摘要:随着可持续发展理念的深入践行以及逆向物流活动对环境与社会影响的日益显著,可持续逆向物流网络设计问题正成为研究的热点.首先系统总结了可持续逆向物流网络研究的总体现状,并对经济、环境、社会目标测度指标与方法、数学模型的决策变量、目标函数与约束条件、不确定因素考虑及处理方法、问题求解方法与工具以及研究应用情况进行概述.研究发现,经济、环境与社会影响测度指标不完善,尤其是环境与社会影响类决策变量考虑较少,社会可持续研究总体偏少且测度方法有待突破.同时,较少考虑多周期、多产品、越库作业、按质量等级回收、不确定环境等真实逆向物流运作场景,战略、战术与运作层面集成优化不够,以上这些均限制了模型的应用.面对复杂的数学模型,较少采用区间优化、模拟仿真等方法求解不确定问题,更为高效、可靠的元启发式算法或精确算法亟待设计,同时应用仿真优化技术、交叉熵等进行效能评估或算法间比较以提升网络设计的效率和科学性.最后展望了可持续逆向物流网络设计潜在的发展趋势.

摘要:研究变质品的订购、定价和保鲜技术投资联合决策问题.假设产品需求同时受价格和库存水平的影响,系统不允许缺货并放松期末库存水平为零的约束,零售商拥有有限的货架空间或存储空间,同时考虑零售商可以通过投资保鲜技术减低产品的变质率,以平均利润最大化为目标构建库存水平影响需求下变质品的订购、定价和保鲜技术投资联合决策模型.首先证明最优策略的存在性和唯一性,并给出零售商建立期末库存的条件;然后利用最优解的相关性质设计一个求解模型的多阶段迭代算法;最后通过具体算例验证展示模型和算法的可行性和实用性,并完成相关参数的敏感性分析,获得一定的管理启示.

摘要:考虑消费者扶贫偏好,以单个农民合作社、单个农产品加工商和单个电商平台组成的三级农产品供应链为研究对象,研究企业扶贫对于供应链总利润和各成员利润的影响.研究发现,当电商平台和农民合作社未对加工商进行激励时,加工商不会主动参与扶贫,且当农产品产量处于较高水平时,企业参与扶贫才可能增加利润,并存在一个最佳扶贫水平使利润最大.最后,通过设计“农民保证金$+$电商平台补贴”的两部制契约,使供应链实现帕累托改进,为现实中企业在扶贫同时提高自身利润的合作机制设置提供理论支持.

摘要:针对群体决策的权力分布问题,考虑决策规则与网络效应的双重影响,研究社会网络视角下权力的分析方法.通过分析社会网络的结构、测度节点间的影响程度构建群体的影响网络,以影响网络为基础对允许弃权的Banzhaf指数进行拓展,提出网络决策权力的概念及测定方法,并对其性质及影响因素进行分析.结果表明:处于网络中心的个体,会因拥有更多“规则”以外的权力而成为关键决策者;而“规则权力”较高的个体,可能会因处于边缘位置而成为决策中的“弱者”.所提出的决策权力考虑了决策个体对结果的直接及间接影响,并提供一种准确反映决策成员贡献程度、识别关键决策者的方法.

摘要:针对专家权重和属性权重未知、阶段权重未知且与时间序列有关的动态大群体应急决策问题,提出一种考虑时间序列的动态大群体应急决策方法.首先,提出一个考虑区间直觉模糊数犹豫度的距离公式,定义区间直觉模糊数贴近度,综合考虑贴近度和相似度,用模糊聚类法对大群体专家偏好信息进行聚类;其次,基于现有区间直觉模糊熵公式的不足,提出一个新的区间直觉模糊熵公式,基于此公式考虑专家之间知识水平的差异和各个阶段偏好信息不具遗传性等特点,计算得出专家在不同属性下的权重和属性在各阶段下的权重;再次,考虑时间序列对各阶段权重的影响,构建相对熵模型,对阶段权重进行合理确定,进而利用加权平均算子得到整个决策过程中各方案的综合决策偏好;然后,利用区间直觉模糊数的得分函数和精确函数对方案进行排序,选出最优方案;最后,通过与以往文献的方法对比分析验证所提出方法的有效性和优越性.

