基于动态容量的航班进离场流量鲁棒优化分配

为解决机场和定位点动态容量条件下的航班进离场流量优化分配问题,以总航班延误损失为决策依据,建立了绝对鲁棒优化模型、偏差鲁棒优化模型和相对鲁棒优化模型,并用捕食搜索算法,设计了寻找鲁棒最优解的算法流程.以国内某机场数据为例进行仿真验证,结果表明,得到的鲁棒最优解能够根据不同偏好有效规避风险,与该终端区一般容量条件下最优解的航班延误损失相比,偏差鲁棒最优策略和相对鲁棒最优策略下的航班延误损失分别减少了8.2%和7.8%.     

应急设施鲁棒优化选址模型及算法

为解决不确定情况下应急设施选址问题,采用鲁棒优化方法处理应急节点权重的区间估计,基于最优的设施选址到各个应急节点的赋权距离之和最小,建立有限期要求的不确定性应急设施选址模型,并给出了模型的求解算法,比较分析了鲁棒解与确定情况下的最优解。分析结果表明:当情况发生变化后,在确定情况下得到的最优解将发生较大的偏差,而在所有可能发生的情况下,鲁棒解与最优解目标函数值的最大偏差最小,因此,不确定性应急设施选址模型的解可以有效规避风险。     

基于双层规划的危险货物配送路径鲁棒优化

针对不确定环境下带时间窗的多配送中心危险货物配送路径优化问题, 提出一种含鲁棒控制参数的鲁棒优化方法; 综合考虑危险货物运输风险、运输费用和服务时间窗, 构建了危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化模型, 上层模型追求运输风险和运输费用最小化, 下层模型采用用户均衡交通分配模型; 根据Bertsimas-Sim鲁棒优化理论, 对含有不确定参数的上层模型进行鲁棒对等转化; 联合增强型Pareto遗传算法和Frank-Wolfe算法构建了求解多目标双层鲁棒优化模型的混合算法, 采用3段式编码和解码方法、等位匹配交叉操作以及翻转变异等遗传操作方法求解上层模型, 采用Frank-Wolfe算法求解下层用户均衡模型; 以经典的Sioux-Falls交通网络为例, 对含有3个配送中心、7个需求点的危险货物配送路径优化问题进行案例分析, 以验证模型及其算法的合理性。研究结果表明: 当鲁棒控制参数分别为0、30和60时, 构建的混合算法能分别快速得到3、2和3组鲁棒最优解, 且所有解均为包含具体运输路段和发车时刻的配送方案, 而非配送顺序; 该混合算法与传统两阶段启发式算法相比, 运算时间能节省54.74%。可见, 该混合算法无论是在求解效率上, 还是在解的表达形式上均优于两阶段启发式算法, 能较好地完成不确定环境下危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化任务。      

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交通网络设计问题是交通规划理论的一个重要组成部分,即在资金有限且考虑出行者决策行为的情况下,制定最优投资策略.由于人工费、材料费和使用费等的不确定性,路段的修建成本存在不确定性.本文通过改进预算投资约束,应用鲁棒优化的方法同时考虑出行者的路径选择行为,建立路段修建成本不确定的交通网络设计的鲁棒模型,并利用基于割约束的混合整数线性规划算法求解此模型,进而得到一个受修建成本扰动较小的鲁棒最优解.通过算例表明,在修建成本不确定的交通网络设计中,本文提出的鲁棒优化方法可以得到比传统确定性问题更加可靠的解.     

面向鲁棒性的高速铁路网络列车运行调整计划优化模型

针对高速铁路路网中出现区间封锁事件,考虑事件持续时间的不确定性,以列车运行时间和安全间隔时间为约束条件,引入路径选择唯一性约束保证列车运行调整计划的鲁棒性,以所有列车晚点时间之和的期望值最小为目标函数,建立高速铁路列车运行调整计划优化整数规划模型.设计基于优先级规则的启发式算法,求解原模型的可行解.运用拉格朗日松弛算法和最短路径算法求解该模型的松弛模型,得到原模型最优解的下界.根据可行解与最优解下界之间的距离,可以定量地衡量可行解的质量.结果表明,相较于CPLEX数学求解软件,算法求解效率较高;模型与算法能够有效生成鲁棒的列车运行调整计划,为调度员提供必要辅助决策信息.     

