基于可拓学的自适应软件形式化方法

可拓学的核心是建立灵活变通地应对不确定变化和灵感涌现的适应性模型。讨论引入可拓理论去描述、分析和评价软件系统的自适应性质、范围和程度的可能性。用基元描述软件实体,将软件系统构造成基元网,利用拓展分析、可拓变换和优度评价等定性与定量相结合的方法揭示了自适应软件系统的动态性质,并形成了一种自适应软件形式化方法。     

可拓检测的可拓变换机理

物元变换是可拓检测功能模型的环节之一,变换结果直接影响着能否解决不可测问题。基于可拓学解决矛盾问题的方法,利用相关物元在可拓检测中的重要作用,提出了对不可测物元实施的具体可拓变换方法,研究了可拓检测的可拓变换机理。     

可拓评价方法的改进及其应用研究

在介绍了可拓评价方法的基础上,指出传统可拓评价方法在确定权重系数时存在人为因素,造成评价结果的主观性。根据评价指标的超标指数,对确定权重的层次分析法做了改进,并应用于某矿山地表水环境质量评价中。对比发现,改进后的可拓评价结果优于传统方法的计算结果,评价图刻画更加精细,也更符合实际情况。     

从用户需求语句建立问题可拓模型的研究

准确地建立待解决问题的可拓模型是可拓策略生成的关键步骤。目前的可拓策略生成系统在建立可拓模型时因自然语言理解的困难,未能充分理解用户需求,所以较难自动建立问题的可拓模型。提出了解析用户自然语言需求语句、并自动建立可拓模型的方法。该方法的核心包括4步:1)对用户需求语句进行组块分析得到短语序列;2)对短语序列进行分类;3)使用匹配规则抽取分类后的短语,得到便于计算机处理的需求信息;4)结合数据库技术进行可拓模型的建立。以租房问题为案例,实现了该方法。实验结果表明,该方法能较好地理解用户需求信息并成功建立租房问题可拓模型。     

基于可拓方法的网络购物策略生成问题

针对用户在购物过程中对不同价格、性能以及喜好程度等不尽人意的矛盾问题,以可拓理论为基础,建立问题的可拓模型。通过对物元的特征进行拓展分析及可拓变换生成解决相关矛盾问题的策略集,并根据价格以及性能为综合评价指数,对策略进行优度评价,生成可拓策略集供用户和决策者参考。     

基于可拓知识模型的决策评价系统的研究与实现

该文结合循环经济发展评价指标体系特征,以可拓学的物元模型和可拓集合、关联函数理论为基础,结合层次分析法,建立了研究复杂指标体系和评价模型的可拓知识表示方法和实现方法,并给出了面向对象的可拓知识表示框架和知识库的逻辑设计。     

可拓数据挖掘方法在解决矛盾问题中的研究

阐述了可拓数据挖掘概念和矛盾问题的形式化模型,研究了可拓数据挖掘方法过程及解决矛盾问题的方法,并通过实例进行了说明,得出应用可拓数据挖掘解决矛盾问题的策略可以为技术实现策略生成探索出一条可行之路。     

可拓自适应混杂控制

针对自适应控制只能处理渐变问题和量变问题的局限性,探讨运用可拓控制对自适应控制进行补充的问题,建立一种新型的控制方法———可拓自适应混杂控制方法.该控制方法的体系结构由自适应控制器和可拓控制器两个部分组成,中间通过基于可拓集合的智能开关来转换连接.自适应控制器的输出计算是基于可拓集合的测度模式的,它只依赖于控制特征量的先验经典域和节域,无需预先提供数学模型或控制结构信息.可拓控制器由可拓模型、关联度计算、可拓分析、可拓变换和优度评价5个模块组成,它善于处理非渐变和质变的控制问题.     