摘要:针对乡村旅游开发适宜性等级评价问题,提出基于TOPSIS的等级评价模糊综合方法.首先,描述乡村旅游开发适宜性等级评价问题,构建乡村旅游开发适宜性评价指标体系及其等级划分标准;其次,构造基于等级划分的等级隶属函数,确定评价指标权重,进而提出计算各待开发乡村旅游地(方案)隶属于不同等级的贴近度;然后,计算其级别特征值,运用二元语义方法确定乡村旅游开发适宜性等级及其排序;最后,利用实例对文中模型与方法进行分析、说明.结果表明,所提出的等级评价TOPSIS模型与方法充分反映了等级评价概念的本质要求和特征,可有效克服常用的线性加权平均等级评价方法和最大隶属度原则的不足,不仅使得等级评定结果更加合理、可靠,而且能够区分相同等级时的差异程度,可为乡村旅游开发适宜性等级评价提供一种定量计算与定性分析相结合的新方法,创新发展多属性决策TOPSIS方法.

摘要:考虑在线旅行社(OTA)和旅游运营商(TO)通过佣金模式合作共创的旅游O2O供应链,研究两种佣金谈判模式下OTA和TO的最优定价与服务策略:FU模式,OTA与TO的佣金谈判基准为线下销售价格,且线下销售价格是TO的私有信息;N模式,OTA与TO的佣金谈判基准为线上销售价格,且线上销售价格是公共信息.分析线上渠道市场份额和谈判能力的影响,探讨TO和OTA的佣金谈判模式选择问题.结果表明:在N模式下线上渠道市场份额越高越有利于OTA,在FU模式下过高或过低的线上渠道市场份额不利于OTA.而且,过强或过弱的谈判能力不利于OTA,但过高或过低的线上渠道市场份额或越强的TO谈判能力都对TO和整个旅游O2O供应链有利.对OTA、TO和整个旅游O2O供应链而言,N模式是较优选择.

摘要:在线多属性采购拍卖已在工程招标、政府采购等诸多领域有着广泛应用.由于在实际的采购拍卖活动中,往往采购方对采购商品的相关属性指标存在不同程度的不确定性,采购商在对采购品属性的描述及相应权重的确定上都存在困难,进而导致采购商在面临供应商选择决策上难度增大.为了解决这些问题,从采购方利益角度出发,考虑风险态度对决策者行为的影响,引入前景理论,研究4种模糊描述方式并存情况下的在线多属性采购拍卖的供应商选择决策问题;在综合考虑主客观因素确定属性权重的情况下,提出一种新的在线多属性采购拍卖供应商选择决策方法;最后通过相关的算例分析与比较说明所提出方法的有效性.

摘要:针对小型无人直升机精确动力学模型难以获取以及姿态控制易受未知外界风扰影响的问题,设计一种基于强化学习(reinforcement learning,RL)与super twisting相结合的非线性控制算法.利用直升机在线飞行数据,训练执行者-评价者(actor-critic,AC)网络以逼近系统建模不确定部分.为了抑制未知外界风扰,提高系统鲁棒性,同时补偿AC网络逼近误差,设计基于super twisting的鲁棒控制算法.进而,利用Lyapunov稳定性分析方法证明无人直升机姿态误差能在有限时间内收敛到零.最后对所提出的算法进行实验验证,实验结果表明,所提出算法具有良好的控制效果,对系统不确定性和外界扰动具有良好的鲁棒性.

摘要:针对实际数据集中的每一类数据都潜在或显著地包含独有的数据风格信息,提出一种挖掘数据风格信息的双知识表达分类方法.在训练阶段,利用K近邻(KNN)算法构建社交网络以表达数据点之间的组织架构,并利用社交网络属性挖掘数据点及每一类数据整体风格信息.在分类阶段,用双知识表达约束所提出方法的分类行为,即赋予测试样本标签时既要使该样本物理上与所建分类模型最相似,也要使该样本风格上与分类模型最相似.与其他对比分类方法相比,所提出方法在不包含或包含不显著风格的数据集上至少能够取得竞争性的分类性能,在包含明显风格的数据集上能够取得优越性的分类性能.

摘要:基于图像和高程数据可以实现在不依赖GPS的情况下准确定位,在很多场景中都具有较高的实用价值.定位过程主要分为图像天际线检测、高程数据天际线检测、天际线特征提取和天际线匹配.但由于受自然环境变化和高程数据精度影响,定位匹配充满困难和挑战.针对这些问题,提出一种基于滑动窗口的金字塔模糊斜率特征,该特征主要由平均高度特征、多层斜率特征和段特征组成.在不同精度高程数据上的测试结果表明:该特征可以缓解一定范围内高程数据噪声和畸变带来的不利影响,准确区分目标高程数据天际线和非目标高程数据天际线,具有良好的准确性和稳定性.

