突发事件下区域物流资源优化配置模型及算法

为提升突发事件下应急物流的快速应对能力,提高物流资源配置效率,基于区域应急物流网络,提出突发事件下实现区域物流资源优化配置的直达路径配置策略、核心区域集散节点配置策略和混合调整配置策略3种调整策略.基于3种调整策略,以总运输时间最短为目标,构建突发事件下区域物流资源优化配置模型,结合模型决策变量的特点,运用改进免疫克隆...     

基于服务池的高速铁路应急资源全域优化调度方法

为提高高速铁路应急处置效率,实现资源统一调配,融合云计算和大数据技术,研究了高速铁路应急服务资源的调度问题。在应急云资源建模、应急云服务虚拟化建模、云服务池建模、高速铁路现有应急救援系统的资源使用建模、云计算模式构建的基础上,建立了跨总部和区域的高速铁路应急资源服务池的全域优化调度模型,提出了云资源传输总距离最小、资源协调成本最低、运行处理时间最短、当资源缺乏时需增加的资源数最小等4个优化目标;针对问题的特征,研究提出基于双层粒子群的高铁应急服务优化调度方法。对于给定的案例,选取距离最小作为优化目标,运用提出的方法可给出优化的资源调度方向和资源调度数量,验证了所提出的方法对于求解分布式应急云资源调度问题的有效性。     

基于NSGA-Ⅲ的多目标柔性车间调度

针对柔性作业车间调度问题,以加工时间、成本、质量和能耗为优化目标建立问题排序模型,并利用改进NSGA-Ⅲ进行求解。采用两段式编码对工序和机器进行小数编码,运用自适应交叉变异策略进行染色体进化,提出基于目标空间参考点的选择策略进行个体选择。结果表明改进后的NSGA-Ⅲ算法具有良好的求解质量。     

运输网络中舱位控制模型与策略

为了提高运输网络系统的收益管理水平,以民航客运航线网络为背景,从策略、模型和方法3个方面系统地研究了网络舱位控制的基本问题.针对控制策略,对分块预订限制、虚拟嵌套和竞标价格等策略的优劣性和适用条件进行了探讨.分析了传统的控制模型,并对新出现的复杂模型分为随机动态规划模型、混合模型、多阶段随机规划模型和Scenario树模型进行研究.讨论了基于资源分解的网络舱位控制方法,指出应该从资源分解的原则和单资源舱位控制模型2个方面去构建网络策略.研究结果表明:网络舱位控制模型和方法只有与适合的控制策略有效结合才能达到期望总收益最大化的目的.     

基于微进化算法的铁路物流中心集装箱装卸资源调度优化

以铁路物流中心集装箱功能区装卸设备资源为研究对象,考虑物联网物流信息共享平台应用背景下的集装箱门吊作业调度问题,综合考虑外集卡司机的满意度和铁路物流中心内部装卸资源的作业效率,以外集卡平均延误时间最短和轨道门吊最大作业时间最小为优化目标,建立基于物联网平台下的集装箱门吊调度多目标优化模型,并设计了基于优势基因结构进化机制的微进化算法进行求解.经算例表明,微进化算法所采用的优势基因结构机制及原始对偶算子能够有效地适应环境的不确定性,较传统遗传算法在求解效率及质量上有较大优势.     

基于改进粒子群算法的工程项目综合优化

为解决现有粒子群优化算法进化过程中"早熟"的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法HSPSO.算法采用多子群分层策略,以提高收敛速度和优化精度.为求解工程项目的综合优化问题,建立了工期-成本-质量的数学优化模型和多目标优化模型.通过实例对标准粒子群优化算法(SPSO)和差分进化(DE)算法进行了比较,并采用HSPSO算法进行多目标优化.最后,用枚举法验证了模型的合理性和算法的有效性.与已有研究相比,HSPSO算法能在种群规模较小(20个粒子)的情况下,快速找到满意的解(平均迭代次数不超过20次).     

不确定环境下的多车型物流配送路径优化

为实现在路段通行时间不确定背景下,配送企业对多种车型车辆的组合优化,使车辆资源利用、配送路径最优.通过建立总成本和配送时间最小的多目标模型、并考虑时间窗约束,设计提出多目标进化遗传算法求解该问题.本算法结合链表思想,同时为解决产生不可行解问题,在解编码时采用多染色体;并在算法中针对子染色体和母染色体分别设计交叉算子,运用擂台赛法则和改进精英保留策略构造非支配解集和加快算法的收敛速度.结果表明:相比单车型,多车型组合优化具有更高的经济效益,且随着不确定参数的变化,运输成本上升,多车型配送满载率受影响较小.     

