面向突发事件的应急献血者聚类与分配方法研究

突发事件发生后,应急献血者呈爆发式增长、献血设施超负荷运作。本文提出一种应急献血者聚类与分配的优化方法可以有效地解决该问题。在该方法中,首先提出了应急献血者的分类规则,并采用Canopy与K-means相结合的算法对应急献血者进行聚类分组;然后,考虑献血者的心理因素,建立了最大化血液满足、均衡各献血设施的工作量以及最大化献血者效用的多目标分配优化模型;进一步,考虑应急献血者的时间偏好,构建了献血时间安排的多目标优化模型;通过使用优化算法求解模型得到应急献血者的分配方案;最后,通过一个算例分析验证了该方法的可行性以及有效性。     

基于应急物流的减灾系统LRP研究

减灾系统的定位-路径问题(Location-Routing Problem,LRP)的研究对提高应对突发事件能力和灾害应急管理水平有着重要的意义。本论文将见在系统的定位-路径问题划分为应急服务设施选址和应急资源运输路线安排两个子问题,针对两个子问题建立了以总成本(包括应急服务服务设施点建设成本,运输成本和灾害损失成本)最小为目标的LRP模型,并利用一个两阶段的启发式算法进行求解。最后选择以某一典型台风灾害为例,对基于应急物流的减灾系统的LRP模型进行算例分析,结果表明了模型的合理性和算法的可行性。     

基于领域知识和聚类的关联规则深层知识发现研究

本文针对传统关联规则挖掘算法产生大量冗余规则,提出了对关联规则结果进行二次挖掘,并设计了算法对挖掘出的关联规则进行聚类,然后基于已有领域知识对聚类后的关联规则进行新颖度评价,对于新颖度较高价值较大的关联规则可以存储于领域知识库用于决策使用或再次挖掘过程。该算法有效的减少的规则的数量,提高了规则的新颖性和精确度,对商业应用具有很高的价值。文章最后使用UCI开源数据进行了实验分析,并验证了该算法的有效性。     

基于SMA信息抽取的主题诊断研究

从和谐主题的提出与研究现状入手,在建立策略性管理活动描述文本集合并从中抽取管理任务信息和管理问题信息的基础上,为了实现对管理领域中事实主题的识别与评价,本研究综合分析了从文本表示、雏数约减到聚类分析以及数据概化的思想及其方法技术,并通过引入W正态分布检验,完成了对所研究问题的解决方案设计。实证分析结果验证了本方法对于解决组织管理中事实主题诊断问题的有效性和可行性。     

聚类视角下的差异工件平行机批调度问题

从聚类角度研究差异工件批调度这一组合优化问题.论证了差异工件的分批问题实质为一种广义聚类问题,为求解批调度问题提供了一个全新的途径.提出了批的空间浪费比的概念,将最小化批的总加工时间目标变换为最小化批的加权空间浪费比,从而可以更容易地寻找启发式信息指导分批过程,两者的等价性也在文中给出了证明.此外,以批的空间浪费比为基...     

基于聚类描述的培养算子与TSP求解

首先提出用聚类树描述ＴＳＰ对象的新方法；并在此基础上，提出了培养算子的基本概念和方法，以进一步改进解的质量。对多个ＴＳＰ实例求解的实验表明，基于聚类描述的培养算子对ＴＳＰ的求解具有良好的效果。