摘要:多目标优化算法大多采用基于线性链表结构的有界Pareto存档策略,其存在迭代过程中Pareto前沿震荡衰退等弊端以及相关参数难以预先确定等技术难题.为此,构造一种适用于大规模存档集合的树形结构,并利用其取代线性结构以保证存档维护与管理的高效性,进而提出基于树形结构的无界存档策略.在此基础上,将基于正交设计的种群初始化、基于树形结构的存档更新以及基于树形结构的最优个体选择引入多目标粒子群优化,提出基于树形结构无界存档的多目标粒子群算法.最后,通过测试函数上的仿真实验验证了所提出策略与算法的科学性和有效性.

摘要:缺少先验知识和完备信息的设备健康评估一直是预测与健康管理(PHM)领域的难点问题.针对设备运行状态观测数据的无标签、不均衡、初值不确定性问题,提出一种多变量深度森林的设备健康评估方法.首先,提出一种基于相关性指标和趋势性指标的特征选择方法以去除冗余特征;然后,利用三维数据标准化和量子模糊聚类方法,动态设定设备健康状态并且解决数据初值的不确定问题;最后,采用一种多变量深度森林分类器实现设备健康状态的离线训练与在线评估.案例分析结果验证了所提出的健康评估方法的有效性和可行性.

摘要:微型无人机已广泛应用于航拍、植保、电力巡线等民用领域.但目前的微型无人机之间缺少信息交互和任务协作.针对搜索与营救场景,研究微型无人机集群的运动模式规划问题,以实现微型无人机的任务协同,完成对整个搜救区域的搜索,并将图像通过多跳传回地面.图像数据通常采用短距高吞吐量无线WiFi通信技术传输,但是WiFi有限的通信距离和微型无人机移动会引起网络中断,导致数据丢失,造成较大的传输时延.针对此问题,细致地考虑通信约束,提出基于卷地毯式搜索的组网规划算法,保证无人机网络的连通性,并据此设计非均匀节点部署方法和对应的同步/异步运动策略,可极大地降低时延,获得较好的节点负载均衡.

摘要:以一个由绿色制造商与零售商组成的双渠道供应链为研究对象,基于微分博弈分别比较分析集中式决策、采用竞争型广告策略的分散式决策与采用支持型广告策略的分散式决策模型下,双渠道供应链的最优均衡决策与最优利润.研究发现:集中式决策下的最优低碳水平、最优线上与线下广告水平均高于分散式决策,而产品最优销售价格可能高于、等于或低于分散式决策;分散式决策下,采用支持型广告策略的双渠道供应链的产品最优低碳水平、最优销售价格和最优线上广告投入水平与采用竞争型广告策略的双渠道供应链均衡策略一致;一定条件下,支持型广告策略使得分散式双渠道供应链得到Pareto改进,此时的最优线下广告投入水平优于竞争型广告策略下的最优线下广告投入水平.

摘要:为保障人-网站交互的可靠性和可信性,以探寻交互行为模式的独特性为出发点,采用行为流图描述用户与网站的交互活动,通过分析可信交互行为模式提取与用户生理及心理特性相关的交互行为特征,提出一种以可信行为特征作为度量的可信交互检测方法,并基于某网站真实日志数据验证所提可信行为特征的功效.将用户一次会话作为记录单元,描绘出用户与交互环境、工具、会话行为和所在页面4个维度相结合的行为流图;然后,依据数据分析,提取可信行为特征参数并使用SMOTE算法平衡数据集;最后,利用决策树和随机森林算法完成用于检测交互可信性的模型训练与测试.通过实验对实际数据进行检测,所提出方法在决策树模型中对用户不可信行为的错误接受率为0.44%,随机森林算法中则低至0.31%.研究结果表明,可信行为特征的组合具有用户可辨别性和独特性,证明了人-网站交互行为模式具有个体特性,与他人存在差异性,可用于检测交互行为发起者与账户真实所有者间身份的一致性.

摘要:针对传统分布式信息系统故障溯源算法对于先验知识依赖严重的问题,提出一种基于不变网络与故障注入相结合的故障溯源方法.首先,利用系统日志中收集到的系统组件运行数据,构建系统的不变网络模型,在此基础上进行节点或组件故障注入及扩散建模,建立故障网络集;然后,根据原始时间序列取值情况,制定数据质量评价规则以甄别数据是否发生突变;最后,利用实际故障网络与故障网络集中故障网络局部拟合的方式进行故障溯源,并利用数据质量评价规则对该结果进行修正,实现对系统故障源的精确定位.在仿真数据集、某开源系统数据集和某电网调度系统实采数据上的实验结果表明,所提出方法具有更高的准确率.

