集装箱进出口码头泊位-堆场协同分配的动态决策

针对集装箱进出口码头泊位-堆场的调度问题,考虑船舶到港时间不确定性因素影响的资源协同分配多阶段决策过程,兼顾其鲁棒性与灵活性要求,提出基于两阶段近似的动态决策框架.在各个滚动决策点,通过信息和操作的动态分析,提出了船舶分类方法,建立基于随机场景的混合整数规划模型,其中包含固定性决策及各样本场景下的可调整预决策,并以最小化船舶总在港时间的期望值为目标.同时,针对决策逻辑设计了两阶段禁忌搜索算法以求解各个滚动决策点的优化问题,通过数值实验验证所提决策方法的有效性.     

物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度方法

飞机装配所需的物料种类复杂且数量巨大,其准时供给往往存在较大的不确定性.为了有效解决物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度问题,将机器学习中的支持向量数据描述技术(SVDD)与传统的调度方法相结合,提出了基于SVDD的动态调度算法.通过软件CPLEX和元启发式算法求解不同物料供给延期情形下的调度模型,并将得到的优化结果作为样本对SVDD分类模型进行离线训练.在实时调度阶段,根据SVDD模型实现作业的提前、延期或准时执行的分类.基于该分类结果,利用局部前瞻搜索算法进一步对提前和延期作业的具体开始执行时间做出决策.数值实验结果证明了所提出的算法在响应速度和求解效果上均能满足实际飞机移动生产线动态调度的需求.     

基于直觉模糊动态信息交互的多属性群决策模型

针对目前的多属性群决策研究中很少考虑信息交互环节等问题,提出一种基于直觉模糊动态信息交互的多属性群决策模型。模型中用直觉模糊集表示决策属性值,通过定义两直觉模糊集的相似度,计算各个专家对方案的偏好矢量与理想方案偏好矢量间的相似度。通过计算群体的平均相似度和专家的决策偏差,若决策偏差大于给定阈值,则通过信息交互对决策偏好进行修正,直到所有的专家的决策偏差都小于给定阈值为止。计算各个方案与理想方案的加权相似度,按加权相似度排列,根据加权相似度最大原则选出最优方案。最后,通过结合1个实际案例讨论本模型的实施步骤,并与未考虑动态信息交互的模糊动态信息群决策方法进行比较,结果证明它是可行和有效的。     

无人机部署位置和信道分配联合优化方法

无人机在执行周期性数据采集任务时，由于任务执行时间有限、无线传感器的部署位置和功能不同，会存在无法采集全部数据、所采集数据具有不同应用价值等问题。基于此，提出了一种综合考虑采集公平性和重要度的数据采集评价方法。以采集周期内无人机采集数据的加权数据量最大化为优化目标，对无人机的悬停位置和信道分配进行联合优化。将该联合优化问题建模为一个非线性混合整数规划问题，并提出一种鲸鱼优化资源分配算法(whale optimized resource allocation algorithm, WORAA)对问题进行求解。仿真结果表明，相较于传统方法，在重要度影响不大的条件下，采集数据公平性有比较明显的提升，在满足公平性要求的基础上，加权数据量更大。     

一种基于数据流聚类的动态目标分群框架

为了解决动态目标分群问题,提出了一种基于数据流聚类的动态目标分群框架.该框架分为在线和离线两部分.在线部分采用临时存储结构和金字塔时间框架保存侦察数据集的概要信息;离线部分采用CNM算法对时间框架的信息进行聚类,最终得到分群结果.实验表明,该框架具有灵活的精度和效率平衡性,能够较好地满足决策辅助系统处理实时信息的需要.     

基于边缘云的动态和抢占式任务卸载调度算法研究

边缘云计算系统被广泛用于支持各种计算服务。针对边缘云计算环境中的任务卸载调度问题,考虑边缘云系统下的动态性和抢占式任务卸载调度,提出一个基于贪婪模拟退火启发式算法的在线卸载框架(SAOF),根据任务所需的传输延迟以及计算时间,进行周期性的卸载和调度计算,考虑独立任务的随机到达性和资源的异构性,动态地将新到达的任务分配到合适的目的地(边缘服务器或云服务器),并根据每个任务的延迟敏感性,抢占式地为其分配计算资源,使所有任务的总加权响应时间最小化。最后,在多组参数组合下生成测试实例并进行性能评估实验,将SAOF算法与3种优秀的卸载调度优化算法(Selfish算法、Nearest算法和OnDisc算法)进行对比,实验结果表明,SAOF算法能更有效降低所有任务的总加权响应时间。     

