最大灰信息熵路网军事交通流最大隐蔽性分配模型研究

路网军事交通流的最大隐蔽性分配问题是军事演习和战时道路交通指挥决策所必须解决的问题。本文运用系统论的思想和灰色信息熵理论,构建了基于最大灰信息熵的路网军事交通流最大隐蔽性分配模型,从而较好地解决了这一问题。此外,该模型的构建也为这一问题的进一步研究打下了良好的基础。     

交通流演化动力学研究的一般框架及性质分析北大核心CSSCI

针对道路网络需求时变的交通流达到均衡的条件以及均衡状态的稳定性问题,运用演化博弈理论和动力系统稳定性理论,提出了流量演化动力学研究的一般框架,建立了多群体多准则出行选择流量演化系统的动力学模型,证明了流量演化动力学模型平衡点与动态交通流量分配模型均衡解之间的等价性,讨论了模型解的存在性、唯一性和稳定性.理论分析结果表明,流量演化动力系统的演化稳定策略等价于动态交通流分配模型的均衡解,流量演化动力系统在某个局部区域总存在着唯一解,并且在出行者个体收益参数满足一定条件的前提下,流量演化动力系统在平衡点附近会表现出不同的稳定性质,通过一个简单路网的数值算例说明了本文建立模型的合理性和有效性.本文在出行者博弈行为和动态交通分配之间建立了联系,有助于加深对于城市交通流演化规律的认识和理解.     

交通流演化动力学研究的一般框架及性质分析

针对道路网络需求时变的交通流达到均衡的条件以及均衡状态的稳定性问题,运用演化博弈理论和动力系统稳定性理论,提出了流量演化动力学研究的一般框架,建立了多群体多准则出行选择流量演化系统的动力学模型,证明了流量演化动力学模型平衡点与动态交通流量分配模型均衡解之间的等价性,讨论了模型解的存在性、唯一性和稳定性． 理论分析结果表明,流量演化动力系统的演化稳定策略等价于动态交通流分配模型的均衡解,流量演化动力系统在某个局部区域总存在着唯一解,并且在出行者个体收益参数满足一定条件的前提下,流量演化动力系统在平衡点附近会表现出不同的稳定性质,通过一个简单路网的数值算例说明了本文建立模型的合理性和有效性． 本文在出行者博弈行为和动态交通分配之间建立了联系,有助于加深对于城市交通流演化规律的认识和理解．     

模糊信息下多种类应急物资多周期分配优化模型

考虑灾害的突发性、信息获取的不完全性以及应急救援的紧迫性，引入区间数描述应急物资供给与需求的模糊不确定性，引入三角模糊数刻画路网容量受限情况下每周期的最大物资运输总量，综合考虑灾害、灾区、灾民以及物资等多重因素，引入延迟系数，以应急物资分配的总延迟时间最小化和总系统损失最小化为目标，构建模糊信息条件下考虑多需求点、多配送中心、多物资、多周期、多目标的应急物资动态分配优化决策模型，分析了区间目标函数、区间模糊与三角模糊约束条件的清晰化方法，采用基于二维欧式距离客观赋权模糊算法求解模型，并以青海玉树地震为例对所提出模型的有效性和可行性进行验证。结果表明：所提出的模型能够最大程度地权衡延迟时间与系统损失，形成多周期最优的物资分配方案；现实多周期应急物资分配，时间并不是唯一考虑的因素，需要综合考虑不同应急周期的灾情、灾区、灾民和物资等多种因素对系统总损失造成的影响；重视时间偏好系数，可能使系统总损失增大，表明单一考虑时间偏好系数和损失偏好系数均具有片面性，应该把握选择"度"，发挥二者结合的相互促进作用；物资分配方案基于决策者偏好，并考虑每周期不同需求点的易损性、重要性、需求紧急性以及各类应急物资的重要性与时效性差异参数，有利于提高多周期决策的柔性和现实适用性。     

基于决策的保险业务资本配置和业务规模精算研究

以两目标决策模型为基础,在提出凸性是残余风险测度的自然性质的条件下,将经济资本分配解释为实现公司利润最大化目标及风险残余最小化目标下的资本分配结果;接着在非严格增和不连续边际分布条件下给出了基于两目标分层模型的经济资本分配的唯一次优解;最后给出了资本约束条件下的两目标决策优化的业务规模上界。     

