钢铁原料物流计划问题的建模与求解

研究了钢铁工业从原料采购到初级产品生产的物流计划问题,包括运输、库存和面向生产的配送.以所考虑的相关成本最小化为目标建立了数学规划模型,并采用列生成的方法求解.对0-1变量的线性松弛采用启发式的分支和深度优先搜索策略尽可能快地获得好的可行解.在分支结点上,通过求解最短路子问题获得限制主问题所需要的列,分支树上的根结点提供了体现可行解质量的下界.最后,计算机随机试验验证了该模型的有效性和算法的稳定.     

西部地区产业转移背景下高校毕业生就业路径选择研究——以陕西省为例

在当前西部地区产业转移的背景下,结合西部地区区域特点和"互联网+"发展的时代特征,通过分析近些年陕西省高校毕业生就业的基本情况,产生一个基本判断,即西部地区高校毕业生就业的路径选择应是逐步向非公、中小微型企业流动,特别是东部向西部转移的产业类的小企业中流动.为印证这一判断,本文运用马克思的有机构成理论和凯恩斯的有效需求理论对这一就业途径进行深入分析,并运用实证的方式加以验证和后续预测,明确该途径确实符合当前实际,应是缓解当前高校毕业生就业的重要途径.而在这一路径选择下,本文从承载适合西部发展的东部转移产业、夯实西部新区发展实现承载、以互联网金融等创新融资方式缓解中小微企业资金压力,同时承载地政府应积极履行责任,帮助转移企业的落地升级,并扶持青年创业等角度提出建议.     

高超声速飞行器输入受限模糊反演控制

针对吸气式高超声速飞行器控制中存在的执行机构受限问题,提出一种模糊反演控制设计策略。设计一种新的辅助系统分别对跟踪误差和控制律进行补偿,在物理执行机构受限时能够同时保证闭环系统及跟踪误差的有界性。在反演控制的设计框架下,引入模糊控制器逼近模型中的不确定项,提高控制系统的鲁棒性。为防止出现传统反演方法中存在的“微分膨胀”问题,引入滑模微分器对虚拟导数进行求解。最后,通过实例仿真验证所设计控制策略的有效性。     

基于SD-SEM模型的消费者食品安全风险感知的信息搜寻行为

本文利用系统动力学模型和结构方程模型来研究消费者食品安全风险感知和消费者信息搜寻行为之间的关系,在总结消费者食品安全风险感知和消费者食品安全信息搜寻行为研究文献的基础上,利用结构方程确定消费者食品安全风险感知的影响因素及其之间的路径系数,进而建立系统动力学模型模拟信息搜寻行为对消费者食品安全风险感知的影响,以提出降低消费者食品安全风险感知的建议.     

强杂波下含旋转部件的目标成像及微多普勒提取

目标结构中的旋转部件引起的雷达回波信号的附加频率调制称为微多普勒现象,其反映了目标独一无二的结构特征,同时也给目标主体的成像带来了污染.提出了一种强地杂波背景下含旋转部件目标成像及微多普勒信号提取的方法.在对目标回波解线调时,采用一次相消技术剔除地杂波,获得清晰的目标谱图;再对谱图进行处理,分离目标主体信息和微多普勒信息,实现目标主体的清晰成像;对微多普勒信息进行分析还可以获取目标的一些微动特征.最后的仿真实验验证了该方法的有效性.     

数字化机载武器控制系统半实物仿真平台研究

基于HLA的框架和标准,设计了联邦的模型和各联邦成员,完成了由实时计算机、配线矩阵及信号调理单元、错误注入及中断单元组成的实时仿真部分和基于HLA的分布式数字仿真部分的开发,提出了基于软实时计算的方案对实时信息进行处理,并对实时仿真条件下HLA的时间管理机制和消息传递方式等关键问题进行了研究.仿真结果表明,该平台很好地实现了系统的仿真与测试.     

多阶段逆模型方法及在胶液生成过程中的应用

针对一类串联型工业大系统,提出了多阶段逆模型建模方法:将串联大系统分为若干个阶段,以产品质量指标作为过程设计的起点,用逆向推理的方法,建立各个阶段的逆模型;根据产品质量指标的要求,直接求出各个阶段的控制变量设定值.将该方法应用于胶液生成过程的软测量建模,采用多阶段建模方法和整体建模方法分别建立了基于BP神经网络的胶液生成过程逆模型,并从误差平方和MSE和命中率等方面对两种建模方法的建模精度进行了比较.结果表明,多阶段建模方法可以获得更高的建模精度;同时,具有更大的灵活性;而且逆模型方法可以根据质量指标求出控制变量设定值,更便于实际应用.     

目标点动态变化的最优路径算法

研究目标点动态变化的最优路径算法,提出了一种改进的启发式最优路径算法,并采用实际路网数据进行了数据仿真实验,结果表明:提出的方法能较好的解决最优路径算法的实时性和精确性之间的平衡,具有较大的应用价值.     

非独立准则的MCDM问题权重确定方法

在很多多准则决策(MCDM)问题中,准则之间都是存在关联的.由于准则的替代和互补关系,综合评价时不仅要确定准则的权重还要确定准则间的相互关系,因此给决策者的工作带来很大困难.文章在分析了准则间非独立的MCDM问题的性质的基础上,提出了利用已知的样本数据以及专家事先给定的部分偏好权重信息情况下确定相关联准集权重的方法,并在最后给出算例.     

基于最大熵方法的鲁棒自适应滤波及其应用

针对过程噪声和量测噪声受到脉冲噪声影响而呈现非高斯分布,且噪声统计特性不精确从而导致估计精度下降的问题,提出一种基于最大熵方法的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波(maximum correntropy variational Bayes adaptive Kalman filter, MCVBAKF)算法,并将其应用于捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)/全球卫星定位系统(global positioning system, GPS)组合导航系统。首先,使用最大熵鲁棒滤波方法对由脉冲噪声产生的野值问题进行处理;然后,通过改进的变分贝叶斯自适应方法进行后验更新,估计噪声,收敛所估参数的估计值;最后,进行了仿真对比。结果表明, MCVBAKF在复杂环境下可以有效提升滤波精度和稳定性。