需求依赖价格且模糊的供应链回购契约

在需求依赖价格且模糊的假设下,研究了由一个供应商和一个零售商组成的供应链回购契约协调机制.首先,运用可信性理论,建立了分散决策下的Stackelberg博弈模型,给出了模型最优解的求解过程.其次,研究了一体化决策问题,得到了系统最优解,并通过比较说明分散决策不能实现供应链系统的最优化;再次,建立了基于回购契约的供应链协调模型,分析了回购机制下的最优解与集中决策最优解的关系;最后,给出了供应链能够实现完美协调的充分条件.     

供应商与零售商提前期均可控的供应链合作模型

假设供应商和零售商的提前期均可控,研究了由一个供应商和一个零售商组成的供应链的协调问题.首先,建立了分散决策下的Stackelberg博弈模型,给出了供应商和零售商的最优解求解过程.其次,建立了一体化决策模型,得到供应链系统的最优解;再次,通过数值实例说明集中决策增加了零售商成本,降低了供应商成本和供应链总成本,同时,零售商的订货策略由少批量多批次转变为大批量少批次订货策略;最后,给出了双方进行合作的条件.     

多UAV协同搜索的博弈论模型及快速求解方法

在分布式模型预测控制（DMPC）方法框架下,提出了一种局部Nash最优的分布式搜索优化决策方法.设计了基于人工势场的协同机制,给出了势场的形成条件,在此基础上建立了多机协同的图论模型.引入局部Nash最优的定义,通过在连通分量的局部范围进行Nash最优迭代,降低了问题的求解维度.建立了以节点出度刻画UAV决策优先度的模型,根据决策偏序关系,提出了对称、主从、主从 对称3种决策形式,并给出了相应的Nash、Stackelberg和Nash Stackelberg的博弈模型,理论推导了该方法的计算复杂度.采用MPC和粒子群（PSO）优化相结合实现单架UAV的最优决策.仿真结果表明,所提出的方法能有效降低问题的求解规模和通信负担.     

城市智能交通决策系统建设方案

智能交通决策系统是解决城市交通问题的一个决定性技术,对城市交通优化、城市资源分析有着巨大的好处.本文从分析现在城市普遍存在的交通问题和技术力量出发,介绍了智能交通决策系统的优点,建立智能交通决策系统的可行性和具体方法.     

基于多智能体技术的出行诱导管理系统研究

将实时道路网络动态交通信息与交通管理专家的知识和经验结合起来,基于多智能体技术设计了以城市现有交通管理中心为基础的出行诱导管理系统.该系统通过黑板模型集成了包含在出行诱导管理过程中的交通问题类型确定、分流交通量预测和分流交通量控制3个智能体.系统使用一个管理智能体通过黑板模型对这3个智能体进行集中控制,使每一个智能体能够与黑板通信,智能体之间在黑板上进行信息分享与协作.研究表明,应用多智能体技术设计的出行诱导管理系统能对出行诱导负效应的产生进行实时跟踪和控制.     

多媒体通信Server-Proxy系统收入分配的Stackelberg模型

利用对策论的Stackelberg理论研究了多媒体通信Server-Proxy系统中Server和Proxy之间的收入分配问题.针对Server和Proxy的地位不平等的情况,建立了Server和Proxy之间的收入分配的Stackelberg策略模型,得到了一个双层规划模型.并证明了解的存在性.     

基于TRANSIMS的顺序出发时间与路径选择模型研究

城市交通拥挤一直是世界性的研究热点和难点问题,已有研究发现出行者一般通过直接改变出行路径和出发时间的决策来间接地对路网延误现象实施应对.本文给出了一个简单的出发时间转移模型,并将其和交通分析与仿真系统(TRANSIMS)的建模过程进行集成,进而提出了一种顺序出发时间与路径选择模型.为了进一步对该模型实施模型收敛检查并验...     

