基于动态优先权晋升的时分CAN

随着CAN总线控制网络的复杂化,单段网络上的控制节点数目增多而且网络带宽利用率要求日益提高,这使得总线上属性优先级低的数据传输延时增加。本文提出了一种基于动态优先级晋升的时分CAN的设计思想,理论上给出了不同属性数据帧传输的最大时延。解决CAN现场总线在网络带宽利用率高时,数据传输的实时性问题,尤其是保证了低优先级信息的实时性。而且,相对于TT-CAN具有更好的灵活性和更高的有效性。实验结果证明不同属性的数据时延都得到了减少,尤其是属性优先级低的数据,验证了设计思想。     

可移动货架仓储系统中商品储位分配问题研究

可移动货架仓储系统的零散存储特点给商品储位分配带来了新的挑战,使其不仅要考虑商品的关联性,还要关注商品间的数量配比关系。为此,本文研究基于可移动货架拣选模式的商品储位分配问题,考虑商品种类-数量的双重关联,构建以拣选货架移动总次数最小为目标的整数规划模型。鉴于模型的NP-hard特性,本文设计符合研究问题特点的变邻域-禁忌搜索算法,变邻域算法通过重新指定空闲子仓存放的商品间接改变商品种类的分散程度,禁忌搜索则通过改变货架中的商品种类-数量配比影响订单的拣选结果。此外,还提出使用规模缩减策略来更新储位分配方案的评价值,以进一步改进其寻优能力。最后,通过仿真算例验证模型和算法的科学性和有效性。实验结果表明,本文算法具有更强的求解能力。     

浅析Ajax技术

传统动态交互网站,采用同步方式,进行数据请求,数据显示,最后通过刷新整个页面来完成页面更改,在占用带宽、加大服务器压力的同时又闲置了日渐强劲的客户端处理能力.而异步访问技术充分利用个人计算机性能大幅提高的优势,将大量操作转移到客户端完成.对不涉及数据库的读写操作尽量都在客户端完成,不会造成页面的刷新,平滑操作,极大的提高了用户体验,保证了更高的安全性.     

考虑违约追偿和损失补偿的多中心集配网络联盟优化问题

针对多中心集配网络优化研究在网络联盟构建和机制设计方面存在的不足，研究考虑违约追偿和损失补偿的多中心集配网络联盟优化策略。首先，提出基于履约成员重要度的最小费用剩余节约方法，研究了履约成员应得利润问题，进而分别建立履约成员损失补偿和违约成员违约成本分摊模型，对履约成员应得补偿和违约成员违约成本进行了量化研究。其次，考虑违约行为导致的客户服务关系变化特征，构建了最小化网络运营总成本、车辆使用数以及服务等待时间的多目标优化模型。然后，提出了基于K-means多维聚类算法的CW-NSGA-Ⅲ混合启发式算法求解模型，该算法结合CW节约算法提高了初始可行解质量，应用精英保留策略增强了混合算法搜索性能，并引入基于路径偏移惩罚的边界交叉聚合方法改进了非支配解的选择机制，保证非支配解集的多样性，同时提高了其收敛速度，与MOGA、MOHSA和MOPSO算法进行对比分析，验证了算法的有效性。最后，结合实例对提出的模型和算法进行验证，并对不同违约成员数量和客户退出方式下的多中心集配网络优化结果进行了对比分析。结果表明，该方法能够量化违约成员违约成本，保障履约成员应得利润，完善联盟成员合作机制，并优化违约行为...     

基于实时信息的游客行程动态规划研究

基于实时信息的游客行程动态规划问题可适用于城市景点的游客行程规划、主题公园的游客行程规划、博物馆的游客游览路线规划等服务系统的实际场景。本文采用重规划方法将该问题转化为离散时间段上的静态规划子问题,建立了对应的混合线性整数规划模型,并证明了该问题的NP难性质。提出了一种分支定界算法来求解静态子问题的优化模型,并设计了一种变邻域搜索算法来求解对应的大规模问题。通过数值实验验证了所提的模型和算法,并进行了算法参数标定和算法比较分析。数值实验的结果表明,所提分支定界算法和变邻域搜索算法的计算性能都明显优于已有文献的算法。所提的模型和算法可以嵌入到管理信息系统中,对于提升服务系统的工作效率、降低顾客的等待时间、优化服务系统的资源配置等具有实际意义。     

