物流网络级联失效下的抗毁性分析

物流网络在突发事件下易发生级联失效现象,给网络的抗毁性带来巨大影响。针对物流网络中级联失效扩散机理的认知对于提高应急对策的有效性及控制效率具有重要意义。因此基于物流网络特征构建级联失效模型,分析研究级联失效的传播对物流网络抗毁性的影响。数值仿真结果表明：以物流中心为代表的II类中转型节点的失效对网络抗毁性的影响最大。物流节点间业务联系紧密程度及网络结构均对网络抗毁性产生重要影响。     

基于区间灰数的多属性决策方法

以灰色系统理论的思想与方法为基础,探讨了属性值和属性权重均为区间灰数的多属性决策方法。根据结合理想方案与临界方案的综合关联度,提出了考虑属性权重因素的线性规划优化模型,将经典灰色关联决策由清晰数的情况推广到了区间灰数的情况。最后通过实例分析说明所提出的灰色关联决策方法的合理性及其算法的有效性。     

多准则模糊决策的区间值Vague集方法

区间值（i-v）模糊集合和Vague集是不精确知识表达的两种新理论。他们已被广泛地应用于决策系统中对不确定决策数据的描述。因此在Vague集基础上给出i-v Vague集的相关概念及性质,并将实数型Vague集群决策上的记分函数方法扩展到i-v Vague集上,提出新的记分函数,并用实例比较改进的记分函数与各种记分函数方法的优劣性。     

物流基础设施网络级联失效下的抗毁性分析

根据节点负载能力制定失效负载的重分配规则, 结合物流基础设施网络结构特征构建网络级联失效模型, 并分别从参数??、失效节点类型以及网络结构等角度对网络级联失效抗毁性展开分析. 仿真结果表明: 中转型节点的失效所带来的破坏性较一般类型节点大; 增大?? 值以及增加网络结构的复杂程度均可加强网络的抗毁性.

     

一种基于SPA的不确定多属性决策的排序方法

针对具有不确定性区间数的多属性决策问题,提出了一种基于集对分析的排序方法.通过介绍一个决策分析模型,把属性权重和决策矩阵均为区间数的多属性问题转化为区间数表示的决策方案综合评价值.然后把该区间评价值转化成联系度的形式,并给出排序准则.最后,通过算例验证该算法的有效性.     

考虑造船生产顺序的钢板库布局优化模型

在考虑造船生产顺序约束的条件下,通过分析入、出库钢板作业及库场钢板堆垛空间的动态变化特点,建立了考虑最优入库作业计划和最少堆垛数的钢板库布局优化数学模型,并采用遗传算法求解该组合优化问题。数值例分析结果表明:该模型可给出库场作业所需的最少堆垛数以及所对应的最优入库作业计划;同时还表明:在均衡出库计划模式下可减少库场使用的堆垛数。     

综合节点邻域信息下的物流网络级联失效模型构建及分析

级联失效对物流网络的安全运作具有重要影响。基于节点领域信息构建相应的级联失效模型, 分析研究物流网络的级联失效问题。数值仿真结果表明：较低的安全负载能力配置可很大程度上抵御级联失效的破坏; 重要度越大的节点的失效对网络的平均破坏程度越大; 节点平均度越大的网络结构对级联失效的抵御能力越强。这可为物流网络应急规划及应急控制研究提供理论指导。