基于遗传算法的低碳物流运输网络优化研究

物流运输网络优化是创建低碳物流体系的重要内容。低碳理念的出现,是为了响应政府低碳线路规划和货主之间的博弈需求。对于顶层物流网络的完善来说,需要遵循碳排放、成本、时间的最少化等条件,优化后的Logit路径则用来对底层货流进行配置,构建基于遗传算法来计算求解的低碳物流运输网络层次优化模型。从案例仿真求解的结果上看,在物流运输网络低碳优化中这一计算模型与理论算法是相对精准和有效的,对低碳物流的发展具有一定的促进作用。     

基于概率约束的多级委托-代理模型研究

文章在基于Holmstrom、Milgrom的简化委托-代理模型的基础上,建立了设置二级委托人的委托-代理模型,进而建立了基于概率约束的多级委托-代理模型,用实际收入代替了确定性等价收入,不必知道代理人效用函数的具体形式,避免了代理人的风险规避难的度量问题。最后用简单线性产出函数给予分析,推出了一些有用结论。为解决“搭便车”现象提供一些理论指导。     

重大突发事件应急设施多级覆盖选址模型

重大突发事件应急设施选址具有时效性、公平性和抗"失效"性等特点,据此提出了多级覆盖的选址策略,即一个需求点由多个应急设施按照不同的优先级提供服务。之后,以总体救援时间最短为目标,应用0-1整数规划法构建了重大突发事件应急设施多级覆盖选址模型。最后,通过算例分析验证了模型的有效性,可以为重大突发事件应急设施选址提供参考依据。     

通过节点调整和约束优化近似拼接两B样条曲线

研究了两相邻B样条曲线近似拼接成1条B样条曲线的问题，基本出发点是寻找精确拼接两曲线的条件，然后通过约束优化目标，重新调整曲线的控制点以满足此条件；为了获得这样的曲线而不用多余的节点，提出了一种调整某1条后次曲线的后后个节点，且不改变其形状的新算法；同时讨论了更一般的曲线拼接问题，即让拼接曲线通过某些目标点。     

基于复杂网络理论的山西煤炭运输网络复杂性分析

基于复杂网络的基本理论,阐述煤炭运输网络的基本概念及构成,构建了煤炭网络拓扑结构模型,并针对山西煤炭运输网络,分析其内部和外部复杂性,建立网络复杂性评价指标体系.通过定量计算与分析,确定山西煤炭运输网络是无标度网络,对建立和完善山西煤炭运输网络结构体系、优化网络效率具有重要意义.     

考虑约束组合梁与组合节点相互作用的结构火灾反应分析

提出了考虑组合节点与约束组合梁相互作用的实用抗火计算方法.此方法考虑了由结构整体性产生的悬链线效应对组合梁临界温度的影响,考虑了非线性变化的端部约束对组合梁高温行为的约束和影响.最后利用试验结果对这种考虑约束组合梁与组合节点相互作用的结构火灾反应分析方法进行了验证.此方法为多层、高层建筑钢结构抗火反应分析及结构抗火设计...     

基于遗传算法的多级库存成本优化模型

针对多级库存复合而成的一般系统,首先通过分析安全库存与服务水平的关系,给出随机需求下安全库存随前置期和服务水平变化的函数关系;然后结合多级库存的控制特点,建立包含安全库存费用在内的多级库存成本优化模型,并给出遗传算法求解办法.该模型在供应链节点企业总成本最小的基础上,确定了最佳订购批量、最佳订购点和服务水平,以及对应的总成本和总利润,进而为各节点企业有效地减少库存量,降低供应链的总成本,提供有力的依据.在随机需求供应链条件下,提出了级安全库存策略,并从理论上证明该策略能有效地减少供应链中的安全库存量,降低库存成本.     