摘要:针对现有基于标签传播的复杂网络重叠社区识别方法所存在的社区识别精度不稳定,以及随机性较强等缺陷,提出一种新的基于标签传播的复杂网络重叠社区识别算法NOCDLP(a novel algorithm for overlapping community detection based on label propagation).该算法首先搜索网络中若干以度较高节点为中心的完全子图,并以这些完全子图为起点进行标签传播;其次通过分析节点与社区连接强度以及社区接纳某节点后的社区内部连接紧密度情况给出节点归属社区强度函数,以此作为标签传播的依据提高社区的识别精度;再次,在标签传播过程中,NOCDLP算法设置标签传播控制标记,以避免标签传播算法随机性较强的缺陷;最后,在已形成的社区中通过整理重叠节点获得更准确的重叠社区结构.算法在人工网络与真实网络中完成测试,同时与多个经典算法进行对比分析,实验结果验证了NOCDLP算法是有效的、可行的.

摘要:随着航空运输业的蓬勃发展,如何在硬件条件受限的情况下尽量提高机场的运行效率来满足日益增长的航班起降需求,日益受到关注.为了对机场航站楼登机门分配问题进一步优化,提出一种考虑登机门复合类别的航站楼分配问题,并建立数学模型,描述在航线类别、班机型号以及最短停靠间隔对于登机门选取的约束下,带有临时停机坪辅助的登机门分配优化问题.在模型经过精确算法验证的基础上,为适应登机门问题特性并求解中大规模问题,首次引进和声搜索算法,增加复杂约束条件,对编码解码、初始解产生以及寻优过程进行改进,提出一种更高效的改进和声搜索算法对模型进行求解.通过使用Lingo软件和Matlab软件对中小规模算例分别进行精确求解和智能算法求解,对比表明所提出智能算法的有效性、全局搜索能力以及求解效率.再通过对大规模问题的求解,表明所提出算法在现有条件下能够减小转机旅客的总转机路程,取得了较好的效果.

摘要:鉴于当前多态系统可用性模型刻画分层性能要求的不足,定义一种更加通用的双层多态加权$k/n$系统,提出新的分层运算符结合通用生成函数的方法解决权重的跨层次依赖问题,建立系统可用度模型;针对多态系统冗余设计面临的“子系统和部件综合选择问题”,构建可用度约束下的系统总成本优化模型,利用遗传算法编程获取各子系统和部件的经济数量;以某供电系统为例验证所提出模型及方法的正确性和有效性,并对比说明双层性能要求对系统可用性和经济性的影响. 研究成果可为复杂系统在不同性能要求下的设计优化提供决策支持.

摘要:为了快速、准确地检测老年人跌倒事件的发生,给出一种基于姿态估计的实时跌倒检测算法.首先利用基于深度学习的人体姿态估计算法得到人体关节点的坐标;然后,通过计算人体质心点的下降速度、跌倒后颈部关节点的纵坐标值是否大于阈值、以及肩部和腰部关节点的相对位置关系来判断跌倒是否发生.所给出的跌倒检测算法利用单目相机进行检测,便于以嵌入式方式应用于机器人.实验结果表明,所提出算法与当前先进方法相比取得了较好的效果.

摘要:为了提高差分进化算法对搜索空间的探索与开发能力,提高差分进化算法的收敛性与算法的进化效率,提出一种基于搜索空间均匀划分与局部搜索和聚类相结合的种群初始化方法.该方法首先对决策变量空间进行均匀划分,并从各个子空间中随机选择一个个体,得到的个体能够覆盖整个搜索空间;然后,利用Hooke-Jeeves算法对各子空间进行局部搜索得到局部最优的个体,并结合改进的Canopy算法与K-means聚类算法,辨识搜索空间中的前景区域,以此为基础对局部搜索产生的局部最优个体进行筛选,最终生成初始种群中的个体.通过与其他种群初始化方法对CEC2017中5个测试函数进行实验对比,所提出的方法的运行时间可缩减为已有方法的0.75倍,适应度函数可减少为已有方法的0.03倍,且具有最小的标准差以及最优的收敛特性.

摘要:气动辅助变轨技术在节省推进、延长航天器寿命等方面具有可观的应用价值,但工程实践却严重受制于气动效应不确定性,因此,设计了针对气动效应不确定性的SMC-$H_2/H_\infty$鲁棒制导算法.算法基于高斯伪谱法获取的标称轨迹和控制序列,通过构建气动效应的不确定性模型,利用奇异摄动理论将气动辅助变轨飞行器动力学划分为位置和速度回路,设计滑模和鲁棒$H_2/H_\infty$控制器分别实现制导控制.进一步,通过MatLab/xPC和飞行器机载计算模块组成的实时仿真系统验证,所设计鲁棒制导算法在计算复杂度满足工程约束前提下,能够在存在气动效应不确定性的场景下实现标称轨迹的跟踪,表明所设计的鲁棒制导算法能够有效地增强系统的鲁棒性,具有重要的工程应用价值.

