基于Max(N,D)策略的MG1排队系统的稳态指标

考虑一个由N策略和D策略同时控制的MG1排队系统.当顾客的到达个数至少为N个同时等待顾客的服务时间之和大于某非负实数D时,空闲的服务台重新开始服务顾客(称此服务启动策略为Max(N,D)策略).在此策略下,由于闲期到达顾客的服务时间是条件相依的,故队长的随机分解不再成立.通过将顾客分成两类,并借助拉普拉斯变换和概率分析,研究了该排队系统的稳态队长分布、稳态闲期和忙期分布、稳态服务时间积压量分布以及顾客的稳态逗留时间分布.数值算例分析了N、D和Max(N,D)策略对稳态平均队长的影响.在数值上获得了系统稳态费用最小的最优策略临界值,并比较了N、D、Max(N,D)和Min(N,D)策略的优越性.     

第六次科技革命的三维透视

过去五个世纪世界上发生了五次科技革命,目前第六次科技革命正向我们走来.本文简要讨论了第六次科技革命的主要特点、重大创新和机会成本.     

考虑成本限制的最小化最大延迟时间平行机调度问题

以绿色制造为背景,假定机器设备具有不同的能源消耗成本或维护成本,研究了一类考虑成本限制的平行机调度问题.调度的目标是最小化最大延迟时间.为该问题建立了整数规划模型MIP,设计了改进的EDD (earliest due date firstly)算法,命名为MEDD.由于考虑成本限制,证明了MEDD算法的可行性,并进而理论分析了算法的最坏误差界.通过算例说明了算法的执行情况,同时采用大量随机数据实验验证算法的性能.对于小规模问题,将MEDD的解与MIP的精确解进行了对比;对于大规模问题,由于MIP精确解难以获得,以MIP对应的线性规划松弛模型MLP的最优值为下界对MEDD算法的解进行了衡量.实验结果表明了所构建MEDD算法的有效性.     

基于负荷率差别定价的分时输配电价优化模型

输配电价是电力市场改革的关键,是推进售电市场放开的重要基础.随着输配电价改革不断深入,不同类型的输配电价定价方法亟待研究.本文以大工业用户输配电价为研究对象,首先,引入汉森门槛模型,内生性划分大工业用户的负荷率区间;其次,建立输配电网长期增量成本分摊模型,提出基于负荷率差别的输配电价定价方法,并借鉴分时电价思想,构建基于负荷率差别定价的分时输配电价协调优化模型,设计分电压等级、计及负荷率差别的分时输配电价;最后,以我国中部H省大工业用户为例,验证所提模型可行性.研究结果表明,所提分时输配电价定价方法吸收了负荷率电价和分时电价优点,能够兼顾效率与公平,同时有效调节电力用户需求,实现削峰填谷,一定程度缓解输配电网阻塞问题.     

基于ADCensus的改进半全局匹配方法

考虑到AD相似性测度对灰度信息及纹理丰富的区域的优势和Census变换对图像辐射差异具有鲁棒性的优势,将AD和Census算法融合替代单一匹配代价来改进半全局密集匹配算法,可有效提高算法的匹配精度和抗干扰性。同时用金字塔分层匹配策略来约束视差的搜索范围,实验结果表明,该方法在保证匹配精度的同时,减少内存消耗和运行时间,适用于无人机影像的密集匹配。     

基于交易成本理论的网络购物满意度影响因素分析

本文将交易成奉理论应用于网络购物满意度研究,在分析网络购物的优势并界定网络购物满意度的基础上,从交易成本的视角,探讨网络购物满意度的影响因素,指出这些影响因素与顾客满意度的关系,进而提出研究命题,以及相关的营销建议.     

基于两个不确定参数乘积的鲁棒设施选址模型

传统设施选址往往被看作为确定问题,但实际存在需求、成本、风险等不确定因素,这些不确定因素增加了决策的困难.本文在考虑设施选址中单一不确定因素基础上,同时考虑需求和运输成本两个独立参数的不确定性,且在模型中两者为乘积形式,引入两个budget不确定集合刻画不确定性,建立一个新颖的鲁棒设施选址模型,并将非线性问题转化为易求解的鲁棒等价模型,然后通过CPLEX和MATLAB编程求解.最后,以四川西北部的汶川等13个县市的应急物资临时供应点的选址为例,确定最优的选址分配布局.结果表明,较之运输成本的不确定性,需求的不确定性影响更显著,且需求扰动对选址总成本和选址分配方案有明显的影响.决策者可根据其风险偏好程度,选择恰当的不确定水平参数组合,以获得最优的总成本和选址分配方案.     

跳变时滞随机系统的鲁棒保性能控制

研究了马尔可夫跳变参数时滞随机系统的鲁棒保性能控制问题。通过构造一个Lyapunov函数,并应用Ito微分公式沿系统对其求微分,再利用线性矩阵不等式(LMI)的性质和广义Ito公式,给出了此类系统保性能控制律存在的充分条件,估计了其保性能值,同时,控制器的设计归结为一族LMI的求解问题。最后,数值算例说明了方法的有效性。     

干线运输优化的两阶段局部搜索启发式算法

干线运输的车货匹配及车辆运输路径优化对于降低大规模、多分布网点的物流企业的运输成本有重要意义.建立了干线运输的发车费用模型及总费用模型,提出应用一种基于直达网络搜索和车辆行驶路径搜索的两阶段局部搜索启发式算法进行求解.通过对企业实际数据的计算,表明该算法优化了干线运输的运输路径,减少了运输车辆数,降低了运输总费用,具有较好的应用前景.     

基于累积延误损失算法的GHP模型

考虑不同机型的不同延误损失费用提出了一种累积延误损失算法,并建立基于该算法的地面等待策略(GHP)数学模型.该算法进行到达航班排序时,以所有航班总延误损失费用为首要排序标准,以先来先服务为第二排序标准,从而得到总延误损失费用与总延误时间值都较小的到达航班序列.同时,该算法也考虑了有后继任务的航班对到达航班序列的影响.基于该算法的GHP模型结合实际数据在实验仿真中取得了较好的效果,表明了该算法与模型的实用性与有效性.