多受灾点应急物资动态多阶段分配模型研究

针对传统的单阶段物资分配模型可能导致应急物资分配的局部冗余或短缺、高成本、系统无法达到全局最优等现实情况,通过在指数效用函数中引入灾民物资需求的比例短缺测度公平,以物资短缺的延迟损失最小化与物资分配的总成本最小化为目标构建考虑多集散点、多配送中心和多受灾点的三级配送网络的应急物资动态多阶段分配模型,设计了目标转化与线性近似相结合的模型求解方法,并通过算例对所提出模型的有效性和可行性进行了验证。结果表明：所提出的多阶段模型能够兼顾物资分配的效率与公平,最大程度地降低物资短缺的延迟损失以及物资分配的总成本;运用灾民物资需求的比例短缺量化公平,避免了由于各受灾点的需求量差异而对公平分配产生的影响,可以使各受灾点即使在应急救援初期物资有限、中期物资持续供不应求等情况下,仍然能够在每阶段获得一定比率的所需物资,进而避免较大的物资短缺损失,确保多受灾点之间多阶段应急物资分配的公平性,更符合灾害救援实际,可为现实大规模灾害应急救援物资多阶段分配提供决策支持。     

考虑通行约束和运力限制的灾后应急物资联合调度优化研究

考虑到灾后路网受损难以运输应急物资，本文研究了应急响应中车辆-直升机联合调度的路径优化问题。针对受灾地区的实时路况，通往灾区的救援工具受到数量以及装载量的约束，本文将受灾点等待救援的平均时间最短以及应急网络总费用最低设为目标，构建运力受限条件下带通行约束的救援物资联合运输多目标优化模型，然后根据随机邻域搜索变异和分级交叉的思想构建出一种带精英策略的非支配排序混合进化算法（NSHEA-II）得到模型的解，并利用算例分析对该算法进行可行性检验。结果发现，本文构建的NSHEA-II算法相对NSGA-II算法能够得到较好的结果且波动性较小，这为决策者制定救援物资的配送方案提供有效的技术支撑。     

灰聚类分析结果灰性的测度

在引入了灰聚类权序列的熵的基础上,指出了灰聚类分析结果与聚类权序列熵的关系。给出了灰聚类分析结果灰性测度方法,并研究了此灰生测度的性质。灰聚类分析结果灰性的量化能够帮助应用者深入认识灰聚类分析的结果。通过实例进一步阐明了计算灰聚类分析结果灰性测度的步骤和实际意义。     

城市路网运输性能退化成本评估模型

路网的运行受到诸多因素的影响而使得路网运输性能发生退化,分析了路网运输性能退化的影响因素和作用机理,给出了路网运输性能退化及退化的极端情况路段失效的成本分析过程框架.基于BPR路阻函数和用户均衡分配理论分析路网运输性能退化的成本函数,建立了拥堵情况下城市路网路段失效的成本评估模型.最后,通过实例分析了路网运输性能退化对出行成本影响的变化规律,给出了路网运输性能退化的极端情况路段失效成本评估的具体过程,研究表明路网运输性能退化对出行成本具有很大的影响,二者成显著的正相关关系.     

军需物资油料数据仓库构建研究

本文从分析军需物资油料信息化建设的现状入手,指出建设军需物资油料数据仓库的必要性;分析了军需物资油料数据仓库的数据来源,构建了系统总体框架;从确定主题域、逻辑模型设计、物理模型设计、ETL设计几个步骤详细阐述了该系统的设计过程.     

交通系统运营管控方案构建

从路网列车流的宏观特性出发,通过引入列车流量和调整措施两类运行参数,在对交通路网进行有效分割的基础上,依据所分割各路段内列车的起始站点和终止站点将其划分为不同队列。针对不同的路网空间分布结构形式,基于列车流调控机制,构建了系统输入变量和状态变量之间的约束关系建立了交通流控制模型。基于特定的调控目标,将交通流的调控过程转化为控制系统的优化设计问题,研究结果可为路网交通流优化控制提供重要参考。     

基于熵测度的三参数区间数信息下的TOPSIS决策方法

研究基于三参数区间数的排序及决策模型,提出了基于三参数区间数的重心点、中点、长度的可能度排序方法;基于重心点发生可能性最大的三参数区间数分布特点,提出了距离测度公式;建立了基于三参数区间数熵测度的属性权重模型,在此基础上构建了依据TOPSIS思想的不确定性决策框架。算例说明了该方法的步骤和有效性。     

