席位公平分配问题Q值法的改进

为建立席位分配问题的公平合理方案,对经典Q值法进行了研究并提出改进,构造了衡量相对不公平程度的新标准量。通过对几个经典席位分配问题实例的计算,比较分析了多种席位分配方法的求解结果,并与经典的Q值法进行了公平性的比较。结果表明改进的标准量更为合理,从而验证了该方法的有效性和合理性。     

席位公平分配的最短路径算法

目的 丰富决策优化的经典问题－席位公平分配的解决办法。方法 最短路径算法。结果 给出了用最短路径法解决席位公平分配的具体步骤。结论 最短路径方法合理可行。     

席位公平分配的最短路径算法

目的丰富决策优化的经典问题席位公平分配的解决办法.方法最短路径算法.结果给出了用最短路径法解决席位公平分配的具体步骤.结论最短路径方法比较合理可行.     

席位公平分配的Q值法及其拓展模型

从χ²统计量的角度提出了席位公平分配问题相对公平性的统计学方法，从而奠定了从统计学角度建立公平分配模型的方法基础。基于χ²统计量提出了剩余部分与整体的多数相对公平性原则，建立了新的席位公平合理分配模型，给出了模型的求解步骤与计算方法。以最大熵、平均占比差及χ²统计值为公平性评价标准，通过仿真实验与多种分配方法进行比较，结果表明：该分配方法具有优越性和公平性，同时也显示了其合理性和可操作性。     

基于遗传算法的具有主次仓库的调度问题优化研究

在当今以客户为中心的供应链中,及时的确定分配方案已成为物流管理的一个重要部分,经典的配送系统大多运用单一分配规则,这一规则假设客户所需商品由与其最近的某一仓库提供[1].文章在分析和总结相关文献的基础上,研究如何在有容量限制的主次仓库间分配客户需求的供应链管理问题,当主仓库不能满足客户需求时,通过一个次仓库弥补主仓库的不足.首先,把该问题构造成一个整数规划模型,其次,运用遗传算法加以解决,算法应用和检验说明了该遗传算法在解决这类问题中的有效性和实用性,在实际的供应链网络设计中有着广泛的应用前景和实际意义.     

席位时间的分配对管制员工作负荷的影响探讨

本文以笔者所在塔台管制室席位分布为基础,通过分析管制员席位时间的合理分配,以及管制员席位时间与工作负荷之间潜移默化的关系,进一步探讨班组运行科学化管理的有效方法,以改善人力资源的利用,提高工作效率,减少管制工作中的事故率。     

蜂窝网络信道分配模型的约束处理与优化

针对遗传算法在解决蜂窝网络信道分配问题时精度不足和鲁棒性差的缺点,重新设计了考虑电磁兼容约束和话务量需求的分配模型.在该模型的基础上,提出以矩阵分配为操作单位,实数编码的遗传算法,对于信道分配中的约束优化问题具有更好的表现.仿真试验结果与现有的分配方案对比表明,本文算法解决了21小区信道分配基准测试问题,在降低相互干扰的同时,提高了频谱利用率及系统容量.     

一种采用并行免疫优化的频谱分配算法

基于图论的认知无线网络频谱分配是一个NP难问题,智能优化是求解此问题的有效方法．由于实时性是认知无线网络频谱分配不同于其他无线网络频谱分配的显著特点,故提出了一种基于主从式并行模型的并行免疫优化频谱分配算法,即在多个节点上同时并行计算种群中抗体的亲和度．给出了算法的主要思想、关键技术及基本实现步骤．仿真实验结果表明,该算法可以获得更高的网络收益,缩短频谱分配时间．与传统的经典串行算法相比,可以获得较理想的加速比和效率．     

一般变精度概率近似算子

介绍了一般二元关系下的粗糙集模型,该模型是将经典粗糙集模型的等价关系推广为一般二元关系,此时它将不再形成对象集的划分.另一方面,经典粗糙集模型中的包含关系在很多实际问题中不能完全满足.变精度粗糙集模型通过引入一个误差参数,允许在这个误差范围内尽可能多地提取信息,弥补了经典粗糙集模型在应用中的不足.给出了基于一般二元关系的变精度概率粗糙集模型,研究了一般变精度概率近似算子的一些性质.     

