配送中多车场多任务多车型车辆调度研究

多车场多车型多任务的车辆调度优化是城市配送中的典型问题。针对该问题从空驶成本、运输成本和时间成本三个维度构建了一个VRP的数学模型,并采用自适应多态蚁群算法对模型加以求解。通过实例仿真,将仿真优化结果与未优化的随机结果进行了比较。结果发现优化后的成本比未优化的成本低,并且证明了对多车场多车型多任务的VRP模型进行优化非常必要。     

C-W算法在配送车辆优化调度中的应用

物流配送车辆优化调度是物流配送中非常关键的一个环节。文章简单介绍了当前最具有代表性的算法,指出目前启发式算法是求解车辆路径问题的主要方法,并以C-W算法为典型,结合实例验证了其对解决配送车辆调度问题的适用性。     

自适应蚁群优化算法在物流调度中的应用研究

供应链中的物流过程可作为一个调度问题进行研究,物流过程的调度是一个组合优化问题.首先对物流过程进行分析,建立物流调度的数学模型,提出了基于自适应蚁群优化的物件调度算法,实现供应链物流过程中物件的动态分配.最后试验结果表明,使用自适应蚁群优化策略测试不同的订单组合,得到一个优化解决方案,该方案能使尽可能多的定单按时交付,同时也能将订单的延迟减小.     

多配送中心粮食物流车辆调度混合蚁群算法

在对多配送中心粮食车辆调度问题进行直观描述的基础上,建立了该问题的数学模型。并在国内外研究现状的基础上,提出了一个混合蚁群算法来求解多配送中心车辆调度问题,设计了蚂蚁转移策略、可行解构造策略和信息素更新策略,采用K邻域来限制蚂蚁的转移目标,并采用LK算法优化策略来优化蚂蚁遍历路径和可行解。给出了一个具有代表性的算例实验结果和结果分析,通过实验表明了此方法对优化多配送中心粮食车辆调度问题的有效性。     

蚁群优化自适应遗传算法物流车辆调度实现

研究了使用蚁群算法优化遗传算法解决物流车辆调度问题;针对遗传算法在求解车辆调度问题时容易出现早熟,导致求解质量不高的问题;首先,定义了车辆调度问题的数学模型,在此基础上提出了一种对遗传算法中的交叉和变异概率进行自适应调整的方法,通过自适应遗传算法获得最优解;为了实现对其进一步的优化,使用蚁群算法提出一种对遗传算法最优解的进行优化的算法,将从遗传算法获得的最优路径的适应度初始化蚁群算法的各客户点之间的信息素,从而得到了进一步优化的最优路径;仿真实验得到平均最小配送距离仅为40.72,时间为2.11,计算效率较高,且与标准遗传算法、自适应遗传算法和蚁群算法相比,文中方法在最小配送距离、迭代数以及时间都具有较大优越性。     

基于蚁群算法的物流车辆监控及调度系统设计

物流车辆的监控以及调度关系着企业的成本与利润,因此,需要对企业的物流配送方法进行合理规划。研究中采用了蚁群算法进行路径的规划,实验中对信息素的增量函数进行了优化,同时利用爬山操作来优化蚁群算法。结果显示当信息素挥发因子ρ=1时,改进后的爬山蚁群算法在迭代至16次时开始大幅收敛;当迭代次数为45时,接近最优解;该算法比基础蚁群算法的精度提升了14.23%。在B公司的案例分析中,当客户数量为100时,爬山蚁群算法的使用车辆数为22,成本为5 798.6元,客户满意度为96.8%。实验证明改进的蚁群算法能够有效用于物流车辆的监控及调度中。     

基于自适应遗传算法的配送车辆调度聚类分析

对较小货运量的物流车辆调度问题,本文给出了一种基于自适应遗传算法和k-均值算法相结合的聚类算法。实验结果表明,该算法具有良好的性能。     

混合遗传算法求解配送车辆调度问题

车辆调度优化是物流配送的关键环节。针对有时间窗的车辆调度问题,综合考虑了路网中的交通状况,提出改进的车辆调度模型。并针对这个模型,设计了混合遗传算法,采用自适应策略调整交叉和变异概率,引进有效的交叉和变异算子,并结合模拟退火算法缓解遗传算法的选择压力,避免早熟收敛。仿真结果表明该算法与标准遗传算法相比有更好的性能。     

蚁群优化算法在物流车辆调度系统中的应用

根据对蚁群算法进行的深入研究,指出了蚁群算法在解决大型非线性系统优化问题时的优越性。通过仔细分析遗传算法和粒子群算法在解决物流车辆调度系统问题的不足之处,基于蚁群算法的优点,并根据物流车辆调度系统自身的特点,对基本蚁群算法进行适当的改进,给出算法框架。并且以线性规划理论为基础,建立物流车辆系统的数学模型,给出调度目标与约束条件,用改进后的蚁群算法求解物流车辆调度系统的问题,求得最优解,根据最优解和调度准则进行实时调度。使用Java语言编写模拟程序对比基于改进粒子群算法和改进蚁群算法的调度程序。通过对比证明了所提出的改进蚁群算法解决物流车辆调度优化问题的正确性和有效性     

多物流中心共同配送的车辆路径问题研究

研究多物流中心共同配送的车辆路径问题。首先考虑客户服务关系变化与客户需求的异质性情况,设计一种共享客户需求、配送车辆与物流中心的共享物流模式;再综合考虑车辆容量、油耗、碳排放、最长行驶时间、客户需求量与服务时间等因素,以总成本最小为目标构建多物流中心共同配送的车辆路径规划模型,并设计一种改进蚁群算法进行求解;最后采用多类型算例进行仿真实验,结果表明共享物流模式能有效避免交叉配送与迂回运输等不合理现象,降低物流成本,缩短车辆行驶距离,减少车辆碳排放,促进物流与环境的和谐发展。     

