带有预知信息的在线Homing ATSP问题

针对快递服务网络结构上的非对称性以及可提前获知待服务需求的位置和释放时间的特征,将预知信息引入可返回原点的非对称TSP问题中,提出以服务总成本最小为目标的带有预知信息的在线Homing ATSP问题.分析了该问题竞争比的下界,并且在一般网络图上设计了SSdd(α)算法和PAH-dd算法,分析了算法各自的竞争比.结果表明在线车采取适时等待策略比采取zealous策略更优;并且预知信息越多,在线算法的竞争性能越优.     

预算约束情形下新产品报童问题的一次性决策研究

主要运用一次性决策理论研究预算约束下新产品的报童问题。首先提出了约束条件下的一次性决策问题,并指出了有约束条件下与无约束条件下一次性决策问题的焦点之间的区别。然后研究预算约束情形下短生命周期的新产品报童问题,说明带有约束条件的一次性决策问题的决策过程,并与无约束的报童问题进行了比较。     

二维Stokes flow快速多极边界元法及截断误差

研究二维Stokes flow问题,给出快速多极边界元法复变函数形式基本解平移格式及计算步骤,得出改进相互作用列表算法并分析其计算效率.分析多极展开截断误差,给出截断项数表达式,说明截断误差可由截断项数控制.     

一种三项CD共轭梯度法及其全局收敛性

在前人提出的三项PRP共轭梯度法的基础上,提出了一种三项CD共轭梯度法.与以往求解无约束优化问题的经典二项共轭梯度法不同,该算法的搜索方向是三项的,且在任何线性搜索下都具有充分下降性.在适当的条件下,证明了三项CD共轭梯度法在强Wolfe线性搜索下具有全局收敛性.     

广播电视大学网络课程资源存在的问题及对策研究

网络课程资源建设是提升广播电视大学教学质量的重要保障。目前电大的网络课程资源建设中存在不少问题,如缺乏针对性,个性化不足;质量不高,滞后性明显;缺少互动性,自主学习资源不足。解决以上问题,需坚持开放性原则、可学习性原则、交互性原则和情境性原则,并采取转变课程教师的观念提升其素质、坚持以学员为中心建设网络课程资源和注重网络课程资源的情感性等策略。     

大规模无线传感网络数据收集的无人机路径规划

针对部署在地表交通困难的大规模无线传感网络,采用目前可控无人机(unmanned aerial vehicles, UAV)进行数据收集能够达到更好的效果. 然而,考虑到无人机自身有限的资源,以及网络中存在大量传感器节点的情况,无人机飞行路径规划对于顺利完成数据收集任务具有重要作用. 无人机路径规划可以看作经典的旅行商问题(traveling salesman problem,TSP). 针对部署具有均匀性特点的大规模无线传感网络,提出了一种规则化快速路径规划(fast path planning with rules, FPPWR)算法. 该算法通过网格划分,将全局区域飞行路径的求解划分到多个较小的方格中进行,并通过成对算子路径优化算法在初等飞行路径上将方格区域中的路径合并为全局路径. 实验证明,该算法在保证了较高精度的同时,显著提升了路径规划的效率.      

集装箱码头同贝同步装卸调度的多阶段混合流水线模型

针对同贝同步装卸的无等待、阻塞和批处理等特征,将其抽象为一类特殊的混合流水线问题,建立同贝同步装卸的优化调度模型,并进行模型的下界推导.为求解模型,设计基于禁忌搜索与启发式分配规则的求解算法.最后,通过算例验证模型与算法的有效性.结果表明:所建立的模型有利于实现装卸、以及各环节的同步调度;所设计的求解方法,可以保证调度方案的科学性和有效性.     

蚁群算法求解离散最小约束去除问题

摘要： 引入蚁群算法解决最小约束去除运动规划问题,在求解过程中对蚁群算法的启发函数以及信息素更新策略进行改进,使其不再易于陷入局部极值并适合求解该问题.仿真实验结果表明,该算法在解的质量和收敛速度上优于精确搜索与贪心算法.     

P*-型非线性互补问题解的存在性

首先利用Poincare‐Bohl定理给出择一性定理,然后用该定理证明非线性互补问题解的存在性,并获得互补问题有解的充分条件。     

双α-链对角占优矩阵线性互补问题的误差界

根据双α-链对角占优矩阵的定义与性质,给出其线性互补问题的误差界.数值实例显示该误差界在判定线性互补问题近似解的精确性中是有效的.