区域物流信息平台与资源整合

研究第三方物流提供商利用区域物流信息平台整合社会物流资源的方式 ,将综合物流信息平台分为微观 (企业 )和宏观 (区域 )两个层次 ,着重从区域物流信息平台角度 ,分析研究工商企业、第三方物流企业和政府主管部门等不同主体 ,对区域物流信息的需求及社会物流资源整合要求 ,探讨第三方物流提供商利用区域物流信息平台的功能及其运行机制进行物流资源整合的方式 ,进而提出第三方物流提供商整合物流资源可利用的区域物流信息平台“剧场模型”。根据“剧场模型”,强调第三方物流提供商必须吸收“第四方物流”概念中的供应链方案设计、一体化管理和咨询能力 ,这样才能利用区域物流信息平台提高社会物流资源整合能力 ,最终实现第三方物流提供商整合社会物流资源的思路和实际运作模式     

基于物流服务组合的两级物流服务供应链利润分配模型

基于物流服务组合模式,在一个物流服务集成商和多个功能型物流服务提供商的情况下,每个主体自身的产出受到他人努力水平的影响时,运用委托代理理论建立了物流服务集成商和功能型物流服务提供商之间的优化模型.该模型的优化目标是集成商的利润最大化,同时综合考虑了提供商的参与约束(1R)和激励相容约束(IC).对模型进行优化求解,得出物流服务集成商提供给每个提供商最优的分配系数和固定支付.结果表明,物流服务集成商给提供商的分配系数与提供商的努力水平正相关,与提供商的风险规避程度呈负相关;物流服务集成商的努力水平是与提供商的单位努力成本负相关.且外生不确定因素越多,集成商的努力水平越低.     

内河集装箱港锚地—泊位资源配置多目标决策

鉴于锚地—泊位资源配置直接影响内河集装箱港的运作效率,且受到内河航道及岸线等设施资源制约,本文在考虑船舶通行安全的基础上,运用随机服务理论,以港口总成本和船舶在港等待时间最小为目标,建立内河集装箱港锚地—泊位配置的多目标规划模型,设计了一种针对非线性整数规划问题的实代码遗传算法,并以重庆某集装箱港作为算例,验证该模型的合理性和算法的有效性,同时分析了不同船舶到港强度和泊位服务强度下的锚地—泊位最佳配置关系,为建立和拓展内河集装箱港资源优化和配置提供理论基础.     

基于SLA的云计算动态信任评估模型

针对云计算环境中用户如何有效的选择云服务商及签订服务协议的问题,本文提出一种基于服务等级协议SLA的中立第三方动态信任评估系统框架.通过在用户端和云端设置的监测代理,实时监控并采集SLA相关的实际服务数据;通过实际观测的参数、其变化情况及SLA协定的参数,同时结合用户主观评价,计算得到服务质量的信任值,最终形成对云服务商服务可信度的全面的和动态的评价.本文给出了系统框架结构、评估方法和评估输入与流程等信任评估的实现方法.与其他信任评估方法相比,本文提出的模型全面融合了多种数据主客观评价来源,给出了具体流程和方法,具有更好的客观性、准确性和可信性.     

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对于快递企业而言,快递过程总是与快捷运输工具的使用紧密联系的。因此,获取相适应的运力资源是其生存发展的基础。现实中,没有一家快递企业可以做到运力资源的完全内部化。这也就表明,快递企业与掌握各种运力资源的专业运输企业之间的合作似乎是必须的。社会经济系统中,存在大量的不确定性,且决策主体是有限理性的。快递企业与专业运输企业之间相互交往的规则或制度安排不是唯一的。本文试图用演化博弈模型来分析快递企业和专业运输企业的交互演进的过程中,通过对众多的参与者（多家快递企业和多家专业运输企业）的战略选择和调整的过程的动态分析,指出快递企业——专业运输企业动态合作过程的存在两个局部均衡点,也就是说,快递企业和专业运输企业合作模式的博弈有两个演进方向,既可以采取股权合作策略,也可以采取契约合作策略,这两种策略都是演化稳定策略。     

考虑网络拥堵与系统公平的车载异构网络选择方法

利用演化博弈的有限理智特性执行网络选择, 以实现车载异构网络系统中网络资源的均衡分配; 利用双层博弈对演化博弈方法进行优化, 保证极端拥堵中部分车辆消息传输的同时, 维持系统公平; 设计了专用短程通信、长期演进和无线局域网融合的车载异构网络仿真场景, 对比了基于多准则决策的传统方法、基于演化博弈的网络选择方法和基于双层博弈的网络选择方法。仿真结果表明: 采用基于演化博弈和双层博弈的车载异构网络选择方法首次解决了动态网络环境中车载异构网络切换时出现的大规模乒乓效应, 利用双层博弈能够实现拥堵抑制和系统公平; 采用基于双层博弈的网络选择方法能够驱动异构网络系统在2~3个切换周期内实现网络系统状态的稳定; 在预设的动态网络评价条件下与80个终端的一般场景中, 双层博弈终端平均网络评价指标高于演化博弈19.5%, 为3种网络协同工作提供可靠服务; 在190个终端极端拥堵场景中, 终端合理分配, 共享专用短程通信网络资源, 双层博弈终端平均网络评价指标高于演化博弈10.3%, 双层博弈专用短程通信网络评价指标为演化博弈的2.18倍, 可以保证车联网基本安全信息的广播、系统的公平并维系基本车联网服务。      