层次化网络安全威胁态势评估技术研究*

为了评估大规模网络系统的安全状态,针对机密性、完整性和可用性,采用层次化分析方法,建立一种网络安全威胁态势量化评估模型。该模型包括一套分为服务、主机、子网、全网四层的安全威胁态势指标和各项指标的量化计算方法。实验结果表明,该模型具有较好的可操作性,能够准确、直观地刻画网络系统的安全演化过程。     

A BIPMU-based network security situation assessment method for wireless network

With the rapid development of information technology, wireless network has been accepted by the public and widely used in the daily life and work. Especially with the comprehensive deployment of 5G network technology, the application scope of wireless network is continuously increasing, which can greatly reduce the IT infrastructure overhead and human resource investment. Although the tremendous advantages, wireless network inevitably suffers from some severe security challenges. For example, the network data is characterized by large volumes, variety and high dimensions, which would greatly affect the efficiency and accuracy of network security situation assessment (NSSA). To solve this problem, we first design a novel model based on parsimonious memory unit (PMU), namely, bidirectional parsimonious memory unit (BIPMU). Compared with PMU, BIPMU can not only learn and characterize data through its time series relationship, but also comprehensively and effectively manage the potential connection of long-term and short-term dependence on time series data. Subsequently, we adopt BIPMU to design a novel NSSA method to evaluate the real-time security situation of wireless network. Finally, we develop a prototype implementation of our proposed NSSA method and provide the performance evaluation. The experimental results demonstrate that compared with the previous NSSA methods, our proposed NSSA method is much more attractive in efficiency and accuracy.     

一种面向DDoS攻击的网络安全态势评估方法

从网络拥塞对应用服务器及网络结构造成的影响出发,引入图论的相关算法,提出一种面向DDoS攻击的网络安全态势评估方法,根据拥塞链路与服务器的距离以及拥塞链路是否处于网络映射图的最小边割集内,计算攻击行为对网络安全态势的影响值,以此进行态势的量化分析。最后使用网络仿真工具验证了该方法的适用性。     

医院网络安全现状分析及研究

医院网络安全一直是医院信息化的长期话题,本文总结了作者多年来网络管理的经验,系统地阐述了诸如网络设备可靠性、计算机病毒及非法入侵、内网安全、雷击和人为因素等威胁医院网络安全的因子,并提出了相应的防范措施,对于医院和医疗机构建立新的网络或者对现有网络进行改造都具有一定的理论指导意义.     

基于综合加权的层次化网络安全态势评估方法

针对网络安全态势评估中权值计算过于依赖专家经验,忽略了客观因子对态势决策结果的影响的现状,提出了一种综合加权的层次化网络安全态势评估方法;依据该指标体系综合赋权,由层次分析法计算主观权值和粗糙集方法计算客观权值,联合两种权值得到综合权值,并结合了因子加权求和法来综合分析当前网络安全态势状况。实验表明该方法切实可行,能更客观、准确地分析网络安全状况。     

无线网络安全风险评估方式的应用研究

通过无线网络连接可以减少有线连接方式中一些不必要的程序和环节,提高了连接网络的效率,但在对无线网络的风险进行评估时,不能利用传统的有线评估方式,导致评估的准确率大大降低,影响了其稳定性和安全性。所以,为了提高无线网络连接的安全性能,就需要对无线网络连接方式的特征进行研究,并根据存在的问题,制定合理有效的应对措施,来有效的对无线网络安全风险进行评估。     

基于云模型的网络安全态势分析与评估

为了更合理地分析和评估网络安全态势,提出了一种基于云模型的网络安全态势分析方法,给出了算法实现的基本思想、关键技术和实现步骤。在标准概念云的生成过程中,提出一种改进的未知确定度的逆向云生成算法,并证明了该算法对云数字特征的估计偏差更小,精度更高。最后,通过kddcup99数据集进行仿真实验。结果表明,该方法兼顾了风险分析的模糊性和随机性,可以较好地对网络安全态势进行分析和预测,为采取正确的预防措施提供了有力参考。     

企业办公网移动终端安全接入技术研究

针对企业办公网移动终端设备安全接入问题,研究了移动终端的安全接入技术,并构建了安全接入系统架构,实现移动终端访问企业办公网的安全接入,及企业办公网向移动终端设备延伸的安全保障机制,为开放网络环境下的移动办公提供了安全支撑.     

基于模糊层次算法的移动互联网安全态势评估研究

针对移动互联网领域日益严重的安全问题,通过对现有网络安全态势评估算法的研究,提出了一种基于改进模糊层次算法的移动互联网安全态势评估模型。首先对移动网络的安全态势要素进行分析和研究,提出了一种移动互联网安全态势评估指标体系;针对传统模糊层次模型中指标权重选择不确定性问题,采用群组层次分析法（Analytic Hierarchy Process,AHP）与熵权法相结合的方式,建立多因素二级评估模型。实验结果表明改进后的评估方法更加客观,有效地反映了指标权重,得到的评估结果更加准确、真实。     

基于电信网的网络安全风险评估研究与应用

有效地对电信网开展安全风险评估工作,是提高电信网整体防护水平的重要方法.本文结合电信网的具体情况从网络安全风险评估的定义、分类、面临的网络安全问题以及评估的原则等方面进行深入的研究,最后介绍网络安全风险评估在电信网中的应用.