一种改进的基于粗糙集的云计算调度模型

针对调度分配效率不高的问题,提出了改进的基于粗糙集MapReduce的分配调度模型,该模型将MapReduce分配的线性处理改造成基于多处理器的模糊计算。描述了具体的实现算法和模型设计,在Hadoop平台上对该模型进行了实验分析。实验结果表明,在复杂云计算环境下,使用基于粗糙集的MapReduce的分配调度模型具有良好的执行效率和扩展性。     

半导体调温座椅用于电动汽车的可行性分析

对半导体调温座椅应用与电动汽车存在的技术难题进行了讨论,指出提高半导体材料的优值系数和优化设计热端的散热系统是研制半导体调温座椅的技术关键,介绍了几种性能较好的半导体制冷器材料,总结了提高材料优值系数的方法,同时针对半导体调温座椅的工作特点,提出可采用液体循环冷却技术加以解决.     

Cobb-Douglas生产函数经典参数估计模型的修正

根据LS估计理论,对Cobb-ouglas生产函数经典参数估计模型存在的问题进行了分析．通过变量变换对该模型中随机误差的方差进行了修正,建立了一个新的参数估计模型．新模型满足Gauss-Markov假定,具有LS估计的优良性质．实例分析表明,新模型的参数估计精确度明显高于经典模型．     

航空公司剩余座位定价模型研究

通过对国内航空公司现状的分析,界定了适合国内航空公司的剩余座位产品,并设计了剩余座位的销售策略和销售流程.将贝叶斯博弈引入剩余座位销售分析,建立了剩余座位定价模型,用于分析剩余座位交易过程,确定航空公司最低保留价格.     

基于蚁群算法的数据挖掘方法研究

在研究了基本蚁群聚类模型、信息熵以及几个经典的聚类分析算法的基础上,针对传统K—means算法的不足,首先提出了一种基于信息素的k-means改进算法,该算法以基于信息素的转移概率为判断标准来进行聚类,减少了算法的参数个数,加快了聚类的进程．在深入研究了基于信息熵的LF改进算法的基础上,提出了一种蚁群聚类组合算法策略．     

地铁座椅结构分析与轻量化优化方法

地铁座椅的轻量化设计对于降低地铁车辆成本、节约原材料和能源消耗具有重要意义．针对某地铁座椅的轻量化设计要求,提出了一种有限元分析与试验验证相结合的轻量化优化方法．首先,采用有限元分析软件ANSYSWorkbench对地铁座椅结构进行了强度分析,在此基础上提出了轻量化优化方案,并通过有限元分析初步验证了轻量化优化后的座椅结构满足强度要求．其次,以实际加工好的地铁座椅为试验对象,模拟实际工况,设计并实施了静载试验和动载试验．试验结果一方面检验了有限元计算分析结果的有效性,另一方面进一步验证了地铁座椅结构轻量化优化的合理性．通过探讨有限元分析与试验验证相结合的方法在地铁座椅设计中的应用,为地铁座椅轻量化设计提供了一种快速、有效的现代设计手段．     

物流网络规划的Fuzzy集成优化模型与算法

从整合的物流网络系统出发,根据各节点固定运营成本、运输成本、库存持有成本、分拣成本4方面综合决策,使用LR型模糊数建立了物流分销系统的Fuzzy集成优化模型.为求解该模型,进行了确定化处理,使之转化为一个确定型多目标线性规划模型,并设计了一个求解该模型的遗传算法,以此解决系统中给定潜在设施的位置选择、运输路线选择、配送中心最优订货量,实现了网络全局最优.最后通过算例进行了测算,结果证明了该模型、算法的有效性.     

基于独立集划分的图着色算法

针对经典的图着色问题,在顶点集随机划分的基础上,设计了一种寻求集合个数最少的独立集划分遗传算法.运行算法获得的独立集个数即为图的色数.算法引入了模块化函数思想,采用了单向传递交叉算子.通过贪婪局部优化初始种群和杂交后代个体,使算法具有较好的收敛速度.对四个经典算例的仿真结果表明,本文提出的算法可获得问题的高质量解,是一种有潜力的算法.     

解舒率的分布及其特征数

本文利用一粒茧的中途落绪数服从卜里耶·埃肯别尔根(Polya Eggenbergen)分布的结论,直接从解舒率的定义出发导出了解舒率的理论分布,求出其期望和方差的表达式,并证明了当n→∞时解舒率渐近地服从正态分布N(1/(1 λ),λ(1 ρ)/(n(1 λ)~4)))。最后对理论结果进行了随机模拟和检验,并讨论了分布参数的变化对解舒率的方差的影响,还讨论了应用中的一些问题。     

停车需求预测方法研究

为了能结合实际预测研究区域停车需求,介绍了目前主要的停车需求预测方法及各自特点．在停车生成率模型基础上建立停车需求—供应预测模型,该模型考虑了价格因素、停车服务水平对停车需求量的影响,将停车场周转率、利用率引入模型中,从而可直接得出实际应建停车位数量,同时,将停车需求分为白天和夜间分别进行预测,最后给出了计算示例．