考虑最大风险约束的危险品运输网络优化研究

本文在定义危险品运输风险的基础上,建立了带有最大风险约束的危险品运输网络模型,模型考虑了网络中社会车辆对危险品车辆的出行时间及网络总风险的影响,并针对建立的模型采用了相应的粒子群算法进行求解。最后应用算例分析了模型和算法的有效性。计算结果表明,考虑网络最大风险约束能使危险品运输的网络总风险得到较大幅度的降低。     

基于差分算法的异构移动节点分布优化策略

针对监测区域中目标非均匀分布的情况,提出一种解决异构移动无线传感网络环境中节点布局的差分优化策略.该策略以网络的有效覆盖率为优化目标,指导种群进化,加快算法收敛速度.仿真结果表明差分优化算法能快速有效地实现异构移动无线传感节点布局优化.与虚拟力算法相比,差分优化策略不仅网络覆盖率高,且收敛速度快,耗时少.     

基于数据项级的多级关系数据模型

分析了多级安全关系数据库系统中客体安全级的不同定义方法；描述了基于数据项级的多级关系模式；对利用多示例和分级存储的方法防止高安全级数据的泄漏，多级关系的分解和恢复进行了详细的讨论．     

考虑节点板刚度的屈曲约束支撑核心段应变的理论及试验研究

建立了考虑框架节点板刚度的支撑核心段应变表达式,以提高屈曲约束支撑核心段应变计算的精度,确保支撑按照预设的方案屈服.通过解析法推导了焊接连接节点板的刚度表达式,再利用框架层间位移与支撑轴向变形几何关系,建立考虑节点板刚度的核心段应变表达式;随后通过足尺屈曲约束支撑框架的拟静力试验和框架实体有限元分析验证所提公式的准确性;所提公式、试验和有限元三者结果吻合较好.误差分析表明,公式用于计算支撑屈服时的层间位移角可以减少60%以上的误差,并可用于支撑核心构件的优化设计.     

基于节点特性的ZigBee网络能量优化路由研究

深入研究了路由节点RN+和RN-在ZigBee网络中各自执行的路由算法(AODVjr+Tree),并首次从节点特性的角度出发,研究了网络的能量消耗.研究结果表明数据流越多,其网络包投递率越小;随着RN-节点在路由节点中比例的增加,端到端延迟没有明显的变化,但在RN-节点比例达到40%的时候,对于不同数目的数据流,网络的剩余能量均为最大.由此可见,40%的RN-节点数目对于整体的ZigBee网络性能是比较理想的分配比例,可以达到能量优化的目的.     

带排斥算子的GA求解无能力约束的多级生产批量计划问题

离散制造行业中的多级生产批量计划(multi-level lot-sizing,MLLS)问题的研究不但是一个理论和应用上的难题,也是在生产中产生重大经济效益的问题之一.针对无能力约束的装配结构MLLS问题,为避免基本遗传算法(genetic algorithm,GA)因过早收敛造成搜索效率降低,将排斥算子(repulsion operator)引入GA中,提出带有排斥算子的遗传算法(GA integrated with repulsion operator,RGA).采用GA算法和RGA算法对6组不同规模的问题进行了仿真实验.结果表明,RGA算法的运行效果明显优于普通GA算法;RGA算法对于...     

基于鱼群算法的油田多级站定位优化方法研究

为了解决油田多级站定位优化问题,建立了该问题的大规模非线性MIP模型,该模型用传统方法求解相当困难.为了方便鱼群算法对该问题的求解和提高解算速度,对模型中的连续实型变量进行离散化处理,从而使整个优化模型变成纯0-1非线性IP模型.在解算过程中,用人工鱼体能累计和消耗程度来调度人工鱼行为;用海明距离度量人工鱼个体间的距离;采用随机步距移动的贪婪法描述个体追尾行为;采用鱼群规模、视野大小、拥挤程度和最低生存体能控制等方法实现局部最优解逃逸策略;采用最大迭代次数和迭代过程中最优解平均值变化程度来控制迭代终止时机.算例结果表明,该算法计算速度和稳定性有较大提高,可在微机上稳定地获取问题的最优解.     

