用技术传播理论分析中国的GIS发展

本引用新技术传播、组织管理和管理信息系统等理论,从理论推导和案例分析两个角度理解、分析GIS技术在中国的应用和传播。“技术－过程－环境”是分析GIS技术在国家层次上传播的三个基本要素。其中,GIS技术在组织机构内的传播过程可以理解为“知识－决策－实施－应用－评估”间相互作用的动态过程,知识和决策在传播中起核心作用。国家宏观的GIS传播环境包括知识基础设施、市场机制和制度背景,其中市场机制在GIS传播中是最具效力的影响因素。初步的数据分析和案例研究表明：中国的GIS产业增长速度很快,但仍面临着数据获得性差、市场规模小而破碎、信息／知识缺乏、市场机制不成熟等问题。另外还存在一些常见的项目管理问题。如系统可行性研究和系统评估的形式化、全面而通用的系统规划、过高的设计目标、过于追求系统的标准化和先进性、夸大GIS的作用和效益等。本建议：（1）从研究GIS技术与组织管理的角度积累实用的知识,以此来指导GIS项目的决策、规划和实现;（2）中国的GIS发展大体上是跟随发达国家,政府应致力于实现GIS产业良性发展的起步规模（critical mass);（3）政府应在市场不成熟或失效的地方进行扶植,避免过多干预和控制市场,防止出现政策失败;（4）采用顾及普通GIS用户利益的、单轨制的、简单化的、低价格的、约束少的地理数据政策。     

一种求解混载校车路径的启发式算法

为了避免二进制粒子群算法(BPSO)容易陷入局部极值的缺陷,提出了一种改进的二进制粒子群算法(IBPSO)。该算法在运行过程中引入遗传算法的交叉和变异策略,以便增加种群的多样性,避免粒子的早熟收敛;同时采用免疫算法的疫苗机制,通过合理的疫苗提取、疫苗接种、疫苗选择有效地抑制种群退化的可能。首先采用Wilcoxon秩和检验指标来获得对分类起较大作用的预选特征子集,然后利用IBPSO算法对基因的特征子集和支持向量机(SVM)的参数进行寻优,最后采用IBPSO算法对结肠癌检测问题进行了研究。实验结果表明,该方法可以在较少的特征基因下取得较高精度,且所选的特征基因与结肠癌密切相关,进一步验证了方法的可行性和有效性。     

基于GIS的镇平县农村饮水安全现状空间分析

运用GIS技术手段,通过统计分析、叠合分析和缓冲区分析等方法,分析了镇平县农村的供水设施、水质、水量、方便程度和保证率等饮水安全现状与空间分布规律.利用GIS可以方便快捷地分析饮水的各项指标和影响因子,减少野外工作量,提高速度和效益.     

求解多车型校车路径问题的混合集合划分的GRASP算法

针对不同规划场景下具有不同优化目标的多车型校车路径问题(HSBRP),提出一种混合集合划分(SP)的贪婪随机自适应(Greedy Randomized Adaptive Search Procedure,GRASP)算法。根据GRASP算法寻优过程中产生的路径信息构建SP模型,然后使用CPLEX精确优化器对SP模型进行求解。为了适应不同类型的HSBRP问题,改进GRASP的初始解构造函数得到一个可行解,并将其对应的路径放入路径池;在局部搜索过程中应用多种邻域结构和可变邻域下降(VND)来提升解的质量,同时在路径池中记录在搜索过程中得到提升的路径和在每次迭代中得到局部最好解的路径信息。使用基准测试案例进行测试,实验结果表明在GRASP算法中,混合SP能够有效地提高算法的求解性能和稳定性,并且该算法能适应不同优化目标下车型混合和车辆数限制两类HSBRP的求解;与现有算法的比较结果再次验证了所提算法的有效性。     