基于演化博弈的高速路收费通道选择研究

收费广场拥堵严重影响了高速路的通行效率和安全畅通.为找到驾驶员路径选择博弈的稳定策略,以更好地诱导驾驶员合理选择收费通道,提高收费站通行效率,缓解高速路收费广场拥堵问题,本文以驾驶员为研究对象,运用演化博弈的方法,通过“鹰鸽博弈”模型分析,建立收益矩阵,得到在不同成本条件下的两个演化稳定策略,并借助 MATLAB软件和仿真演化的路径分析,验证了驾驶员在选择收费通道博弈中存在均衡点的分析结果.研究表明,存在混合策略是博弈的均衡点,诱导驾驶员的策略选择向均衡点靠近,能均衡各收费通道的车流量,有效减少收费广场的拥堵现象.     

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本文应用整数规划的方法研究了集装箱陆上空箱多式联运调运优化问题。论文模型以场站和场站之间、供给客户和场站之间、场站和需求客户之间的空箱调运费用最省为目标函数。本文模型考虑到满足需求客户的空箱需求、供给客户的空箱供给能力限制、场站的空箱存储能力限制以及不同运输方式的运输能力限制等约束条件。应用Lingo8.0软件求解本文模型。运算结果表明本文模型可以在满足客户需求、供给能力和存储量限制的条件下有效降低陆上空箱调运费用。本文模型提高了船公司的内陆空箱调运效率。     

海盗袭击突发事件形成机理的演化博弈分析

为了准确分析海盗袭击的决策行为与预测海盗袭击事件发生的可能性,在同时考虑海盗与海军两个群体决策行为的基础上,根据演化博弈理论建立海军护航下海盗袭击决策的非对称演化博弈模型,并分别推导出海盗采取袭击策略与海军采取护航策略的复制动态方程.通过对复制动态方程参数的讨论,确立了不同的博弈情境,并分别对各个情境下博弈的演化过程与稳定策略（ESS）进行分析.最后,以近年来索马里海盗活动的实际数据进行了实例模拟,模拟结果符合海盗活动的实际情况.理论分析和实例模拟结果表明,海盗袭击事件形成主要受袭击收益与海盗劫持成功率影响,海军护航行动使海盗更倾向于选择不袭击策略.     

Secure and efficient digital rights management mechanisms with privacy protection

In the Internet or cloud computing environments, service providers provide more and more content services. Users can use these convenient content services in daily life. The major data of the user are maintained by the service providers except that some personal privacy data are stored at the client device. An attacker may try to invade the systems, and it will cause the damage of users and service providers. Also, users may lose their mobile devices and then it may cause the data disclosure problem. As a result, the data and privacy protection of users become an important issue in these environments. Besides, since many mobile devices are used in these environments, secure authentication and data protection methods must be efficient in these low resource environments. In this paper, we propose an efficient and privacy protection digital rights management （DRM） scheme that users can verify the valid service servers and the service servers can ensure the legal users. Since the key delegation center of the third party has the robust security protection, our proposed scheme stores the encrypted secret keys in the key delegation center. This approach not only can reduce the storage space of the user devices, but also can recover the encrypted secret keys in the key delegation center when a user loses her/his devices for solving the device losing problem.     

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交通诱导是交通管理者、驾驶员等交通参与者之间的一个博弈过程，在这个过程中，每个驾驶员根据所拥有的信息修正自己的行为策略以提高盈利，从而构成交通又到演化中的宏观结构与驾驶员的微观行为之间互相影响的自组织现象。本文应用演化博弈论对交通诱导演化过程进行了分析，建立了诱导条件下驾驶员选择行为的演化模型，并对其进行分析以求为建立实用的诱导策略提供理论支持。     

高铁运营安全多委托方监督演化博弈的SD分析

针对我国高铁委托运输管理模式下,高铁运营安全监督系统存在高铁公司对多个委托方的监督策略难以合理制定的问题,本文通过分析某高铁公司及其 2个委托方策略的动态选择在安全监督方面存在的复杂博弈现象,建立了三方组成的系统演化博弈模型.通过演化博弈理论证明,结合系统动力学(SD)仿真,可以揭示多委托方条件下,系统各方进行决策的行为特征及其稳定状态.结果表明：采用静态策略时,博弈过程出现了长期波动,并不存在演化稳定策略均衡(ESS);而采用动态策略可以有效抑制博弈过程中的波动,但在奖惩系数相同的情况下,静态策略对于委托路局安全投入率的提升优于动态策略.说明高铁公司在制定监督政策时,应灵活运用静态和动态策略,以使高铁运营安全水平得到有效控制和提升.