节点刚接与螺栓连接的屈曲约束支撑框架结构抗震性能

为研究刚接和螺栓连接两种不同梁柱节点连接方式的BRBF结构的抗震性能。首先设计了3个β值分别为20%、30%、40%的8层梁柱节点刚接的BRBF结构（TM模型）为基本的研究模型,然后通过对梁柱节点转换得到相对应的3个8层梁柱节点螺栓连接的BRBF结构（SM模型）,运用CLAP软件对模型进行静动力弹塑性分析。最后结果表明：梁柱节点从刚性连接改为螺栓连接后,结构首层和顶层失效时的最大破坏层剪力降低了一半,两种模型均表现出中下部楼层变形突出的特征;在地震波作用下,SM模型的层间位移均明显大于TM模型,但两组模型的层间位移均控制在1/50（失效点）以内,且几乎都大于弹性层间位移角1/250,都呈现先增大后减小的规律;TM模型与SM模型的BRB吸收塑性变形能量基本相差不大,且都出现往中下部楼层集中的现象;两组模型滞回曲线饱满,但SM模型的滞回曲线面积大于TM模型,因此地震需求耗能更多。     

基于GraphSage节点度重要性聚合的网络节点分类研究

传统的图嵌入算法及图神经网络模型在对网络节点分类时仅使用了节点本身的属性信息或者特征信息,很少使用节点在网络中的结构信息。如何在图神经网络聚合时引入节点网络结构信息来提升分类准确性也是一个值得深入研究的问题。因此,在GraphSage模型的基础上,根据网络中节点度及节点重要性设计了新的聚合函数并提出了GraphSage-Degree模型。首先,模型根据节点度获得节点在邻域中的重要性,然后再以重要性为依据来聚合节点的特征,使得网络中重要的节点能够尽可能的聚合更多的特征信息,并且在GraphSage-Degree中设置了一个与节点度有关的超参数D,能够通过调节该参数D使得在不同的数据集上达到最佳分类状态。在Cora、Citeseer和Pubmed 3个公开数据集上进行了测试,GraphSage-Degree与其他方法相比,macro-F1的平均提升值分别为8.72%、10.37%和8.29%,在Pubmed上有最大提升值38.84%;micro-F1的平均提升值分别为8.97%、11.16%和6.9%,在Pubmed上有最大提升值38.39%。     

基于遗传算法的约束优化方法评述

用遗传算法求解无约束优化问题已经取得了成功 ,但如何处理有约束优化问题是其面临的问题之一 .目前处理这一问题没有一致适用的方法 ,最常用的处理约束方法是惩罚函数法 ,也有一些其它方法 .本文对近几年出现的几种方法进行了介绍 ,并评述了它们的优缺点 .     

基于复杂网络的危险品运输网络抗毁性测度分析

在构建危险品运输网络模型的基础上,采用复杂网络理论对该网络模型抗毁性测度及特性进行研究。首先,根据网络模型的配送特性,提出"网络风险效率"和"最大连通度"抗毁性测度;接着,通过建立危险品运输网络介数模型和对道路网络节点和边的随机和蓄意攻击,描述网络模型的流量和拓扑特性,继而构建基于复杂网络理论的危险品运输网络抗毁性研究框架。实验结果表明:本文构建的抗毁性测度可以很好表征危险品运输网络的抗毁性能水平,且网络抗毁性是由少数节点和边维系的;无论节点攻击还是边攻击,网络均表现出对随机攻击的鲁棒性和蓄意攻击的脆弱性,故抗毁特性更接近于无标度网络,且边的抗毁性高于节点的抗毁性;此外,在攻击较多节点和边时,度攻击的抗毁性较弱,且网络配送的可达性优于风险值增长水平。