Energy flows in complex ecological systems: a review

Energy flow drives the complex systems to evolve. The allometric scaling as the universal energy flow pattern has been found in different scales of ecological systems. It reflects the general power law relationship between flow and store. The underlying mechanisms of energy flow patterns are explained as the branching transportation networks which can be regarded as the result of systematic optimization of a biological target under constraints. Energy flows in the ecological system may be modelled by the food web model and population dynamics on the network. This paper reviews the latest progress on the energy flow patterns, explanatory models for the allometric scaling and modelling approach of flow and network evolution dynamics in ecology. Furthermore, the possibility of generalizing these flow patterns, modelling approaches to other complex systems is discussed. This research is supported by Guozhi Xu Post Doctoral Research Foundation and the National Natural Science Foundation of China under Grant No. 60574068.     

宁夏银北灌区水资源优化配置模型及应用

以宁夏银北灌区为例,基于大系统分解协调原理建立了地表水地下水联合运用的递阶优化模型.子系统优化模型采用增量动态规划法求解,协调层利用目标协调法和关联预估法实现全局最优,获得不同约束方案下的时段最优引黄水量、井灌水量、井排水量和运行费用.所建模型及求解方法弥补了以往水资源配置模型只考虑地下水垂向运动,忽略水平运动的不足, 改善了模型的仿真性和决策的可靠性.     

Model and algorithm of flow interception problem with multi-type of flows

To study simultaneous location of different kinds of facilities, a new model of flow interception problem with multi-type of flows is proposed, with the consideration of multi-purpose flows and the influence of facilities on each other. To be more practical, the objective is to maximize the benefits from flow-by customers instead of maximizing flows in the past. Since this problem is NP-hard and there is no optimal solution for large network, greedy and improved greedy heuristic algorithms are proposed. A computational example is presented to show that the optimal location decisions are proved to be strongly dependent on the influence coefficients and average profits by one customer and different types of facilities are almost co-located. Finally the results of sensitivity analysis are reported.     

多联机室内机制冷剂管网流量分配仿真模型

针对多联机室内机制冷剂管网中制冷剂流量分配不均,将流体网络理论应用于包含蒸发器、管段、电子膨胀阀、三通等单相、两相制冷剂的复杂管网系统,按照管网拓补结构连接各个部件模型,得到了5台室内机及连接管构成的管网的稳态仿真模型;针对流阻的非线性特点设计了以每两个相邻环路压降之差小于50Pa作为控制条件的迭代算法,根据流阻分配各个环路流量直至管网达到压强平衡.该模型可以研究、评价制冷剂流量分配不均程度,为解决多联机流量分配不均提供理论依据.     

基于体系破击的联合火力打击目标价值评估

针对体系破击战法中的目标选择问题,设计了适用于多属性指标融合的熵权理想点法。并从超网络体系架构出发,设计了以信息流循环效率为评估标准的目标体系价值评估算法。针对联合火力打击多目标同步打击特点,设计了目标组合的体系价值评估算法。在上述算法基础上实现了目标多属性评估,以及基于单目标和目标组合的体系价值评估。实验分析表明,该方法能够快速实现联合火力打击目标的价值量化评估,并且用量化数据验证了联合火力打击中应遵循的3条基本原则,结合目标属性表和体系关联网络找到体系破击的关键目标或目标组合,输入条件简单易行,具备工程应用的基础条件。     

考虑OD需求变异的网络交通流演化模型

考虑到新进入网络的交通需求不了解路径的完备信息,可能随机地选择出行路径,提出一个改进的网络交通流演化模型,并分析了该模型及其不动点的一些特性. 该模型不动点不是传统意义下的用户均衡态或部分用户均衡态,它能更好地反映现实中交通流分配结果. 格子网络上完成的数值模拟结果表明,模型可用来近似刻画实现用户均衡态的过程, 模型中初始可行路径流量可以为零, 交通流能够收敛到不动点, 但可能存在多个不动点.     

平顺移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的多目标流水车间批量调度

对平行顺序移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的多目标流水车间批量调度问题展开研究.构建以加工制造设备总停机次数、批量工件生产周期以及搬运批量工件的总次数为决策目标的基于分层序列法的多目标决策模型,利用该模型可确定批量工件的最优加工排序方案.建立平行顺序移动模式的加工与调整时间模型,该模型是求解生产周期的基础,也是为批量工件的最优调度方案制定生产作业计划的依据.提出并设计平行顺序移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的禁忌搜索算法对问题进行求解.研究结果表明:本研究可为平顺移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的批量生产流水车间选出批量工件的最优调度方案,同时可为批量工件的加工和加工制造设备的调整制定精确的生产作业计划.     

短时交通流预测FSMSVR模型

针对城市道路短时交通流的复杂非线性特点和以往的预测仅考虑典型交通条件（无交通事故等突发事件）的现状,结合交通流的特征,提出了一种有限状态机支持向量回归模型（finite state machine of support vector regression model,FSMSVR）的短时交通流预测机制. 通过线性回归算法和指数平滑算法划分交通流状态,根据各状态特点结合支持向量回归算法建立有限状态机工作机制,实现涵盖典型和非典型交通条件的短时交通流预测. 通过实验例证,对比了FSMSVR模型和传统SVR模型对城市道路6min交通流的预测,研究结果表明,该预测机制能够提高预测精确度,在非典型条件下有着较好的预测表现.     

基于市场机制的地面等待时隙分配方法

本文针对地面等待中的时隙分配问题,提出了基于市场机制的时隙交易方法,建立了航空公司决策模型.该模型通过航空公司自由交易时隙,不仅可提升时隙交易的灵活性,还能减少各航空公司的延误成本和机场总的延误成本.最后采用国内某机场的运行数据进行仿真和对比,结果表明了其有效性.     

互联网能耗和性能优化的权衡模型

互联网能耗和性能互为矛盾已经成为网络研究人员的广泛共识. 目前的研究方法通常仅将其中一个方面作为主要问题,而将另外一方面作为次要问题来解决. 因此,如何将互联网能耗和性能作为同等重要的指标进行协同优化,是本文所要研究的问题. 本文提出了一种通用优化模型来实现减小互联网能耗的同时提升网络性能. 为将其应用于实际,本文通过引入并定义代价函数和功率-带宽函数,将该通用模型具体化为一个线性规划模型. 评估结果显示,该线性规划模型的最优解能够同时降低网络的最大链路利用率和能耗,并且使得这两者中的每一个指标均近似于对其进行单一优化的模型的最优解,从而实现了对网络能耗和性能的协同优化. 与当前互联网相比,在最大链路利用率方面,本文所提出模型的最优解最多可将其减小60.6%,最少减小45.8%;在能耗方面,该模型的最优解最多可将其减小83.3%,最少减小56.7%.