航线网络区间鲁棒优化设计

为解决航空公司航线网络中枢纽机场具体位置及OD流路径设计问题, 根据航线网络设计参数OD 流量和单位流成本的不确定性, 定义了区间型情景集, 建立了区间型绝对鲁棒优化模型, 设计了将修正最短路算法与人工智能算法相结合进行求解的有效算法,并利用航线网络设计经典数据及中国航空网络OD数据对模型进行了验证. 研究结果表明:该模型的最优鲁棒解具有全局最优性,确定型优化模型为本文模型在悲观准则下,当OD 流量和单位流成本确定时的特例;在不同情景的悲观准则和乐观准则下的模型目标值之间的相关系数达到0.99以上;在悲观准则下,用本文模型计算出标准算例的归一化后的最优目标值为784.47,比确定型模型最优目标值减少了16.65%,比相对鲁棒优化模型最优目标值减少了29.07%.      

高速旅客列车开行方案的鲁棒优化模型

于预测客流与实际需求存在一定偏差,以单一预测值为基础的开行方案不 能与实际需求相匹配.将客流需求限定于预测均值与峰值所构成的区间,利用鲁棒理论建 立基于客流需求波动的开行方案鲁棒优化模型,并转化为线性混合整数规划模型.根据模 型特点,设计拉格朗日松弛的求解算法,通过松弛耦合约束,将原问题分解成更为简单的 子问题.以目标值增加率（相对于客流确定模型）变化的首个“拐点”对应的解为鲁棒解.最 后对武广高铁测算,在有效时间内获得了高质量的解,平均误差率为5.04%.结果表明,鲁 棒解能较好地平衡客流需求波动与开行方案计划.     

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研究了不确定环境下物流中心的选址优化问题,在随机优化模型的基础上,采用遗憾模型的形式构建了相关问题的鲁棒优化模型。分析了鲁棒优化模型与确定性优化模型、随机优化模型的关系,并在此基础上给出了求解鲁棒优化模型的两种方法——枚举法和遗传算法。以Visual Studio6.0为平台,以Visual C++为开发语言编写了两种算法的代码,代码中通过调用Lingo9.0来求解确定性优化模型和两阶段随机优化模型。利用上述两种算法对若干算例进行了测试,结果表明,本文给出的算法能够满足问题求解需要,与随机优化模型最优解相比,鲁棒优化模型的最优解对各情景下参数扰动的现象敏感程度更低,因此具有更低的风险。     

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枢纽航线网络在设计的过程中,容易受到需求和成本数据发生变化带来的影响。往往造成构建出来的最优网络,在需求发生变化的条件下,与实际对应的最优解存在较大的最低成本优化偏差。为了降低这种网络优化中的不确定性带来的风险,得到在多种可能的需求和成本条件下均可获得较好效果的鲁棒最优解,文中采用了一个多目标优化的遗传算法进行研究。首先将各种不同的需求和成本条件作为需要同时优化的多个目标函数,然后采用一个遗传算法来表示所有可能的枢纽航线网路结构,并搜索多目标优化的鲁棒最优网络解。最后本文对该搜索算法的收敛性进行了证明,数值实验结果表明了算法的有效性。     

用LMI方法设计不确定关联时滞大系统H∞容错控制器

针对关联项具有N×N个任意未知常时滞的不确定线性连续大系统,在执行器失效的情况下,提出了一种分散的鲁棒H∞容错控制器的设计方法,通过假设可能失效执行器的输出信号为能量有界的干扰输入信号,不确定关联时滞大系统的容错控制问题转化为分散的鲁棒H∞控制问题.控制器可以通过解线性矩阵不等式给出,因而具有数值易解性.最后用一个数值例子验证了该设计方法的有效性.     

