面向不完全维修数控机床的可靠性建模与评估

数控机床是典型的机电液可修系统,维修活动既不会使机床“修复如新”,亦不会“修复如旧”,而是处于一种不完全维修状态。该文提出双重对数线性比例强度模型(S-LPIM)对不完全维修状态机床的可靠性进行建模,并采用最小二乘法给出该模型的参数估计。基于故障强度模型,求解数控机床可靠性评价指标,采用似然比检验方法对数控机床可靠性的故障趋势及修复功效进行检验。通过对3台数控加工中心可靠性建模,验证了S-LPIM模型可以拟合机床故障率浴盆曲线特性,定量描述维修活动对机床可靠性的影响。     

时变路网下异型车辆动态配置与路径优化

针对配送中心车型多样、客户需求动态变化且车辆行驶时间依赖配送区域路网速度变化特征的动态车辆路径问题,基于先预优化后动态调整的思想建立了以配送成本最小化为目标的两阶段优化模型.在预优化阶段,设计改进自适应遗传算法获得初始配送方案;在动态调整阶段,综合考虑客户需求变化和配送路网速度的变化,制定连续性和周期性相结合的优化策略,将问题转化为多中心车辆路径问题进行求解.通过实验分析验证了模型与算法的有效性,研究成果可丰富车辆路径问题的相关研究,为物流企业优化决策配送方案提供理论依据.     

ℤ2ℤ4[u]-加性循环码

针对环?2?4[u],介绍一类新的加性循环码:?2?4[u]-加性循环码.讨论?2?4[u]-加性循环码及其对偶码的相关性质,以及码字内积和Rα,β上多项式乘积之间的关系.研究环?2?4[u]-循环码的代数结构和最小生成集,并通过相应的实例加以说明.     

基于模糊时间窗的带容积约束选址路径问题

针对现实物流配送过程中顾客存在弹性预约服务时间的特征,采用时间窗模糊化处理方法,定义客户满意度函数,准确地反映客户需求与偏好。在仓库容量约束和车辆容量约束的基础上,以总成本最小和客户满意度最高为原则,建立基于模糊时间窗的有容积约束的双目标选址-路径问题模型。构造求解带模糊信息双目标模型的两阶段模拟退火算法,算法结合了扩展的节约里程算法与改进的邻域操作,同时嵌入模糊优化程序以处理问题的模糊特征。最后进行数值实验,通过算例验证了模型和改进算法的可行性和有效性,可为实际的选址与运输决策提供重要参考依据。     

Reduced K-best sphere decoding algorithm based on minimum route distance and noise variance

This paper focuses on reducing the complexity of K-best sphere decoding （SD） algorithm for the detection of uncoded multi-ple input multiple output （MIMO） systems. The proposed algorithm utilizes the threshold-pruning method to cut nodes with partial Euclidean distances （PEDs） larger than the threshold. Both the known noise value and the unknown noise value are considered to generate the threshold, which is the sum of the two values. The known noise value is the smal est PED of signals in the detected layers. The unknown noise value is generated by the noise power, the quality of service （QoS） and the signal-to-noise ratio （SNR） bound. Simulation results show that by considering both two noise values, the proposed algorithm makes an efficient reduction while the performance drops little.     

带限制期的震后应急物资配送模糊多目标开放式定位-路径问题

为提高震后应急物资配送绩效,针对应急物资配送中心选址与配送车辆路径安排的集成优化问题,综合考虑应急物资需求的模糊性、限制期和多次往返配送,有限数量不同类型的配送车辆,开放式车辆路径,有容量限制的临时物流设施选址以及震后路网部分受损等特点,以各物资需求点的应急物资运达时间之和以及系统总成本最小为目标,采用机会约束规划方法建立了一个模糊多目标开放式定位-路径问题(LRP)优化模型,并设计了一种结合启发式规则的混合遗传算法。最后,对该模型和算法进行了数值验证,并通过与NSGA-Ⅱ多目标遗传算法的比较,证明该混合遗传算法具有良好的性能,从而为解决震后应急物资配送的模糊多目标LRP提供了有效的方法。     

基于GPU加速的全源对最短路径并行算法

针对最短路径算法处理大规模数据集低效的问题，提出了基于图形处理器（Graphics Processing Unit,GPU）加速的全源对最短路径并行算法.首先通过优化矩阵乘法算法实现了在工作组内和组间进行并行运算数据，然后减少了非规则行造成的工作项分支，最后降低了工作项对邻接矩阵计算条带存储资源的访问延时.实验结果表明，与基于AMD Ryzen5 1600X CPU的串行算法、基于开放多处理（Open Multi-Processing, OpenMP）并行算法和基于统一计算设备架构（Compute Unified Device Architecture, CUDA）并行算法相比，最短路径并行算法在开放式计算语言（Open Computing Language, OpenCL）架构下NVIDIA GeForce GTX 1 070计算平台上分别获得了196.35、36.76和2.25倍的加速比，验证了提出的并行优化方法的有效性和性能可移植性.     

基于复杂网络理论的网络容量估算

基于复杂网络理论统计参数的介数概念,给出了网络在发生随机故障后,网络中边的最大介数估算公式.边的介数是指通过该边的最短路径数量,网络中拥有最大介数的边在通信过程中最容易出现拥塞,提出估计公式的意义在于:能够更好的估算在各种情形下网络所能容纳的通信连接的数量,即可以更准确的估计网络容量.实验表明,所提出的估计公式具有合理性,为边的介数估算提供了一种新的方法,也可以为流量工程的设计及网络规划等提供重要依据.     

最小振荡条件下经济系统向平衡增长轨道转移模型

宏观动态经济系统,从非均衡状态走上最优经济增长轨道的第一步,是从非均衡状态向平衡增长轨道的转移。本文利用非线性规划结合动态多部门投入产出技术建立转移模型,在使经济状态转移到平衡增长轨道过程中,以经济最小振荡和最优经济增长为目标,优化资源配置。