黏性土冻胀风险可拓评价方法研究

针对黏性土冻胀性分级指标单一、界限值大,无法反映冻胀影响因素间不确定性的问题,本文在基于可拓云模型在不确定性方面的优点,结合熵值客观赋权方法提出了以取样深度、含水率、干密度、孔隙比和超塑含水率为评价指标的可拓云综合评价模型.该模型可根据实测数据与冻胀风险等级的随机性处理离散化问题,真实反映指标间的模糊性、随机性以及不确定性关系,准确评价黏性土冻胀等级,通过工程案例对该模型的有效性进行了验证.研究结果表明,基于熵值法的可拓云综合评价模型在黏性土冻胀风险评价中的应用是有效的、可行的.     

基于扩展多信号模型的故障样本可拓评价方法

合理确定评价指标及分配指标权重对故障样本评价至关重要,文章在综合考虑测试性验证试验目的和考核内容的基础上,提出一种基于扩展多信号模型的故障样本可拓评价方法;方法基于扩展多信号流图构建故障样本评价的指标,结合可拓学理论,建立基于平均故障关联度的故障样本集可拓评价模型,并对某型机载数传测试性验证试验故障样本进行评价;研究结果验证了所提方法的有效性。     

武器装备费用预警系统的分析和构建

提出构建一种武器装备费用预警系统。在系统分析费用预警影响因素、预警指标以及预警界限的基础上构建了武器装备费用预警系统的理论框架，提出了系统的基本体系结构，对各个子系统的具体功能展开研究。     

基于粗糙集和灰色的供应链知识共享风险预警

从分析供应链的重要组织形式—虚拟企业的知识共享风险预警的评价标准入手,提出具有层次结构的风险预警评价属性模型。然后,利用粗糙集和灰色的基本理论和方法,建立基于粗糙集和灰色理论的供应链知识共享风险预警模型框架结构图,并给出其中的基于分辨矩阵的指标属性约简算法,优化评价指标。在此基础上,使用灰色理论对知识共享的风险进行评估。最后通过实例说明该预警模型的有效性及实用性。     

探测多目标时的反导预警雷达优化配置研究

为更好地发挥反导预警系统的预警能力,建立对多目标进行探测的地基反导预警雷达优化配置模型。以反导预警雷达的预警任务为出发点,分析预警时间、覆盖范围和自身安全性等因素对地基反导预警雷达配置的影响,建立能带有可调参数的地基反导预警雷达优化配置模型。通过改变可调参数,模型能输出不作战要求下的雷达配置方案。实例分析验证了模型的可行性。对地基反导预警雷达优化配置问题研究具有参考意义。     

基于支持向量机的财务预警模型与应用研究

提出了利用支持向量机建立财务预警系统、进行财务风险监控的方法,给出了财务评价指标体系及其量化方法,利用支持向量机的分类能力建立了财务预警的模型.最后利用上市公司的财务数据进行训练和评估,证明了基于支持向量机的财务预警模型的可行性和实用性,实验表明支持向量机在小样本情况下具有良好的非线性建模能力和泛化能力.     

基于模糊综合评价构建物流运输预警模型

针对当前公路物流运输的安全问题,提出构建公路物流运输预警模型的思想。从人、车、道路、环境和运载物品5个方面对公路物流运输的影响进行了全面分析。通过层次分析法和专家打分法确定公路物流运输的安全预警指标及其权重。采用多层次模糊综合评价法选择合适的模糊算子构建公路物流运输预警模型。利用此模型可以计算公路物流运输的安全预警级别,给出相应的预警信息。实验表明,采用模糊综合评价法构建物流运输预警模型是可行的,能够实现对运输过程的预警。     

多模块浮动机场的纵荡饱和控制

浮动机场是由多个浮体模块通过柔性连接器串联的超大型海洋平台.本文研究近岛礁部署的浮动机场纵荡响应控制技术,改善平台的稳定性和操作性.为此提出一种基于模型的非线性MIMO控制方法,抑制多模块浮体之间的纵荡响应.首先,采用网络动力学的方法建立浮动机场的动力学控制模型;然后,考虑作动器输出力饱和约束条件下,结合反步法和饱和辅助系统推导出作动器控制律.数值仿真以五模块浮动机场为算例,验证控制方法的可行性和有效性,并与PID算法进行了比较.     

