万物互联时代的“算法”崇拜与资源配置变革

随着万物互联时代的来临,人类资源配置将被各种人工智能“算法”①所取代。万物互联产生的数据将成为社会资源的重要形态,也是支撑人工智能“算法”的重要基础。数据资源的安全、所有权归属、开发利用效率以及保密等重要议题,将成为民族学、经济学、社会学和心理学等相关学科关注和研究的新热点。我国是一个统一的多民族国家,如何将丰富的民族多样化资源转化为支持万物互联资源网络协同优化配置人工智能“算法”的数据,需要从民族历史、文化、生物、信息处理技术等相关学科做深入的理论和实证研究。在万物互联时代,因资源配置方式与配置机制发生变革,经济学一般不再直接求解资源最优配置的策略集,更多是从理论和实证方面研究资源配置中人工智能“算法”的构造原理、构造条件与影响因素。万物互联时代,社会和谐秩序的构建,需要政府建立和维护万物互联网络的安全防护体系,并对资源配置中人工智能技术演变路径作规范和指引。     

改进粒子群优化算法及其在CVaR模型中的应用

文章基于CVaR模型进行投资组合优化,并利用粒子群算法对其进行求解.在具体应用过程中,为克服粒子群算法易陷入局部极值的缺陷,对算法进行了改进,并与标准粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)进行了比较,结果表明,改进后的算法应用于CVaR模型是行之有效的,且优于标准粒子群算法和遗传算法.     

时变路网下多中心电动车-无人机协同配送路径优化

针对车辆行驶时间依赖配送区域路网速度变化的多中心电动车-无人机协同配送路径问题,本文综合考虑配送区域路网交通信息,无人机最大飞行距离、承重能力,配送过程中电动车电池的荷电状态,以及车辆行驶速度、载重量等对电动车能耗的影响等,以总配送成本最小化为目标建立多中心车辆-无人机协同配送路径优化模型。根据问题特征,本文设计遗传大邻域搜索混合算法求解模型,该算法在传统遗传算法基础上,采用整数编码随机生成初始种群,通过无人机最大承重能力、飞行距离筛选无人机可服务的客户,然后确定车辆及无人机的配送路径生成初始解,并嵌入2组摧毁和重建算子进行进化操作。本文通过多组算例验证了算法及模型的有效性,并分析了车辆搭载的无人机数量以及车辆行驶速度对配送方案制定的影响。研究成果丰富和拓展了车辆路径优化的研究领域,可为交通、物流企业优化决策配送方案提供理论依据。     

一种求解双目标flow shop排序问题的进化算法

提出一种求解双目标flow shop排序的递进多目标进化算法.算法采用改进的精英复制策略,在实现精英保留的前提下降低了计算复杂性;通过递进进化模式增加群体多样性,改善了算法收敛性;通过群体进化过程中对非劣解集进行竞争型可变邻域启发式搜索,增强了算法局部搜索性能.采用新算法和参照算法NSGA-II对31个标准双目标flow shop算例进行优化.研究结果表明,新算法在所有算例的求解中均获得了优于NSGA-II的非劣解集,验证了算法的有效性.     

带工期指派的产品服务系统订单随机调度问题研究

针对由一个制造工厂和多个区域服务中心组成的服务型制造企业,研究了考虑生产时间和服务时间均具有随机性且工期可指派的产品服务系统（PSS）订单调度问题。首先以最小化订单提前、误工和工期指派费用的期望总额为目标构建问题的优化模型,然后分析目标函数近似值的最优性条件,据此提出加权最短平均生产时间排序规则,并结合该规则与插入邻域局部搜索设计了启发式算法对问题进行求解,最后通过数值仿真验证算法的可行性和有效性。研究表明,提前费用偏差对PSS订单调度与工期指派决策的影响很小,因此企业管理者无需准确估计库存费用也能制定出比较有效的PSS订单调度策略;而工期指派费用偏差对决策结果的影响非常大,因此企业管理者在决策时必须谨慎估计该项费用。     

车辆路径问题的模型及算法研究综述

本文在文献[1,2,3,4]的基础上,首先,介绍了车辆路径问题的分类和限制条件;然后,全面综述了国内外关于车辆路径问题的模型及算法研究现状,重点探讨了车辆路径问题的模型构造、求解算法及其适用范围;最后,展望了其研究的前景。     

一种新的求解离散型交通网络平衡设计问题的算法

本文提出了一种新的求解离散网络平衡设计二层规划模型的算法。模型求解中,上层问题采用粒子群算法,而下层问题则采用路径生成式logit非平衡交通分配算法。数值结果显示,本文提出的算法可以快速有效地求解这类网络平衡设计二层规划模型。     

应用ANP和Super Decision软件的物流园区选址研究

由于电子商务的高速发展,物流园区的建设从传统因素的考虑改变为添加电子商务属性的建设要求。网络分析法(analytic network process,ANP)利用"超矩阵"对各相互作用并影响的因素进行综合分析得出其混合权重。本文通过对物流园区在新环境下考虑属性的调查,充分思考传统的经济、社会、环境属性以及新的电商属性,应用ANP以及Super Decision软件建立模型最终得出关于园区选址的科学决策。     

城市停车换乘系统泊位容量的确定方法研究

城市中心区域交通拥挤，车辆行驶速度低，空气污染严重是许多城市共同面临的问题，因此，在城市外围或城市中心区边缘地带设置停车换乘设施截留部分进入城市中心区域的车流已成为交通工作者解决城市中心区交通问题的一个重要手段之一。采用双层规划模型描述了确定城市外围停车换乘系统的停车泊位容量问题，同时设计了该模型的求解算法，并给出了一个简单算例，算例的结果证明了该模型的有效性。