摘要:针对非线性马尔科夫跳变多智能体系统在有向固定拓扑下的领导跟随一致性问题,为减少智能体间不必要的通信传输,节约网络资源,保证系统性能,提出一种自适应事件触发控制策略.首先,将每一个智能体均视为马尔科夫跳变系统,且马尔科夫链的转移概率部分未知;通过简单的模型转换建立误差系统,将多智能体系统一致性问题转化为误差系统的稳定性问题;在此基础上,构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函并利用Jensen不等式和线性矩阵不等式等技术给出使多智能体系统达到领导跟随一致性的充分条件及控制器设计方法;通过求解线性矩阵不等式可以得到多智能体系统一致性控制器增益矩阵和事件触发参数矩阵;最后,通过数值仿真验证所提出方法的有效性.

摘要:提出一种面向查询扩展的基于评价框架SRCSAC(support-relevancy-chi-square analysis-confidence)的加权关联规则挖掘算法,给出跨语言查询译后扩展模型和新的扩展词权值计算方法,并提出基于SRCSAC框架挖掘的跨语言查询译后扩展算法.该算法采用支持度-关联度框架和新的剪枝策略挖掘有效频繁项集,通过卡方分析-置信度框架从有效频繁项集中提取加权关联规则,根据扩展模型从关联规则中获取优质扩展词,实现跨语言译后扩展.实验结果表明:所提算法能有效遏制查询主题漂移和词不匹配问题;与基准检索比较,其前件扩展、后件扩展和混合扩展的MAP最低平均增幅分别为86.85%、86.04%和86.00%;与对比方法比较,其长查询检索的MAP最低平均增幅分别可达12.23%、9.06%和12.6%,都高于短查询检索的增幅;与后件扩展算法比较,前件扩展和混合扩展的MAP最高增幅可达5.5%;置信度有助于提升前件扩展和混合扩展算法的检索性能,关联度有利于后件扩展算法检索性能的提高,支持度和关联度对后件扩展算法的短查询检索更有效.

摘要:针对现有基于先验假设的图像去雾算法无法普适性求解问题,提出一种基于稀疏系数匹配学习的图像去雾算法.该算法从图像复原角度出发,将雾天退化模型的求解转换为基于数据库的稀疏系数匹配.之后,从图像增强角度着手,将图像高亮区域对比度恢复量化为反馈迭代问题,进而有效提升图像的视觉效果.实验结果表明,所提出的算法在获得较好去雾结果的同时能够有效提升图像细节和对比度,并具有较强的适用性.

摘要:高炉炼铁过程操作者根据炉况设定喷煤量,针对在增减量的大小和时机上存在盲目性、粗糙性、滞后性难题,将高炉冶炼机理与专家经验、过程信息相结合,建立基于煤气流分布和炉缸热状态评价的喷煤反馈补偿模型.首先,分析提取表征高炉煤气流分布和炉缸热状态的重要参数,利用熵权法确定评价模型的输入参数权重,依据专家经验与数据统计分析相结合的方法划分参数等级,分别建立煤气流分布和基于炉温预测的炉缸热状态评价模型;其次,建立与炉缸热状态和煤气流分布相适应的喷煤量反馈补偿模型,消除喷煤设定值不确定性、滞后性影响,提高煤粉的燃烧效率,实时、准确地为现场操作人员提供喷煤设定值.

摘要:针对由一个风险中性供应商和一个损失厌恶零售商构成的二级供应链,研究随机需求下考虑零售商参照利润效应的供应链决策问题.在回购政策下,建立以供应商为主方、零售商为从方的Stackelberg主从博弈模型.结合参照依赖偏好模型分别得到集中和分散供应链决策,分析供应链最优决策与损失厌恶程度、参照利润强度和零售商乐观水平之间的关系,并进一步设计能够实现供应链完美协调的回购契约机制.研究结果表明,在集中和分散供应链决策下,零售商订货量均随着损失厌恶和乐观程度的增加而减少.而当零售商损失厌恶程度较低时,订货量随参照利润强度的增加而增加;反之,亦成立.对于批发价格决策,则存在一个阈值,当高于该阈值时,批发价格随着零售商损失厌恶、乐观程度和参照利润强度的增大而增加;低于该阈值时,批发价格随着损失厌恶、乐观程度和参照利润强度的增大而降低.