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8 个结果
  • 简介:针对基于协同信息的团队伙伴选择问题,提出了一种决策分析方法。首先,给出了伙伴间的协同关系及基于协同信息的团队伙伴选择问题的描述;然后,构建了基于协同信息的团队伙伴选择的数学模型,该模型属于0-1二次整数规划问题,也是NP—hard问题,为了求解该问题,简要阐述了将0-1二次整数规划问题转化为0-1线性整数规划问题的方法;最后,通过一个实例分析说明了本文提出方法的可行性和有效性。

  • 标签: 运筹学 伙伴选择方法 0-1二次规划 团队 协同信息
  • 简介:产学研合作是科技与经济结合的有效形式,协同创新理论对产学研合作提出了更高的要求。从协同创新视角出发,利用基于有限理性的演化博弈理论构建了企业与学研机构间的协同合作决策博弈模型,并对策略选择进行稳定性分析。理论研究和数值仿真结果表明:当企业和学研机构在协同合作中获得的经济收益净值大于其选择中途放弃获得的经济收益时,双方才会全部选择协同合作策略;产学研协同合作总收益、收益分配系数、赔偿系数和协同合作成本对企业和学研机构的决策结果有显著的影响,但作用机制有所不同;政府对产学研协同合作的资助和惩罚机制对企业和学研机构选择协同合作策略有促进的作用,但应将资助和惩罚力度控制在一定范围内发挥其最大激励效用。

  • 标签: 协同创新 产学研合作 决策机制 演化博弈
  • 简介:基于多干扰站空间功率合成理论及协同干扰理念,讨论了在各干扰站发射信号到达机载轰瞄雷达处的相位可精确设置与相位呈随机均匀分布两种情形下的干扰功率合成计算,构建了要地防空作战背景下对机载轰瞄雷达的多站协同干扰压制区计算模型,并进行了示例仿真分析。分析结果表明,与传统的计算干扰压制区的直接叠加法相比,基于空间功率合成理论的整体求值法能够获得更大的有效压制区。论文研究内容可为地对空雷达干扰效能分析评估以及地对空雷达干扰力量优化决策提供科学合理的参考依据。

  • 标签: 效能评估 干扰压制区 空间功率合成 多站协同 地对空雷达干扰 机载轰瞄雷达
  • 简介:针对突发事件情景下串联式需求系统遭受破坏问题,分析了突发事件情景下串联式需求系统应急物资协同调度的特征。在对系统提供应急物资进行修复的基础上,以串联式需求系统修复的时间最短及成本最小为目标,分别构建了纵向配送的应急物资调度模型和纵向配送与横向转运相结合的应急物资协同调度模型,并设计一种遗传算法对两种模型进行求解。最后通过算例分析,求解得到两种模式下串联式需求系统应急物资调度的最优配送方案,比较解的结果,得出纵向配送与横向转运相结合的应急物资协同调度模式优于一般的应急物资纵向配送模式的结论,验证了该应急物资协同调度模式的有效性和可行性。

  • 标签: 突发事件情景 串联式需求系统 应急物资 协同调度
  • 简介:结点有约束的网络是一类特殊的网络,如具有禁止通行限制信息的交通路网等,由于最短路径的求解是有后效性的,经典的Dijkstra算法等不能直接用来求解该问题,本文提出了一种结点有约束的交通网络最短路径建模方法,该方法所建模型为一般网络模型,可用任一传统高效的算法求其最短路径,从根本上降低了问题的复杂性,为很好地解决交通、通信等领域中的此类问题提供了有益的方法.

  • 标签: 运筹学 交通网络 最短路径 网络模型 算法
  • 简介:本文基于现实情况中航空公司调整航班的一些原则,提出单架飞机受短时间干扰后的航班调整问题,把最大航班延误时间最小化作为问题的目标,以航班在时间和空间上的衔接作为约束,建立数学模型,并根据问题的一些特点,分析出在受干扰飞机所在机场进行调整就能得到最优解,然后设计了二分搜索匹配算法,并证明该算法能够找到最优解,最后通过案例验证了算法的有效性。

  • 标签: 最优化 航班调整 二分搜索匹配算法 单架飞机
  • 简介:目前,随着电动汽车的普及,物流企业逐渐重视电动汽车的应用。本文考虑到电动汽车在实际应用中的行驶里程、充电耗时以及配送时间等因素,研究含时间窗的电动汽车车辆路径问题,建立了相应的混合整数规划模型,然后改进分支定价算法以求得其最优解。改进的分支定价算法首先根据Dantzig-Wolfe分解原理将原问题分解为基于路径的主问题(MP)和求最短路径的子问题,然后用列生成和动态规划算法在主问题和子问题之间进行迭代以求得主问题线性松弛后的最优解,最后采用基于弧的分支策略求得其整数解。通过用改进的Solomon算例的实验数据,与CPLEX比较验证了模型和算法结果的准确性,并对该问题进行了灵敏度分析,证明了本文提出的算法具有一定的应用价值。

  • 标签: 车辆路径问题 分支定价算法 列生成算法 电动汽车 电量约束
  • 简介:为了解决配送中心选址与带时间窗的多中心车辆路径优化组合决策问题,利用双层规划法建立了配送中心选址与车辆路径安排的多目标整数规划模型,针对该模型的特点,采用两阶段启发式算法进行了求解。首先,通过基于聚集度的启发式算法对客户进行分类,确定了备选配送中心的服务范围;然后,基于双层规划法,以配送中心选址成本最小作为上层规划目标,以车辆配送成本最小作为下层规划目标,建立了多目标整数规划模型;最后,利用改进的蚁群算法进行了求解。通过分析实例数据和BarretoBenchmark算例的实验结果,验证了该模型的有效性和可行性。

  • 标签: 运筹学 选址-路径优化 双层规划法 蚁群算法 客户重要度