基于低碳运输的供应链最优减排和定价策略

针对由一个运输商为领导者、一个制造商和一个零售商为跟随者的供应链,分别建立了独立决策下由制造商承担运费和零售商承担运费的Stackelberg博弈模型,得到了供应链各方的最优解和最大总利润;然后构建了供应链集中决策模型,并求出系统最优解和最大总利润;通过比较发现,集中决策下的最优减排率和系统总利润在三种决策中都是最高的;进而利用不对称Nash协商模型,协调供应链各成员的利益;最后,利用数值例子验证了本模型。     

具有退货政策的制造-零售供应链最优策略

研究实行退货政策的制造-零售供应链系统的协调问题.对于单一制造商与单一零售商,首先建立起一个市场需求量为零售价格线性减函数的基于Stackelberg博弈框架的可退货供应链博弈模型,并对其进行了合作与非合作博弈的最优决策分析.基于带有退货政策的报童模型,建立起市场需求量受随机干扰的可退货的供应链博弈模型,并研究其系统协调问题,给出了制造商和零售商在非合作博弈时各自达到最优利润的最优决策和在合作博弈时系统利润达到最优的最优决策.最后,分析采取退货政策的条件,给出了它的有效域.     

多目标决策设计的博弈求解方法

提出多目标决策设计的博弈求解方法,给出多目标问题的博弈描述,通过计算影响因子和模糊聚类,将设计变量集合分解为各博弈方拥有的策略空间.分别采用Nash均衡模型、Stackelberg寡头模型和共谋合作模型求解多目标决策设计问题,并给出相应的技术步骤.对一数值算例和补偿滑轮组变幅机构进行了多目标博弈求解,计算结果证明了博弈求解方法的有效性和可靠性.     

先进交通管理系统的决策方法研究

先进交通管理系统中决策能力是决定交通规划、交通管理和交通控制好坏的基础,是实现城市交通智能化的关键。从分析先进交通管理系统决策能力的现状出发,提出了将数据挖掘技术引入先进交通管理系统的决策方法。重点讨论了基于Apriori算法对实时城区车流量进行挖掘的过程,并给出了如何指导城市道路交通控制的实例。充分说明了将数据挖掘技术应用于先进交通管理系统进行决策的可用性、可行性、有效性。     

出行效用连续分布的路径选择模型及其特性分析

出行者路径选择行为的建模对城市路网的规划和智能交通控制系统的研究具有重要意义.传统的基于期望效用理论的路径选择模型存在许多不足,而累计前景理论则可以比较真实的描述在不确定性情况下的决策过程,符合出行者有限理性的特点.本文以累计前景理论为基础,在路径出行效用连续随机分布的条件下对出行者的感知效用进行建模,并结合模型的变量对模型的特性进行了分析,最后通过实例对比分析了期望效用理论与累积前景理论,结果表明累积前景理论可以克服期望效用理论的许多不足,更好的描述出行者的决策过程.通过对参考点和路径效用分布的分析,为智能交通控制系统和仿真建模奠定了理论基础.     

考虑停靠时间波动的快速公交车速与路口信号协同优化

为了减少因公交停靠时间波动对车路协同控制造成错失绿灯或红灯时段到达的不利影响,提出了一种基于决策树模型的考虑快速公交系统(bus rapid transit,BRT)停靠时间波动的优先控制方法。该方法主要通过路段车速引导、驻站控制和信号配时调整使BRT进行进站前路段和完成上下客之后路段的两阶段决策引导。由实例可以得到:本文的控制方法相比现实中的不停车通过率提高40%、通过交叉口的平均延误降低20 s;对比不考虑停靠时间波动的不停车通过率提高20%、通过交叉口的平均延误也降低9 s。可见本文的控制方法能提高车路协同控制的可靠性。     

库存积压风险对回购激励的影响及其对策

针对决策过程中决策者在考察期望收益的同时通常也会考虑获得该期望收益的不确定性这一实际情况,基于"效用"的角度考虑了供应链回购激励机制的目标函数,提出用库存积压风险规避因子来描述决策者的风险偏好,建立了相应的基于Stackelberg主从博弈的回购激励模型,并通过对比风险中性情形的决策过程得出了关于零售商库存积压风险规避态度影响的定量结论:对于库存积压风险规避的零售商,供应商将需要给出更大的激励力度,即零售商将得到风险溢金.设计了基于批发价的目标回购激励机制作为应对策略,并证明了其有效性.     