一种求解多校多车型校车路径问题的元启发算法

针对多种车型可用的多校校车路径问题(SBRP),建立数学模型,并提出了一种迭代局部搜索(ILS)元启发算法进行求解。该算法引入并改进了带时间窗的装卸一体化问题(PDPTW)求解中的点对邻域算子,并使用可变邻域下降搜索(VND)完成局部提升。局部提升过程中,设计一种基于路径段的车型调整策略,尽可能地调整车型,降低成本,并允许接受一定偏差范围内的邻域解以保证搜索的多样性。对于局部提升得到的最好解,使用多点移动方法对其进行扰动,以避免算法过早陷入局部最优。在国际基准测试案例上分别测试多校混载和不混载模式下算法的性能,实验结果验证了设计算法的有效性。进一步使用提出的算法求解单车型多校SBRP问题,并与后启发算法、模拟退火算法和记录更新法等算法进行比较,实验结果表明该算法仍然能够获得较好的优化效果。     

基于GIS的镇平县农村饮水安全现状空间分析

运用GIS技术手段，通过统计分析、叠合分析和缓冲区分析等方法，分析了镇平县农村的供水设施、水质、水量、方便程度和保证率等饮水安全现状与空间分布规律。利用GIS可以方便快捷地分析饮水的各项指标和影响因子，减少野外工作量，提高速度和效益，揭示农村饮水现状的空间规律。     

烟草物流管理平台的设计与应用

提出了一个企业级烟草物流管理平台的设计方案,将GIS和GPS技术引入到烟草物流业务中,以满足烟草物流配送的调度、导航与监控需求。通过对烟草物流配送流程的调研和分析,总体系统设计采用C/S、B/S、M/S相结合的模式,实现了地理数据采集、配送线路设计、车辆监控等物流管理基本功能。烟草物流管理平台应用于浙江省某市烟草公司后,实现了配送中心管辖范围内的配送智能调度,既提高了服务质量,又节省了配送成本。     

校车路径问题的改进迭代局部搜索算法

针对考虑站点服务时间、学生最大乘车时间约束的校车路径问题(SBRP),提出一种改进迭代局部搜索(ILS)算法以提升求解质量。该算法使用大规模邻域搜索(LNS)算法作为扰动算子;在解的破坏过程中,设计一组解的破坏因子并赋以一定的选择概率,每隔若干次迭代后根据解的质量自适应更改破坏因子的选择概率,进而调整解的破坏程度。为提升ILS解的多样性,算法采用了基于偏差系数的邻域解接受准则。在国际基准测试案例上进行了测试,测试结果表明在ILS算法中使用自适应调整破坏程度的LNS扰动比常规扰动和其他破坏扰动的求解质量有大幅提升;与蚁群算法的比较结果进一步验证了改进算法的有效性。     

需求可拆分校车路径问题的元启发式算法

校车路径规划中,允许站点乘车需求拆分通常能有效地降低校车服务成本。将该问题定义为需求可拆分校车路径问题(SDSBRP)进行求解。由于校车服务中要顾及学生最大乘车时间,且优化目标要兼顾所需校车数量和校车行驶距离,经典SDVRP算法难以直接应用于SDSBRP。因此分析了该问题的解特征,首次构建双目标SDSBRP数学模型,并首次设计针对该问题的元启发式求解算法。该算法首先构造初始可行解,然后在模拟退火算法框架下,引入站点需求拆分的邻域搜索算子进行迭代搜索,逐步改善解的质量。邻域搜索中,设计了多目标问题的邻域接受准则来引导邻域解的搜索方向,并引入破坏重建机制来增加解的多样性。使用已有的测试案例集和改造的测试案例进行算法测试,实验结果表明所提算法收敛性好,能够显著降低校车服务成本。     

车辆数限制的多车型校车路径问题模型及算法研究

为适应校车路径规划中校车有多种车型且每种车型数量受限的需求,建立车辆数限制的多车型校车路径问题(HFSBRP)的数学模型,并提出一种迭代局部搜索算法进行求解。该算法借助邻域随机选择的变邻域下降搜索(VND)算法完成局部提升。局部提升过程中,首先调整车型,然后再混合使用缩减路径数和提高车辆利用率的邻域解接受策略以提高算法的寻优能力,为保证解的多样性,允许接受一定偏差范围内的邻域解。此外,为避免算法过早陷入局部最优,设计了多点交换和移动的扰动规则。基于国际基准测试案例进行模型验证和算法测试,实验结果表明了模型的正确性和算法的有效性。