法提供了更多有价值的信息，如关键路线、次关键路线和再次关键路线及其转化关系等，具有更灵活的表达和处理能力且符合工程实际．新方法思路清晰、操作方便，是一种值得推广的新型网络计划方法     

同异反网络计划的工期预测方法

同异反网络计划方法是一种有别于传统但更加符合工程实际的新型网络计划方法,它能描述网络计划中工序变量因随机、模糊,不确知以及突发性所引起的综合不确定性。在推广同异反联系数概念和给出主关键路线、次关键路线、再次关键路线的基础上,提出了同异反网络计划的工期预测方法,为同异反网络计划的应用提供了切实可行的预测技术。     

含有突发事件的网络计划关键路线分类与应用

讨论了在用a bi cj型闻系数刻划工程中因模糊、随机等不确定性因素所引起的工期不确定性以及突发事件发生引起的工期变化时,网络计划关键路线分类及其应用问题。     

复杂供应链网络中的不确定性分析

针对供应链网络的复杂性和其内外部环境的不确定性，根据复杂网络理论对供应链网络进行了诠释，利用分形理论构造了一个可能的供应链网络，阐述了供应链网络在具备一般复杂网络特点的同时也具有小世界、无标度网络的大多数特性。同时。对供应链复杂网络中存在的各种不确定性进行了讨论，分析了供应链中不确定性的传播机制与控制方法。研究表明：缩短交货提前期，加强信息交流能有效地提高核心企业应对不确定性的能力，对控制企业不确定性的发生具有重要的作用。     

网络计划模型中计算安全时差的一种模糊模型

在网络计划模型中引入工序完工隶属函数,并讨论了完工隶属函数的运算问题,结合完工隶属函数,给出了安全时差的计算模型,通过安全时差的计算结果,能够合理地反映出网络计划模型中潜在的不确定性的影响程度。     

基于a+bi+cj型联系数的网络计划方法初探

a bi cj型联系数是对所研究的集对H作同异反程度刻画的一种数 ,用它可以较好地刻画工程中因未知或难以估计的因素所引起的工期不确定性以及由突发事件引发的反常情况带来的工期变化 ,从而形成一种有别于传统但更加符合工程实际的网络计划方法。这种方法本质上可以看作是基于a bi型联系数的网络计划方法的推广。     

实物期权方法在柔性计划中的应用

根据DeGroote提出的柔性计划一般性框架,在环境不确定性分析的基础上,建立了一般性柔性计划的实物期权模型,并对根据实际问题建立的单品种、多周期、有生产能力约束的柔性计划数学模型进行了案例分析.     

工程计划的模糊时间Petri网(FTPN)模型

针对工程计划中工序作业时间的不确定性 ,传统网络计划方法缺乏数学表达能力的问题 ,提出了用模糊时间 Petri网 (FTPN)表达工程计划的新模型 .在讨论了工序完工隶属函数之后 ,给出了 FTPN的形式化描述及触发规则 ,依据工程计划的 FTPN建模规则 ,把求取关键路径转化为一个基于代数方程求取 FTPN中特定标识的问题 .算例表明 ,文中所提出的模型既能正确且更加直观的表达工程计划问题 ,又能形式化地描述并计算工程计划问题.     

基于贝叶斯网络的编队对地攻击损伤评估研究

随着武器的高科技化、战场环境的复杂化、战斗节奏的加快,战斗损伤评估系统在现代战争中占有越来越重要的地位。针对战场战斗损伤评估信息的多样性、不确定性和模糊性,基于贝叶斯网络易于进行不确定性推理的优点,提出应用贝叶斯网络对对地攻击效果进行分析评价,建立了编队对地攻击损伤评估的贝叶斯网络模型,给出了基于贝叶斯网络的损伤评估的推理决策方法,并且对该方法进行了仿真分析。仿真实例表明,基于贝叶斯网络的损伤评估模型能够提高损伤评估的准确度,而且推理简单,易于实现。     

变结构制导对未知目标机动的鲁棒性研究

研究了目标加速度测量噪声和未知目标机动对变结构制导规律鲁棒性的影响 ,分析了在这两种情况下 ,变结构制导规律鲁棒性应满足的条件。研究结果表明 ,不管对目标加速度测量噪声还是未知目标机动 ,只要合适地选择变结构制导规律中变结构项的参数 (与目标加速度测量噪声的幅值或未知目标机动幅值有关 ) ,就能保证命中目标 ,从而说明变结构制导规律是对机动目标进行拦截的最有效的制导规律之一。对比例导引、增广比例导引和变结构制导所做的仿真结果证实了该结论。     

非线性挠性结构的神经网络变结构控制

针对非线性挠性结构的模态截断 ,模型不精确与不确定性 ,以及非线性特性 ,采用了神经网络与变结构相结合的控制方法 ,针对线性化部分设计变结构控制器 ,把模型不确定性以及非线性部分作为干扰 ,用神经网络辨识切换函数的实际值与理想值之差 ,该差值反映了模型与实际系统的差别。该方法对摄动具有很强的鲁棒性 ,大大减小了系统在切换面上的抖动。针对挠性结构的模态不可测性 ,以及传感器的失误概率随其数量的增大而迅速增大的特性 ,采用了神经网络观测器观测系统状态。     

考虑下游ICU病床容量约束的鲁棒手术计划调度

手术计划调度是医疗资源配置的重要组成部分,也是复杂的组合优化问题.由于在手术计划调度过程中,存在手术时间、术后重症监护病房(intensive care unit,ICU)内住院时间、急诊病人的到达、病人取消等不确定因素.本文考虑手术后下游的ICU中病床资源的容量约束,基于不确定的手术时间和术后ICU住院时间,借助ellipsoid和box不确定集合刻画不确定性,提出一个手术计划调度两阶段鲁棒优化模型,得出易求解的鲁棒等价问题,并提出列生成启发式算法.算例结果表明,较之住院时间的不确定性,手术时间的不确定性对总成本和手术块的加班时间影响显著,而住院时间的不确定性对ICU内短缺病床数量有显著影响.管理者可选择恰当的手术时间和住院时间的不确定水平参数组合(Ω,Γ),综合权衡手术块的加班时间和ICU内病床的短缺数量,尽可能地最大化手术室、ICU病床资源的利用率.     

综合服务通信系统资源控制建模与分析

基于QoS资源控制是保证网络综合应用服务质量的必要手段。深入讨论了基于QoS最优综合服务通信系统(ISCS)模型及其最优资源控制策略和评价方法。建立了ISCS最优动态资源控制系统模型。针对资源控制重要部件buffer,又提出了面向buffer资源控制策略,并取得了良好的模拟结果。     

基于Duffing方程不确定性模型的混沌控制

研究了基于Duffing方程不确定性模型的混沌控制 ,在Lyapunov控制律中引入控制补偿 ,能使控制稳定且具有一定的鲁棒性。仿真表明了算法的有效性     

复杂制造协同物流网络资源规划的不确定性控制优化

复杂制造协同物流网络作为动态开放系统,其资源规划决策易受网络中随机不确定性因素影响而出现刚性敏感和稳定失效现象,此问题属于参数状态和概率分布均未知的完全不确定型问题.针对这种问题, 提出了带鲁棒控制约束的期望值模型, 并借助蒙特卡罗方法对资源规划决策中相关参数进行了不确定性仿真. 算例结果表明,与不添加鲁棒约束的优化模型相比, 该模型方法能有效控制不确定性因素的负影响, 增加资源规划决策的稳定性和连续性,为解决完全不确定型问题提供了新视角.