从跨文化敏感度和身份认同视角分析广告

广告是商家用来宣传产品的重要方式。成功的广告不仅拉近了消费群和产品的距离,而且增加了公司的利润。如何打造成功的广告是商家需要重视的问题。雀巢咖啡和可口可乐是通过广告成功打开中国市场的典范。文章以这两个品牌的广告为研究对象,运用跨文化敏感度和身份认同理论分析广告成功的原因。最终得出结论:成功的广告必须重视文化差异,重视消费群的身份特征。     

Robust Parameter Coordination for Multidisciplinary Design

Introduction The essence of multidisciplinary design pro-cess is how to coordinate all the constraints dis-tributed in various disciplines to maintain the con-sistency between product specifications and designvariables. The functions of coordination are to findpotential conflicts, and to provide valid solutions.Young et al[1,2]studied constraint network formodeling and developed several applicable con-straint systems[3-5]. Kannapan et al[6]introduced adesign diagram to represent parametric des…     

基于生存分析的山区双车道公路超车持续时间模型

为研究混合交通流条件下山区双车道公路超车行为，确定关键影响因素与超车持续时间的关系。以云南省典型山区双车道公路为例，利用无人机采集超车行为视频数据，提取参与超车行为的机动车轨迹，构建超车行为变量指标体系，分析山区双车道公路超车行为特性；建立基于生存分析的山区双车道公路超车持续时间模型，确定影响超车持续的关键协变量，并分析关键协变量与超车持续时间的定量关系。结果表明：混合交通流条件下，山区双车道公路平均超车持续时间为10.3 s，平均超车距离为201.3 m，由驾驶员的驾驶风格、较高的行驶速度及复杂的交通流条件共同作用所致；Log-logistic 加速失效时间模型对超车持续时间拟合效果最好，AIC和BIC分别为272.989和265.650，危险函数拐点约为13 s，说明超车行为在13 s前结束的可能性最大；影响超车持续时间的关键变量分别为超车距离和超车车辆与被超车车辆的初始速度差、最大横向距离、是否有对向车、被超车车辆长度和超车车辆类型，影响程度较大的协变量为超车车辆类型和是否有对向车，当超车车辆为货车时，超车持续时间增加了22.9%，当有对向车时，超车持续时间降低了17.8%。     

基于最优间距的车辆跟驰模型及其特性

为真实地反应车辆跟驰机理,假设在跟驰状态下,驾驶员倾向于保持最优跟驰间距,在分析最优间距函数的基础上,建立了车辆跟驰模型(optimal distance model, ODM).利用NGSIM数据,对ODM模型和经典Gipps车辆跟驰模型进行参数标定和评价.用仿真方法分析了ODM模型再现宏观交通流现象的能力和加速度特性.研究结果表明:与Gipps模型相比, ODM模型的加速度、速度和距离的仿真精度分别提高了0.36 m/s2、0.99 m/s和0.73 m,并能够再现实际交通流中稳定车流和冲击波等交通现象;在稳定交通流中, ODM模型总是趋向于使车辆间距等于最优跟驰间距,或在其附近小幅度波动.      

RFID系统多阅读器防碰撞问题研究

为了解决多阅读器碰撞问题,提出了基于概率功率控制的神经网络优化算法。该算法中各阅读器的发射功率按β分布动态发生变化,然后利用简单神经网络即感知器对多个阅读器功率的相似性进行判别并处理,使各阅读器彼此之间工作在最佳状态。仿真实验结果表明:多阅读器之间的干扰大大减小,其识别标签的距离可以达到期望值。     

无人机广域视频的机动车交通参数计算及分析

基于视频的交通参数提取在智能交通系统中具有重要意义.针对无人机视频, 提出了一种基于大范围无人机视频的机动车交通参数提取方法.首先通过建立无人机广 域镜头图像的校正算法去除交叉口视频图像的广角畸变,然后将像素坐标转化为真实坐 标.其次,利用帧间差分法计算行驶车辆的速度、加速度、车头间距等车辆运行参数,将计 算结果与真实车辆及软件提取运行参数进行对比,结果证明该方法具有较高的准确性和 可行性.最后,实例验证该方法能较准确地获得交叉口车辆运行参数,并将其应用于车辆 通过交叉口全过程的速度变化规律分析.     

