需求不确定环境下的供应商选择与订购量分配问题优化模型及算法

设计一个同时考虑需求数量和需求时机不确定性的供应商柔性衡量方法,在此基础上以采购成本、运输成本、退货成本以及交付晚点率、废品率最小和总的供应商柔性最大为优化目标,建立了需求不确定环境下的供应商选择和订货量分配优化模型,该模型不仅可以确定最优供应商,同时还可以确定各供应商的订购量分配率,并基于模拟退火算法设计了启发式求解方法进行计算和分析。最后的算例计算证明上述模型和方法计算快捷,结果合理,从而能为企业的供应商选择问题提供科学的决策依据。     

多集散点VRP客户需求扰动的恢复模型

针对客户既有需求(配送)又有供应(集货)的车辆路径问题(MDVRPPD)的客户需求变动而导致物流配送计划无法实现的问题,运用干扰管理的思想,从物流服务商满意度和客户满意度两个方面衡量物流配送系统的扰动程度。以最小化客户不满意度、配送成本和路径偏离程度为目标,构建干扰恢复模型。设计了求解该模型的克隆免疫算法。最后,通过仿真研究,将干扰管理优化结果与原方案重新调度结果进行对比,验证了干扰恢复模型和算法的可行性和有效性。     

虚拟维修中的虚拟人移动仿真

虚拟维修是近年来提出的一个新概念,并在维修性分析、维修训练等领域得到广泛的应用。为了解决维修过程仿真中的维修人员仿真问题,提出了一个分阶段的虚拟人移动仿真方法,采用随机运动规划方法生成虚拟人躯干及头部的无碰撞路径,利用运动捕获数据和运动变形来实现对四肢运动的仿真。在运动规划中引入了姿态转移图的概念,实现了虚拟人移动过程中多种姿势之间的自然转化。采用基于运动变形的方法消除了虚拟人上肢和环境中其他物体的碰撞现象,提高了仿真真实性。

Abstract：

Virtual maintenance is a new concept introduced in the last few years,and has been broadly used in maintainability analysis and maintenance training.In order to solve the virtual human simulation in maintenance process simulation,a multi-stage virtual human locomotion simulation method was proposed.The free collision path of virtual human torso and head was planned by a probabilistic motion planner.And the motion of arms and legs was simulated using motion captured data and motion warping.A new concept of pose transition graph was introduced in order to implement natural pose transition in locomotion simulation.In motion optimization,a method based on motion warping was proposed to avoid the possible collision between virtual human arms and other objects in the environment.     

语境驱动的仿真模型测试方法论

组合模型的有效性验证是利用模型组合实现仿真系统快速开发的迫切需求,也是组合仿真理论和方法研究的一个重要问题.在分析组合模型抽象层次的基础上讨论了不同层次组合有效性的研究内容,并针对组合模型的行为从测试的角度提出了语境驱动的仿真模型测试方法论,重点讨论了方法论中语境的概念、语境驱动的测试框架生成以及测试框架的嵌入和运行时刻检验等内容,目的是判断仿真模型及其组合行为是否忠实反映了设计信息,实现了行为无错的演化.     

基于MCMC方法的虚拟试验贝叶斯校准研究

虚拟试验利用计算模型研究复杂物理过程,并预测其性能.计算模型输入参数中通常包含部分固定但未知参数,可利用计算模型结果和少量有限的试验数据校准未知参数,并研究存在建模不确定性时虚拟试验的预测问题.提出了一种贝叶斯统计方法,采用高斯过程为仿真计算模型以及模型不确定性建模,利用Markov chain蒙特卡罗抽样方法计算校准参数和仿真模型预测后验分布.设计测试算例演示所提出方法的高效性.     

基于UKF-IMM的双红外机动目标跟踪算法

为了有效解决红外机动目标跟踪精度问题,提出基于UKF的交互式多模型IMM红外机动目标跟踪算法.该方法采用Markov过程描述多个目标模型间的切换,同时导出滤波器输入输出均加权的交互式算法.滤波器采用UKF,避免计算扩展卡尔曼滤波EKF所需的Jacobi矩阵,适用于非线性、非高斯的目标系统模型和观测模型,同时UKF可供多个模型共用,便于软、硬件实现.最后,用双红外探测器对S型机动目标进行仿真实验,给出应用该方法的具体步骤,验证了IMM-UKF的稳定性、有效性和精确性.     

一种基于粗集理论的属性权重构造方法

提出一种新的基于粗集理论的权重构造方法来解决传统决策中主观性问题和冗余性问题,并给出了一种新的判据模式.新方法分析论述了可拓学中存在的数学逻辑错误,并与通过其他决策方法得出的结论作比较.最终通过实验分析来说明方法的有效性和可行性,从而为管理决策提供了一种新的思想.     

一类非均匀采样系统最小二乘迭代辨识

阐述了非均匀多率采样方案,利用提升技术推导出非均匀多率采样系统的提升状态空间模型,进一步获得了对应的输入输出表达.针对辨识模型信息向量中存在未知中间变量的困难,基于交互估计理论与迭代搜索原理,提出了非均匀多率系统的最小二乘迭代辨识方法.最后进了仿真比较研究,以说明提出算法的优点.     

基于方向向量Fourier级数近似的近场波束形成快速算法

研究了一种近场距离/方位聚焦波束形成快速算法,离线计算每个搜索距离处的阵列方向向量,利用方向向量关于方位角的周期性,将方向向量的每个分量用有限项Fourier级数近似,从而搜索距离处的角度谱可以用FFT快速实现,无需在每个距离/方位栅格上计算时延和相位补偿,有效减小了计算量和存储量.数值分析结果表明,该算法性能接近理想的近场波束形成.     

基于异步估计自适应Kalman滤波系统设计

一般的Kalman滤波器时系统噪声和测量噪声统计特性要求较为严格,当统计特性存在不确定性时,估计会造成较大的估计误差,甚至使滤波器发散.针对此问题,在基于新息的自适应估计和极大后验估计的基础上对Q和R进行异步估计;以某型号光纤惯性测量装置和GPS系统为背景的仿真实验结果表明,该方法能够有效地对Q和R存在不确定的组合导航系统的误差状态变量进行估计,并能较好地保证自适应滤波器的收敛性,进一步提高了估计精度.