考虑保鲜努力与碳减排努力的生鲜品三级冷链最优决策与协调

针对非固定保质期的生鲜品,研究了供应商-TPLSP-零售商三级冷链系统中当TPLSP同时承担生鲜品的保鲜与低碳责任时,冷链系统的保鲜、碳减排及定价等决策,对比分析了TPLSP碳减排技术引入及分散与集中决策模式下的系统决策和效益,分析了碳交易价格、消费者新鲜度与环境偏好等因素对冷链决策和效益的影响,设计了批发价格和两部收费相结合的契约激励机制。研究结果表明：碳交易价格的提高虽有助于提高生鲜品环境友好度,但也会降低生鲜品销量;同时改善经济和环境效益最有效的办法是鼓励TPLSP引入碳减排技术并引导消费者提高环境偏好,尤其对于新鲜度偏好较高的生鲜品;集中与分散决策下单位产品新鲜度与环境友好度不变,但分散决策会造成产品销量扭曲,损害冷链经济效益;当参数控制在合理范围内时,批发价格和两部收费契约可以实现该三级冷链系统的完美协调。     

仿EM的多变量缺失数据填补算法及其在信用评估中的应用

数据缺失会显著降低信用评估模型的准确性和可用性,尤其是多变量同时有数据缺失时。本文针对模型应用阶段的多变量数据缺失问题,提出了一种新的数据填补算法。该算法由两阶段构成：准备阶段和数据填补阶段。在准备阶段,算法基于朴素贝叶斯方法以初始数据集进行训练,对每个可能缺失的变量构建起相应的单变量预测估计模型;而数据填补阶段则借鉴了EM算法的思想,利用前期的单变量预测估计模型,对给定的多变量数据缺失样本进行交替迭代,逐步填补更新。理论证明,该算法具有单调收敛性。以人人贷数据集和UCI提供的德国和澳大利亚两个信用评估基准数据集为例,将其与众数填补法、EM填补法进行性能对比实验,结果表明本文方法的数据还原性能和填补后信用评估准确性都明显更优。这为解决信用评估时的数据多变量缺失问题提供了一种更好的处理方法。     

实时电价的社会福利解析

实时电价的电力需求响应技术在供给平衡的基础上提高了多能源的开发与利用,进而提高了能源市场的整体效率。为了解析说明实时电价具有的社会效益,本文在社会福利最大化模型的基础上,研究分析了实时电价与社会福利的关系。首先,通过二次规划求解社会福利最大化模型获得电价解析解。在此基础上,本文得到并分析了实时电价与社会福利的定量关系。其次,用户用电弹性系数以及预设参数对实时电价以及社会福利的影响被解析说明。进一步地,基于电价解析解,本文给出并分析了实时电价相对于固定电价产生的社会福利增值。最后,结合解析结论以及上海市定价标准进行了实证研究。研究结果表明,实时电价较之分时电价不仅增加了消费者剩余,同时提高了社会福利。     

移动数据业务购买意愿的关键影响因素研究

基于已有的消费者行为学研究和技术接受方面的重要模型,本文着重研究了影响消费者购买意愿的主要因素,并在此基础上构建了移动数据业务消费者购买意愿影响因素的回归模型。本文分别选择三个城市。对中国移动三个品牌的用户进行随机抽样调查,并使用统计分析的方式对数据进行处理。分析结果发现：社会影响因素、价格和有用性是影响移动数据业务消费者购买意愿的关键因素。而安全性对国内现阶段主流业务的影响却并不显著。     

集成实证和定性模拟的移动增值战略匹配优化

提出实证驱动的定性模拟模型,研究价值链中增值战略匹配优化问题。通过问卷调研获取基于时间序列的实证数据,结合动态网络分析法DANP得到变量交互关系。并利用 QSIM 算法驱动其动态演化,确定价值链均衡时的最优决策。研究发现,根据结果能够优化资源配置,明确各维度的发展优先级: 1) 初始状态较高的参与方承担更多环节对价值链最有利;2)服务商因素对总收益的影响更显著,实践中资源配置应向服务商各维度倾斜,以发展其优先级。同数理解析方法相比,实证驱动的定性模拟方法在没有精确数学模型时也可以对管理优化问题进行分析。