Study on an improved adaptive PSO algorithm for solving multi-objective gate assignment

Gate is a key resource in the airport, which can realize rapid and safe docking, ensure the effective connection between flights and improve the capacity and service efficiency of airport. The minimum walking distances of passengers, the minimum idle time variance of each gate, the minimum number of flights at parking apron and the most reasonable utilization of large gates are selected as the optimization objectives, then an efficient multi-objective optimization model of gate assignment problem is proposed in this paper. Then an improved adaptive particle swarm optimization(DOADAPO) algorithm based on making full use of the advantages of Alpha-stable distribution and dynamic fractional calculus is deeply studied. The dynamic fractional calculus with memory characteristic is used to reflect the trajectory information of particle updating in order to improve the convergence speed. The Alpha-stable distribution theory is used to replace the uniform distribution in order to escape from the local minima in a certain probability and improve the global search ability. Next, the DOADAPO algorithm is used to solve the constructed multi-objective optimization model of gate assignment in order to fast and effectively assign the gates to different flights in different time. Finally, the actual flight data in one domestic airport is used to verify the effectiveness of the proposed method. The experiment results show that the DOADAPO algorithm can improve the convergence speed and enhance the local search ability and global search ability, and the multi-objective optimization model of gate assignment can improve the comprehensive service of gate assignment. It can effectively provide a valuable reference for assigning the gates in hub airport.     

An adaptive large neighborhood search heuristic for solving a robust gate assignment problem

With the rapid growth of air traffic demand, airport capacity becomes a major bottleneck within the air traffic control systems. Minor disturbances may have a large impact on the airport surface operations due to the overly tight schedules, which results in frequent gate conflict occurrences during airport’s daily operations. A robust gate schedule that is resilient to disturbances is essential for an airport to maintain a good performance. Unfortunately, there is no efficient expert system available for the airport managers to simultaneously consider the traditional cost (the aircraft tow cost, transfer passenger cost) and the robustness. To fill this gap, in this paper, we extend the traditional gate assignment problem and consider a wider scope, in which the traditional costs and the robustness are simultaneously considered. A mathematical model is first built, which leads to a complex non-linear model. To efficiently solve this model, an adaptive large neighborhood search (ALNS) algorithm is then designed. We novelly propose multiple local search operators by exploring the characteristics of the gate assignment problem. The comparison with the benchmark algorithm shows the competitiveness of proposed algorithm in solving the considered problem. Moreover, the proposed methodology also has great potential from the practical perspective since it can be easily integrated into current expert systems to help airport managers make satisfactory decisions.     

An analysis of activity scheduling behavior of airport travelers

A nested logit model is presented that can be used to predict the activity pattern of travelers inside an airport based on their socio-demographical characteristics (e.g. gender, age), group size, and travel related information (e.g. number of bags, airport size, and total available time). The availability of such a model enhances representation of the behavior dynamics when simulating airport pedestrian traffic. An internet-based revealed preference survey was used to collect data from persons that visit airports including both travelers and non-travelers. The survey focused on the agenda of subjects’ most recent airport trip, the frequency and attitude concerning certain types of activities they performed inside the airport, and the socio-demographic characteristics of each respondent. Three possible nested logit model structures are analyzed and one has been identified as a plausible and statistically acceptable nested structure. Also, the empirical results demonstrate the applicability of a nested logit model for use in identifying travelers’ activity patterns in an airport.     

即时配送下无人机全自动机场分区选址模型

随着城市即时配送及餐饮业迅猛发展带来的高时效性配送热潮,配送员自身安全及配送效率的矛盾急剧突出,一种兼具安全与效率的无人机即时配送新模式应运而生。无人机全自动机场正是实现零接触式配送的落脚点。基于无人机及无人机全自动机场自身特性的约束,构建以取货时间最短为目标的选址模型,确定无人机全自动机场的选址位置及根据排队论确定机场数量。随着顾客对于无人机全自动机场取货距离的减小,无人机机场选址位置的数量也会相应增加,而每个选址位置下的机场数目变少,相对应的顾客在无人机机场前的排队等候时间会逐渐上升。