模糊机会约束规划下的物流配送路径优化

针对模糊需求信息条件下物流配送路径优化问题进行了分析,运用模糊数学的可能性理论建立了该问题的模糊机会约束规划模型,并构造了一种新的禁忌搜索算法进行求解。算例说明,该模型及算法对于模糊需求下物流配送路径优化问题具有一定的实用价值。     

区域物流网络表述模型与结构分析*

为了定量化表述区域物流网络以及分析其结构特征,提出了区域物流网络表述模型。以湖南省为例,从节点度和强度分布、边的权重差异度、集聚性、节点度相关性等对区域物流网络结构进行定量分析。发现其网络为无标度网络,具有双幂律特征,边权差异度大、大节点联系紧密,拓扑结构为非同类网络等结构特征。     

并联DC-DC变换器系统的固定时间分布式协同控制

针对负载为超级电容的并联DC-DC变换器系统,为了在固定时间内实现电流输出均衡目标,提出固定时间分布式协同控制方法.将耦合子系统之间的通信拓扑,利用无向图进行刻画.借助输入输出反馈线性化技术,将并联DC-DC变换器系统的电流均衡控制设计难题转化为固定时间内一阶多智能体系统的一致性跟踪问题.借助符号函数、拉普拉斯矩阵、牵制增益矩阵,基于最近邻原则,设计参数可调的固定时间电流均衡分布式协同控制律.利用李亚谱诺夫函数严格证明整个闭环系统的稳定性,并推导出收敛时间的上界.所提出的固定时间电流均衡分布式协同控制方法,可以克服有限时间协同控制方法对初始状态依赖性强的缺点,同时改善了系统的收敛性.借助仿真,验证了所提出方法的有效性和可行性.     

易腐物品车辆路径问题的并行遗传算法

本文采用并行遗传算法研究了易腐物品的车辆路径问题。通过设计粗粒度并行遗传算法和交叉、变异等算子,提高了算法的计算效率和性能。最后,以计算示例验证了算法的有效性。     

符号网络下一类非线性二分一致性系统的跟踪控制

研究具有对抗交互的一类非线性多智能体系统的二分一致性跟踪控制问题,借助有向符号图刻画智能体之间的通信关系,并假定符号图是结构平衡的.进一步,借助符号图网络对二分一致性跟踪问题进行公式化描述.基于最近邻原则,结合拉普拉斯矩阵、牵制矩阵、符号函数、耦合增益参数等,设计分布式控制律.利用Barbalat引理和李亚谱诺夫函数证明整个闭环系统的渐近稳定性,在保持闭环系统稳定的条件下推导出耦合增益的下界.最后通过仿真验证所提出方法的有效性.     

考虑决策者情绪的暴雨动态贝叶斯网络情景推演

为处理“7·20”河南省特大暴雨灾害的复杂演化过程,验证应急管理措施的科学性和有效性,利用动态贝叶斯网络,运用证据理论和情绪更新机制,提出了一种主客观因素相结合的情景推演方法,较同类方法更加注重对决策者情绪等主观因素的研究。结果表明：动态贝叶斯网络能有效仿真情景推演的动态变化过程,改进DS证据理论能减少方法的主观性并处理演化过程不确定性,情绪更新机制能有效地量化决策主体的情绪变化情况。     

带装载量约束的物流配送车辆路径优化研究

建立了物流配送车辆路径模型,设计了一种禁忌搜索算法,进行了多个算例测试和比较。测试表明模型的正确性,显示出禁忌搜索算法在物流配送车辆路径优化中计算时间节省、路程里程节省、总费用最小化等方面比遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法及其混合算法具有明显的优势,能很好地适应现代物流对配送环节快速、低成本的要求。     

基于LQR的耦合动态互联系统分布式协作 负载均衡优化控制

针对一类非等同非线性耦合互联系统,提出分布式协作负载均衡优化控制方法.将子系统间的通信联系建模成有向图,借助输入输出反馈线性化技术,将耦合互联系统的分布式负载均衡控制设计问题转化为广义线性多智能体系统的同步跟踪问题;基于最近邻原则和LQR方法,设计增益可调的分布式协作负载均衡优化控制律,耦合强度依赖于通信拓扑,控制增益依赖于子系统模型;借助矩阵变换方法,整个闭环系统的渐近稳定性可以解耦成每个子系统的稳定性,在假定通信拓扑只含有生成树的条件下,借助李亚谱诺夫函数,可证明整个闭环系统是稳定的,且通过调节控制增益,可以得到期望的响应速度.仿真结果验证了所提出控制方法的有效性及可行性.     

数学“四环双学”教学过程中的“问题解决”模式探讨

针对商科院校公共数学"四环双学"教学模式,探讨了数学"问题解决"的教学特征,指出了实施数学"问题解决"教学模式的意义,论述了其教育功能,提出了该教学模式的实施途径。     

模糊需求车辆路径问题的模型与算法①

建立了具有模糊特征的模糊车辆路径问题的数学模型,提出了求解该模型的一种基于模糊模拟的新禁忌搜索算法。这种模型与算法,将传统确定性车辆路径问题扩展为具有模糊特征的模糊车辆路径问题。通过先聚类后排序的方法,将问题分解成一个指派问题和一个TSP问题。在聚类过程中,既考虑到了车辆容量和决策者的偏好,又充分利用了已知的需求信息。实验表明,这种模型与算法是解决物流配送中模糊需求车辆路径问题的一个较好方案。