带有时变干扰的变结构近空间飞行器滑模控制

针对近空间飞行器在执行不同任务时因结构改变导致受到的复合干扰发生改变的现象,设计了一种能够同步切换的非线性干扰观测器,并基于该切换干扰观测器采用滑模控制策略设计了切换滑模控制器。之后,考虑实际存在执行器动态的情形,提出了一种新的基于执行器动态的切换滑模控制方法,利用共同Lyapunov函数方法证明了提出方法能够保证系统的所有信号在任意切换律作用下一致有界。仿真结果表明,所设计的切换非线性干扰观测器能够有效观测未知不连续复合干扰,提出的切换滑模控制方法能够满足变结构近空间飞行器的跟踪控制要求。     

基于质量预测的飞机装配动态调度问题研究

为提高飞机装配调度计划应对装配质量不合格的能力,首先以两阶段近似动态决策为框架,研究装配质量与相关因素的映射关系和不确定性因素在不同决策周期的表现形式,并以最小化基于场景的项目工期期望值为目标函数建立整数规划模型;然后基于构建的飞机装配质量预测模型,设计了多层循环迭代搜索算法,算法第一层基于任务列表的编码方式优化任务执行顺序,第二层通过装配人员分配列表优化人员配置,第三层根据人员配置结果求解目标函数. 数值实验结果显示在工件质量预测值与实际值不一致的情况下,多层循环迭代搜索算法在任务开始时间偏差能够保持在2以下,表明该算法能够适应不确定性因素的变化,满足构建飞机装配动态调度计划的需求.     

基于任务映射与缓存划分的WCRT优化方法

为了降低系统最坏响应时间（WCRT）,提出了一种基于任务映射与缓存划分的WCRT优化方法.该方法分为两个阶段,第一阶段采用任务在最佳缓存容量下的最坏情况执行时间（WCET）进行任务映射;第二阶段以满足系统的缓存容量约束为原则对映射后的任务进行缓存容量回收及任务映射的再调整,同时在两个阶段均兼顾系统的负载均衡.实验结果表明,该方法在降低系统最坏响应时间及执行效率方面都能获得良好的效果,系统最坏响应时间相比GCP算法平均降低了6.7%,相比ILP方法有更快的执行效率.      

一种基于队列模型的认知无线电带内频谱主动感知策略

基于周期性带内检测机制建立了一种优先级队列模型，得到了周期性带内检测机制的性能指标.针对周期性带内检测机制中缺乏对次用户空闲状态时间的利用，提出了一种基于空闲时间的带内主动感知策略(Idle Time based In band Proactive Sensing Strategy, ITIPSS).该策略在执行周期性带内感知的基础上，利用次用户的空闲时间主动感知当前占用的授权频段，以降低检测延时.仿真结果表明，相比周期性带内检测机制，ITIPSS能够有效降低对主用户的检测延时，从而减少次用户对主用户工作的干扰.     

Berth-crane allocation under uncertainty:dynamic modeling and nested Tabu search

The integrated berth-crane allocation problem at container terminals is addressed under the uncertainty of vessel arrival time at operational level. To ensure both robustness and flexibility of the 2-stage decision processes,a dynamic decision framework is proposed based on the dynamic analysis of information and operation at container terminal. A mixed integer programming model is established aiming at minimizing total cost of all vessels,including the cost of fixed to-be-executed decisions in the 1~(st) stage and expected cost of the adjustable stochastic-scenario-based decisions of all scenarios in the 2~(nd) stage. A multi-layer nested Tabu search is proposed for each epoch dynamically. Finally numerical experiments have been conducted to testify the effectiveness and efficiency of the proposed model and algorithm.     

基于三支决策的二阶段分类模型研究

当对三支决策边界域进一步划分时,边界域知识存在划分信息不足,从而导致分类精度不高,针对上述问题提出一种新的基于三支决策的二阶段分类模型(TWD-TP).第一阶段根据贝叶斯规则构建三支决策中样本的条件概率,通过求解最优化损失函数得到所需阈值,然后按照三支决策规则对数据集进行划分.三支决策是基于最小风险贝叶斯决策理论的划分,在其正域、负域中包含一定的误分类样本;在第二阶段通过类标签索引分别将正域、负域中误分样本作为增量信息引入延迟决策域,形成重构边界域,最后对重构边界域进行划分.实验结果表明:所提出的TWD-TP模型不仅能在三支决策划分中筛选出高误分类特征的样本,同时其重构边界域中不能被划分的样本得到正确划分,分类精度进一步提高.     

