基于点融合技术的机场终端区运行效率

为解决繁忙终端区运行效率低、飞行冲突严重、管制员工作负荷大、通信频道拥堵等问题,提出了一种基于点融合技术的进场航班流排序方法.通过细化基于点融合的进场航班排序过程,分析了基于点融合程序的空中交通管制工作流程;基于雷达管制模拟机设计并验证了点融合程序应用于中国西南某机场终端区的可行性.结果 表明:点融合程序能解决终端区大流量情况下的进场航班排序问题,相比于现行程序而言,雷达引导、高度速度调整指令次数均有不同程度的减少,有效降低了管制员和飞行员工作负荷,改善了陆空通话拥挤现状.同时,进场航班间的飞行间隔更均匀、有序,进场时间和间隔均有一定程度的减小,终端区空域容量和运行效率显著提升,能有效缓解航班延误.     

基于活动重叠的DSM项目时间计算及排序优化

研发活动之间常存在顺序重叠和反馈重叠,重叠并行性会加快项目的进度,但又存在返工风险.为此,采用设计结构矩阵(DSM)信息输出和信息输入时间因子矩阵及返工风险矩阵,以更完整地描述活动重叠及其对返工的影响.提出了基于顺序重叠的项目持续时间计算方法和基于反馈重叠导致的返工时间计算方法.针对某案例活动排序优化问题,采用遗传算法以基于重叠的时间计算模型为目标函数进行优化,项目的持续时间和返工时间得到了明显的降低.     

平行机及自由作业的排序与转包

研究工件排序与转包相联的模型,即制造商从客户处接受一批工件,这些工件既可以由制造商加工,也可以一定费用转包给承包商加工.制造商需要确定被转包的工件集及工件的加工顺序,使得加工费用和转包费用之和为最小.研究制造商为平行机及自由作业,承包商为单机情况下的排序与转包模型,基于动态规划算法给出了近似算法,并分析了该算法的性能比.     

基于逼近理想解排序的图像融合效果评价方法

将图像融合评价看作是一个多属性决策问题, 提出了一种基于逼近理想解排序的图像融合效果综合评价方法。通过引入理想融合图像、负理想融合图像的概念, 结合评价者的先验知识和选取的定量评价指标, 以距离测度作为图像融合结果的优劣评判标准,实现了对各个融合图像效果的综合评价, 兼顾了实际评价工作中的通用性和特殊性要求。实验结果表明, 该评价方法具有较好的有效性、实时性和简洁性。     

基于遗传算法的多扇区移交点交通流量优化

以扇区之间的移交点为研究对象,在扇区容量受限的情况下,将尾随间隔(MIT)与时隙分配相结合对进入扇区的航班流量进行优化管理,以保证扇区之间的航班运行通畅。以最小航班累积延误成本为目标函数,并通过流量分配得出移交点的MIT,同时使用遗传算法优化在满足MIT的情况下航班通过移交点进入扇区的顺序,并求得最低延误成本,得到的最低延误成本比使用先到先服务的传统策略所得到的延误成本降低了18. 6%。     

时间相关的单机排序的最坏竞争比分析 (运筹学与控制论)

本文研究了工件的加工时间具有开工时间和加工所在位置相关的单机排序问题。工件的加工时间是序列中加工所在的位置和开工时间的非增函数,目标函数为最小化的误工工件个数和最小化总误工。本文对于所研究的2个目标函数利用Moore-Hodgson算法和EDD规则分别提出的启发式算法,对于目标函数位误工工件个数情形给出了最坏竞争比近似于2,最小化总误工给出非常数的最坏竞争比。进一步如果工件的加工时间和工期具有一致关系,分别给出了2个多项式时间算法。     

带有交货期和加工时间可控的单机排序问题

讨论了带有交货期和工件的加工时间可控的单机排序问题.本文首先根据最优排序的性质确定了最优资源的分配方法,并将问题转化为指派问题,通过构造多项式时间算法确定最优排序.然后,本文将学习效应与加工时间可控问题结合,分别讨论了加工时间是线性资源函数和凸资源函数两种情况,证明了该类问题是多项式时间可解的.最后,讨论了一种特殊情况(学习因子是常数,加工时间是凸资源函数),给出了复杂性为O(nlogn)的算法,通过运行此算法确定最优资源分配量和工件的最优排序.     

带准备时间的任务单机学习效应排序问题

具有学习效应的任务的加工时间和带有准备时间的任务问题是排序论中的重要研究内容,它们对任务的完工时间有重要影响．研究了具有学习效应且带有准备时间的任务单机排序问题,其中学习效应指的是任务的实际加工时间是该已经排好的任务对数加工时间的递减函数,目标函数为最小化总完工时间．这个问题是NP-难问题．用分支定界法给出了此问题的最优解,为了提高分支定界法的运行效率,同时给出了一个启发式算法、几个优势性质和两个下界．计算结果表明分支定界法和启发式算法求解此问题非常有效．     

一种改进图像标注的新方法

社会媒体共享网站允许用户上传图片的同时,也鼓励用户对上传图片内容加以标注.不过要对网站中所有图片进行内容标注,将是一项非常费时的任务;而如对同一类型图片统一进行标注则会大大降低内容标注的准确性.因此,文中提出了一个内容标注的新方法.首先,采用仿射传播聚类算法,从同一类型图片中获取一组具有代表性的图像;然后,利用图像内容的视觉信息和语义信息,对能够表示代表性图像内容标签的相关值进行估计,并依据随机游走算法改进标签的相关值;最后,通过半监督学习方法自动为同一类型的其它图片分配标签.基于Flickr图片集的实验结果表明所提方案的有效性.     

基于DEA的排序模型及其在中国高校排名中的应用

提出了一个基于DEA方法的排序模型,有效解决了对弱有效和有效单元的排序问题,将其运用到中国高校综合实力排名中,结果显示具有一定的可操作性,可靠性较高,相比于传统AHP和加权平均等方法,避免了人为确定指标权重的主观性．