Branch-Activated Multi-Domain Convolutional Neural Network for Visual Tracking

Convolutional neural networks (CNNs) have been applied in state-of-the-art visual tracking tasks to represent the target. However, most existing algorithms treat visual tracking as an object-specific task. Therefore, the model needs to be retrained for different test video sequences. We propose a branch-activated multi-domain convolutional neural network (BAMDCNN). In contrast to most existing trackers based on CNNs which require frequent online training, BAMDCNN only needs offline training and online fine-tuning. Specifically, BAMDCNN exploits category-specific features that are more robust against variations. To allow for learning category-specific information, we introduce a group algorithm and a branch activation method. Experimental results on challenging benchmark show that the proposed algorithm outperforms other state-of-the-art methods. What’s more, compared with CNN based trackers, BAMDCNN increases tracking speed.     

基于车路协同多业务优先级的车载通信退避算法

为研究车路协同下不同优先级业务的通信,打破传统IEEE802.11 标准的CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access/Collision Avoidance)协议所采用的二进制指数退避策略（Binary Exponential Backoff, BEB）仅适用于传统业务如语音、视频等业务,而未考虑车路协同场景典型业务及其优先级的限制,提出一种面向车路协同的车载通信退避算法。首先,研究车路协同场景下的典型通信业务;然后,利用层次分析法建立了业务优先级层次结构模型,对车路协同下的业务进行了优先级的划定;最后,基于车路协同多业务优先级不同对传统BEB算法进行改进,提出一种面向车路协同的车载通信退避算法。通过仿真,验证了所提算法具有良好的适应性,可针对不同业务优先级,提供差异化的信息资源和业务传输保障,相对于传统的通信协议系统丢包率降低,系统吞吐量增加。     

Trusted Anomaly Detection with Context Dependency

Introduction Privilegedprocessesareoftencommonattack targetsbecausetheseprocessesthatprovidesys-temservicesandresourcesexecutewithspecial privileges.Infact,thetracesofsystemcallsexe-cutedbytheprivilegedprocessesaretheordered sequenceinUNIXoperatingsystem.Becausethe tracesofsystemcallsexecutedbythetheseprivi-legedprocessesputupbetterstabilityunderthe conditionofnormaloperationstheyareconsidered asbetterauditdatasourceascomparedwithsys-temaudittrails,systemlogsandapplicationlogs.Consequently,a…     

Pre-emptive channel borrowing and traffic overflowing channel allocation scheme for multimedia overlay networks

This paper proposes a channel allocation scheme for multimedia wireless networks, in which a twolayer macro-cell or micro-cell architecture is considered. Macro-cells are used to access high-mobility services; while micro-cells, which are overlaid by the macro-cells, are used to cater low-mobility services. To analyze the scheme, a multidimensional Markov traffic model is firstly developed, in which traffic characteristic of two special periods of time is considered. And then, a pre-emptive channel-borrowing scheme combined with trafficoverflowing strategy for multimedia (voice, video or data) networks is proposed, in which handoff requests can not only borrow channels from adjacent homogenous cells, but also be overflowed to heterogeneous cells. Priority strategies are also dedicated to high-mobility services for they can pre-empt channels being used by low-mobility services in macro-cells. To meet the high quality of service (QoS) requirements of video services and increase the channel utilization ratio, video services can be transformed between real-time services and non-real-time services as necessary. Simulation results show that our schemes can decrease the blocking probabilities and improve the channel utilization.