基于最小二乘支持向量机的交通流量预测模型

城市交通流具有复杂性、时变性和随机性,实时准确的交通流量预测是实现智能交通诱导及控制的前提.综合分析交通流量影响因素的基础上,进行多路段的交通流量预测研究,提出了基于最小二乘支持向量机的交通流量预测改进模型,并应用平安大街的流量数据进行实例验证.结果表明,该模型具有学习速度快、跟踪性能好及泛化能力强等优点,在交通流预测中更具有实用性和推广性.     

城市快速路路段交通流状态评估方法

交通流状态分类对于选择交通控制和诱导策略有非常重要的作用,不同的快速路路段设定的交通流参数临界值及变化特性会有所不同.本文考虑到交通流参数对交通流状态判别的影响程度,给出了一种基于加权欧氏距离的相似性度量方法,并确定了交通流状态判别的关键参数.根据整个路段的交通流数据,通过聚类分析构造最小距离分类器,把个别路段的交通流数据作为样本数据,进行了对个别路段的状态评估.实证分析结果表明:在交通流状态判别过程中,密度是最关键的参数:基于最小距离分类的个别路段的状态评估结果与实际情况非常类似,这将为交通控制和管理提供决策依据.     

基于模糊识别的高速公路交通拥挤预测算法

在分析影响交通拥挤因素的基础上,提出了一种基于模糊识别的交通拥挤状态预测算法,并对算法进行了模拟测试。测试结果表明:该算法实时性好,准确性高,可作为高速公路交通控制与诱导等管理手段的可靠依据。     

基于HAZOP分析模式的应急辅助决策系统的设计

为提高危险与可操作性（HAZOP）分析结果的功能延展适用性和过程管理实用性,针对传统的HAZOP分析结果不易查询修改和缺乏可操作的指导措施等问题,以HAZOP分析结果为基础构建工艺风险数据库,设计并开发了应急辅助决策系统,实现了HAZOP风险信息的便捷查询和及时更新,并可获取针对实时生产数据报警的运行指导建议和问题解决方案。该系统将HAZOP分析结果与实时生产过程有机在线结合,从而避免了因信息滞后和反应不及时导致的决策失误,为化工工艺事故的预防和应急决策提供帮助。     

交叉路口的综合智能信号控制方案研究

针对城市道路交叉路口的交通信号控制,构造了一种能实时调整控制结构和参数的综合智能信号控制方案.方案中的结构评价单元根据每一相位结束时的交通状况,决定是否在标准相位的基础上进行控制结构调整.参数评价单元则根据评价周期内的信号控制效果,利用所获得的交通流数据对神经网络信号控制器进行"滚动"训练.两个神经网络总是交替处于学习和工作状态.仿真结果表明,该控制方案能很好地综合"结构调节"和"参数调节"的优点,因而能更好地适应路口的实际交通状况,从而达到有效提高路口通行能力的目的.     

异构网络中高能效动态流量卸载

研究了异构网络中,以优化系统能效为设计目标的动态流量卸载。综合考虑了用户移动性和业务动态性的影响,利用动态规划理论对异构网络中的流量卸载问题进行了建模分析,将系统能效在连续时间上的优化问题转化成多阶段决策的最优化问题。在此基础上,基于延时流量卸载的思想,利用动态规划的分析模型,提出了一种系统能效优先的动态流量卸载算法。仿真结果表明,与已有的流量卸载算法相比,提出的动态流量卸载算法能有效地提升系统的能量效率。