考虑转包的平行机供应链排序

研究一类考虑转包的供应链排序问题, 即工厂从客户处接受一批订单, 这些订单既可以由工厂完成, 也可以通过支付一定费用进行转包. 工厂需要确定被转包的订单集并安排未被转包订单的生产和运输. 针对工厂为平行机生产环境的情况, 以交货期限内完成所有订单的转包成本、生产成本与运输成本之和最小化为目标, 构建了问题的数学模型, 并设计了启发式算法. 最后通过数值实验结果表明了算法的有效性.

     

基于贪心核特征提取方法的中期峰值负荷预测

针对中期电力负荷预测, 提出基于贪心核主元回归(GKPCR)、贪心核岭回归(GKRR) 的特征提取建模方法. 通过对核矩阵的稀疏逼近, GKPCR和GKRR两种贪心核特征提取方法旨在寻找特征空间中数据的低维表示, 计算需求低, 适用于大数据集的在线学习. 将所提出的方法应用于不同地区的电力负荷中期峰值预测, 并与现有预测方法进行了比较. 实验结果表明, 在同等条件下, 所提出的方法能有效地改进预测精度, 而且性能更好, 显示了其有效性和应用潜力.

     

求解整合资源条件下的运输调度问题

针对传统的物流运输调度问题(Vehicle Routing Problem,VRP)中车辆之间不协作会造成资源浪费的情况,提出整合资源条件下的运输调度问题(Vehicle Routing Problem with Integration of resources,VRPIR),建立了相应的数学模型。由于混沌具有良好的遍历性,而粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)具有概念简单,参数少,容易实现等优点,将混沌优化方法引入到粒子群优化算法中,应用混沌粒子群优化算法(Chaos Particle Swarm Algorithm,CPSO)求解VRPIR和VRP,并用CPSO和PSO分别求解VRPIR,实验结果证明该算法优于粒子群优化算法,也证明了提出的VRPIR模型优于VRP,能节省资源,且最小化成本。     

两轮自平衡小车的研究与实现

介绍以飞思卡尔MK60N512VMD100单片机为控制器和以MMA7260加速度传感器及ENC-03角速度传感器等传感器元件作为传感检测系统的两轮自平衡小车系统。阐述了基于加速度传感器和角速度传感器获取两轮小车倾斜角度的滤波算法及其实现、自平衡控制算法及其实现,电机控制策略等相关问题。实验结果表明,此小车具有较好的平衡性和稳定性。     

多周期多原料的供应链网络成本优化及其混合遗传算法

建立并求解一个基于成本最小的供应链网络模型.与以往研究不同,在该模型中生产一种产品需要至少两种原料,每种原料都可以由备选供应商提供.根据模型的特点,用0、1代表对原材料供应商、工厂和分销中心的选择情况,以MATLAB 7.6为平台,运用Sheffield大学的遗传算法工具箱,将遗传算法与线性规划算法相结合,实现了模型的求解.算例结果表明,给出的染色体编码方案正确,混合遗传算法有效,能解决多周期、多原料的供应链网络成本优化问题.还探讨了需求和距离变化,以及需求随机时对最优成本和最优个体的影响.研究表明,需求变化的影响大于距离变化的影响,需求随机对最优成本和最优个体的影响不大.     

基于混沌蚁群算法的应急救援车辆调度优化

针对应急救援车辆调度优化问题的特征和需求,以可变双向距离、道路风险和成本最小为主要目标,建立了应急救援车辆调度优化问题的多目标优化模型.为避免过早陷入局部最优,提出了基于混沌扰动的改进蚁群系统优化算法.该算法可对信息素进行全局更新混沌扰动,有效地提高了算法的适应性、求解效率和求解质量.仿真实验表明该算法是可行的,能较好地满足应急救援车辆调度的优化需求.     

基于自然语言处理的算法知识名称发现

网络中的很多程序资源在知识概念上有内在的联系,却没有超链接将它们连接在一起。将网络程序资源中的算法知识名称获取出来,组织成一个算法知识专家库文件,用于识别程序设计资源所含的知识点,即可将程序设计资源按知识点相互联系。为了自动获取程序资源中的算法知识名称,提出一种基于自然语言处理的算法知识名称发现方法。通过发现含有算法知识名称语句的字符串模式,从程序资源中提取可能含算法知识名称的字符串,从中找出最有可能出现在算法知识名称中的分词,并根据这些分词获取算法知识名称。实验结果表明,与原有人工整理出的算法知识名称集合相比,该方法新增了11.2%的算法知识点和13.6%的算法知识名称。     

一种高效的多模式字符串匹配算法

在Fan-Su(FS)多模式字符串匹配算法基础上,结合BM-Horspool(BMH)算法和Quick Search(QS)算法的优点,提出一种高效的多模式字符串匹配算法。该算法能够充分利用本次匹配失败和部分匹配成功的信息,一方面增加模式树根节点失配的概率,提高匹配过程中失配时的跳跃距离。另一方面避免不必要的状态转移,实现不匹配时的连续跳转。分析指出,在最好情况和平均情况下,时间复杂度均优于ACBM算法和FS算法。实验结果表明,一般情况下该算法的查找时间仅为AC算法的10%~35%,ACBM算法的50%~60%,FS算法的70%左右,FSQB算法的65%左右。     

大图数据上顶点驱动的并行最小生成树算法

最小生成树(minimum spanning tree,MST)是图论中最为经典算法之一.基于MST结构的聚类、分类和最短路径查询等复杂图算法,在效率和结果质量方面均有显著提高.然而,随着互联网的迅猛发展,图数据规模也变得越来越大,包含千万甚至上亿个顶点的大图数据越发常见.因此,如何在大图数据上实现查询处理和数据挖掘算法已成为亟待解决的问题之一.除此之外,由于大图数据的动态性特征,如何动态地维护算法结果也势必成为最受关注的问题之一.针对目前集中式的最小生成树算法无法解决海量和动态图数据的问题,首先提出了分区Prim(partition Prim,PP)算法,基于此提出了顶点驱动的并行MST算法——PB(PP Boru。vka)算法,并论证了PB算法的正确性.另外,基于MapReduce和BSP框架实现了PB算法.针对只删除动态图特征,提出了MST维护算法,以实现高效的增量计算.对提出的计算和维护算法进行了代价分析和比较.最后,使用真实和模拟数据集,验证了PB算法和维护算法的有效性、高效性和可扩展性.     

度量空间中的Top-k反向Skyline查询算法

不同于传统的度量空间Skyline查询,提出了一种新颖的度量空间中的Skyline查询MkRS(metric top-kreverse skyline).MkRS从反向角度执行度量空间中的Skyline.给定查询对象q和单调参考函数f,MkRS返回k个包含m个数据对象的子集,以至于每个子集G的度量Skyline包含q.评估这种查询,需要执行从输入数据集P中n个数据对象里选择m个对象的穷举搜索以及每个排列子集的度量Skyline.这些计算由于巨大的搜索空间而需要极高成本.提出了基于排序机理的算法STS(sort and threshold skyline),它可以提前终止计算,仅需要检查很少部分的子集.然后,利用信息重用技术给出了基于重用的STS算法rSTS(reuse STS),进一步减少了STS中80%以上的I?O访问.大量的实验表明提出的算法有效、快速.