Analysis of a Firm's Optimal Size Based on Accessible Market Capacity

E-commerce has dramatically reduced the limitation of space and time on economic activities,resulting in individuals having access to a huge number of consumers.In this paper,we propose a company's optimal size decision model containing management costs as a means of investigating the evolution of the company size in e-commerce.Given that production decisions are made based on accessible market capacity,we explain how a company enters the market,and we draw an evolutionary path of the optimal company size.The results show that in the early expansion stage of accessible market capacity,a firm's optimal size keeps increasing;after reaching a peak,the change in a firm's optimal size depends on its cost management.When the accessible market capacity reaches a threshold,the firm will no longer be in the market,and may no longer exist.Finally,we construct a simulation framework based on complex adaptive systems to validate our proposed model.A simulation experiment confirms our model and reveals the dynamic co-evolution process of individual producers and firms.     

考虑不确定因素的多模式城市交通网络路径决策

由于时间的波动性与突发事件的影响,多模式城市交通网络的运行时常伴随着各种不确定性情况的发生。通过考虑多模式交通网络的出行特点与交通网络不同的运行状态,建立了基于马尔可夫决策过程的多模式交通网络的路线决策模型与算法,所提方法应用到北京市多模式城市交通网络。结果显示,不同出发时间需要不同的路径决策以达到最小出行时间。基于马尔可夫决策过程的路径决策方法的有效性得到验证,它可以为出行者路线选择提供更合理的指示。     

企业信息化投资过程分析及决策支持系统构建

在DSS基本架构的基础上,分析了企业信息化投资决策的一般过程.针对该投资决策过程是一个典型的半结构化问题,提出了企业信息化决策支持系统的总体逻辑结构并系统分析了其组成和功能,该决策支持系统的建设可为企业决策层在信息化决策内容选择方面提供有效的决策辅助支持.     

突发事件应急设施选址问题的模型及优化算法

综合考虑应急设施选址的公平性、效率性、设立成本等多方面的因素,建立了一个可适应重大突发事件救援设施不同部署策略的多目标规划决策模型.利用模拟植物生长算法的通用模型,提出了基于模拟植物生长思路的目标问题求解方法.通过对实例的计算,结果验证了多目标决策模型的可行性与合理性,模型的求解算法可获得最优解,具有良好的性能.     

交互式数据探索框架的特征自适应技术

交互式数据探索是一组多样的发现式应用程序的关键技术,着重于交互、探索和发现;在许多场景和领域中广泛应用.以海量的学术文献数据探索为背景,对交互式数据探索的特征自适应技术进行研究.首先,提出一种适用于面向学术文献数据探索的特征自适应交互式数据探索框架FA-IDE(feature-adaptive interactive data exploration),在每次迭代过程中动态地调整特征子集,以满足用户兴趣多样性的需求.其次,针对该框架,提出特征子集的均匀度BFS(balance of feature subsets)评价准则,并给出了基于BFS的序列前向特征选择算法.再次,针对相关样本发现问题,提出划分等级建立方法,根据决策树模型对用户兴趣区域划分后,提出基于相似度的结果集排序策略.实验结果表明,所提出方法可有效提高用户探索效率和最终结果的准确性.     

基于产品生命周期的汽车项目投资阶段识别模型

针对汽车产品投资的特殊不确定性和其投资数额大、分阶段投入的状况,应用产品生命周期理论判定汽车产品项目的投资阶段,进而获得准确的阶段投资决策点,据此构建了基于汽车产品生命周期的汽车产品投资阶段判定和汽车企业投资决策点识别模型,并就影响识别的因素、阶段、模型进行数学表述,就汽车产品投资决策点抉择问题提出了解决的思路和方法.     

ODSS中基于本体论和Web服务技术的模型管理研究

组织内各决策部门针对各自的问题开发决策模型,而有相同或类似需求的其他部门不易知晓或正确运用这些模型,造成资源浪费。为了有效管理组织决策所需的各种模型,自动发现、组织和协调模型的运行,以促进模型在组织范围内的高度共享,达到更高层次的决策支持,本文研究一个基于本体论和web服务技术的模型管理框架．该框架包括在组织范围内模型的存储、模型的发现、模型的共享、模型的重用等。     

基于频谱地图的动态频谱管理及其半实物仿真

为了在动态频谱管理网络中快速获得频谱信息,提出了基于频谱地图的区域动态频谱管理框架。该架构由区域频谱管理中心、动态频谱接入网络和用频节点组成,其中区域频谱管理中心负责建立和下发频谱地图,提供频谱地图信息服务并实施网络管理和频谱实时协调。针对网络以较低开销快速获得频谱地图的需求,提出了定期分发、按需分发和更新实时分发3种频谱地图分发方式。基于通用软件无线电平台建立了半实物仿真系统对提出的架构进行仿真验证。仿真结果表明,在提出的架构下网络能够更充分地利用频谱资源,在网络吞吐量、时延和排队长度等指标上均有明显改善。