基于双层规划的交通疏散中车辆出发与交通控制综合优化

在有组织的区域性疏散中,从需求调节(即疏散车辆出发安排)和供给管理(即交通管控)两方面对疏散交通流进行合理组织,是提高疏散效率的有效途径。论文立足于疏散车辆出发组织与路网交通管控之间的双层决策关系,建立双层规划模型对集结点疏散车辆的发车频率、路线和交叉口控制参数进行综合优化,其中上层模型通过优化信号交叉口的相位绿灯时间即绿信比以降低平均延误,其决策影响到交叉口通行能力等供给特性;下层模型通过优化疏散车辆的分批出发时间与路线以压缩疏散总时间,其决策影响到交叉口流量等需求特性。设计了基于遗产算法的求解步骤,给出了一个数值算例。将模型优化方案和只从交叉口控制参数出发的单方面优化模式所得结果进行了比较,结果表明只从调整绿灯时间着手不结合车辆的出发组织,很难有效降低延误和压缩疏散时间。     

基于小波包和最小二乘支持向量机的短时交通流组合预测方法研究

基于小波在处理非线性、非平稳随机信号的优势以及支持向量机在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中的优势。笔者探讨结合小波包和最小二乘支持向量机的组合预测方法在交通流短时预测中的应用。首先介绍小波包和最小二乘支持向量机的基本原理,然后提出基于小波包和最小二乘支持向量机的交通流短时组合预测方法,并以北京市快速路的实测交通流量来验证效果,结果表明其可行性和有效性。     

基于改善紧急疏散网络流通能力的仿真研究

紧急疏散网络中由于流动方向的不可控,极易在某些节点处发生堵塞,堵塞时的饱和流值有多样性和随机性的特点,饱和流是研究随机流动情况下网络流通性能的重要参数.为改善网络的流通能力,本文提出了两种网络改造方案,分别利用随机流动仿真试验得出不同改造对网络饱和流的概率分布的影响,利用网络期望流通值与随机饱和流的偏方差值两个评价指标对改造过程进行分析比较,分别找出两种改造的最佳方案;最后分析了这两种改造方案在实际中应用的可能性.     

基于多种不确定性参数分布的U-GERT网络模型及其应用研究

针对随机网络研究中活动参数的分布是不确定信息的情况,本文提出了不确定信息的GERT网络模型,并利用信号流图原理研究了不确定信息的GERT网络仿真算法;研究了不确定变量GERT网络的矩母函数的构造,并对其重要的性质做了详细的探讨;最后通过算例仿真,验证本文提出的不确定信息的GERT网络模型及其仿真算法能够有效的解决现实生活中不确定信息对GERT网络参数的影响,说明模型与算法正确可行。     

信息条件下的城市运输规划方法

交通网络中信息的引入,改变了以往人们的出行行为。常规的出行需求预测模型在信息条件下,需要进行合理改进。本文提出了将传统的出行产生模型与动态交通模拟模型集成进行信息条件下的城市运输规划研究的一种新的方法框架     

运输网络运量分配问题的模型及算法研究

针对我国在运量分配模型及算法方面研究比较薄弱的现状,本文对此问题进行了系统深人的研究,应用运筹学、计算机科学的新的理论和方法,建立了多目标运量分配优化模型,且在模型中,将一些重要特性考虑成运输流量的函数,从而可使分配结果更符合实际情况。同时为求解该模型,本文研究设计了鲁棒性强、高效、实用的自适应搜索算法。     

Traffic engineering and congestion control for open shortest path first networks

Open shortest path first (OSPF) is the most widely used intra-domain Internet routing protocol. The OSPF protocol directs the Internet traffic along the shortest paths that are defined by the links weight. Traffic engineering is responsible for improving the network performance, for instance, the objective function that minimizes the maximal link utilization which is usually adopted to avoid the network congestion. This paper formulates the model of OSPF routing, and further evaluates the performance of different approaches. We also propose a heuristic algorithm to solve the routing problems by optimizing OSPF weights. Computational results indicated that the proposed algorithm could lead to good load balancing, and make efficient utilization of network resources.