整数流的若干问题

设G（V,E）是2一边连通无向简单图,D（V,A）是G的一个定向图,A（D）为D的弧集,若映射f:A(D)→{…,－n,-(n-1),…,-1,0,1,…,n,…}满足Au∈V（D）有f^ (u)=f^-(u),则称＜D,f＞为一流图。其中f^ (u)=∑vu∈A(D)f(vu),f^-(u)=∑uv∈A(D)F(UV)。对Aa∈A（D）,当f(a)≠0时,称＜D,f＞为非零流图,对非零流图。对非零流图＜D,f＞,称所有｜f(a)｜和最小值的流f为D的最小流。本文研究了这类流的若干问题。     

整数运算中的问题和解决方法

给出整数运算中存在的问题和解决办法.     

整数一次不定方程组的矩阵解法与程序设计

用欧几里德算法和整数环上的可逆线性变换，从理论上对整数一次不定方程组的解进行了深入研究，提出了用矩阵的初等变换求解整数一次不定方程组的矩阵解法，并利用MATLAB数学软件开发了相应的计算机程序．     

用整数编码的单亲遗传算法求解组合优化问题

在求解组合优化问题时，有一类问题要使用序号编码GA操作，但采用传统的GA算法操作复杂，计算效率不高．改用整数编码的单亲遗传算法来解这类问题，有其优越性．以组合优化问题中的N皇后为例，说明用此方法使其计算简明、直观、有效．     

优化动车组席位分配方案的整数规划法

在市场经济条件下,优化列车席位分配方案,有利于提高铁路运输企业的盈利水平,把握市场竞争力.目前国内有关提高铁路客运收益管理水平的研究,侧重点一般放在定价策略上.涉及席位分配方案的研究较少.根据收益管理理论中席位控制的基本原理,构建了整数规划模型以确定单趟动车组的席位分配方法.在假设一定的条件下,根据历史数据进行了计算.结果表明:客票收入可以得到较高的增加.     

基于整数小波系数的笔迹图像鉴别方法研究

提出了一种基于整数小波变换的笔迹图像的纹理分析方法．纹理图像的主要特征表现在细节部分，而高频部分的小波系数体现了图像的细节．所以从这些小波系数中提取的特征，能够表征纹理图像的主要特性．并且这种分析法对亮度不敏感．这一特点是传统的纹理分析方法难以达到的．用该方法提取纹理图像的特征，并使用加权欧式距离分类器来完成匹配工作．在实验中，使用了27个人的不同笔迹，取得了很好的结果．     

一类不定方程组的非负整数解

文中给出了一类不定方程组的非负整数解的个数、解的递推公式及其组合意义,并给 出了与之联系的类似于帕斯卡三角形的三角形数表。      

技术站配流与调机运用综合问题的混合整数线性规划模型

为进一步提高铁路技术站作业计划编制效果,针对采用一台调车机车解体和一台调车机车编组的技术站配流与调机运用的综合问题,作者确定了出发列车的编组内容和解体（编组）调车机车的解体（编组）任务,使得出发列车满足列车编组要求,且车辆在站总停留时间最小。基于单机器调度理论和资源分配理论,在将原问题分解为解体子问题、配流子问题和编组子问题的基础上,首次建立原问题的混合整数线性规划模型。最后,采用既有文献中普遍采用的算例对该模型进行计算分析,并与其他研究方法进行比较。计算结果验证了该模型在问题描述上的正确性以及在消耗更多计算时间前提下计算质量上的优越性。     

用群论方法求解整数规划问题的初步探讨

用有限群的分解理论,将整数规划问题分解为一系列简单的群论规划模型求解,这不论是在理论上还是实际运用中都将具有一定的意义,在对整数规划问题作变换和松弛处理的 详细讨论了向群论规划模型转换和分解的步骤,并讨论了两种分解结果的求解方法。     

关于整数集上的和图的几个新结果

证明了：(1)对任意n阶图G，若δ(G)≥(n 3)／2，则G不是整和图．(2)所有的2-正则图(除C4外)均为整和图．这一结果推广了文中的结论．     

大数据k-Means聚类挖掘优化算法

基于数据规模导致难以应对的存储量、数据规模导致传统算法失效、大数据复杂的数据关联性导致高复杂度的计算等问题,对大数据下的k-means聚类优化算法进行研究,给出了适用于大数据任务处理的MapReduce软件架构的模型机制,通过改进k-means初始聚类中心的选取,提出了一种基于MapReduce模型的k-means聚类优化算法.最后将改进的算法应用于煤炭煤质的分析中,结果显示较传统算法,改进算法的效率有明显提高.     

带有固定运费的多式联运方式选择

为更经济有效地组织多式联运,在同时考虑固定运输费用和变动运输费用的前提下,针对一批货物在其运输路径上各路段运输方式的优化选择问题,以包括运输费用、中转费用和惩罚费用在内的总费用最少为优化目标,以货物送达时间和运输能力为约束条件,构建了混合整数线性规划模型,并设计了相应的整数编码遗传算法.算例结果表明,本文模型比既有不考虑固定运费的模型具备找到更优解的能力;对于15个包括20~100个路段和5~20种运输方式的随机算例,与商业优化求解器LINGO相比,本文算法在设定计算时间60 s内找到了2个大规模算例的更优解,总费用平均节省0.75%,证明了该算法对大规模问题的有效性.      

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动车组运用是高速铁路运输组织的关键技术之一.本文结合国内外对高速铁路动车组运用问题的相关研究,根据动车组的运用特点和运用规则,在已知列车运行图的基础上,建立了求解动车组运用问题的整数规划模型.将动车组的接续运行与检修计划制定过程转化为动车组运用网络上具有较多约束条件和目标函数的TSP问题.并借鉴了蚁群算法求解该问题.为优化我国在建和拟建的高速铁路和客运专线的动车组运用及计算机自动编制动车组运用计划提供了有效的求解算法.最后结合武广客运专线运用计算机模拟进行验算,证实了算法的可行性、实用性.     

对大数据的探讨

从数据处理技术的角度介绍了大数据的概念和特点,分析了大数据面临的挑战和研究现状,给出迎接大数据的几点思考。最后,结合湖北汽车工业学院的实情,提出了大数据研究的建议。     

高速铁路客运站选址模型

根据我国铁路客运站建设条件限制以及与城市相和谐的建设要求,将影响客运站选址的因素分为硬性因素和软性因素两类。通过硬性因素比选得到初步选址方案集合,将城市公共交通网络能力纳入客运站选址的软性因素,结合车站能力和资金限制2个软性因素,以旅客出行成本、车站建设成本、车站运营成本和城市交通运营成本最小为目标,建立0-1整数规划模型。以某市实际情况为例建立模型,利用Lingo软件求解得到客运站的选址方案以及城市公共交通网络中公交车和地铁列车的增加方案。计算结果显示,最优方案是对原有的两座客运站进行改造并在市郊新建一座高速铁路客运站。为满足旅客的出行要求,相应的出行小区到3个高速铁路客运站需要增加一定数量的公交车和地铁车辆。实例证明了基于此模型所得到的方案符合实际情况。     

一类运输工具带双重能力约束的LRP问题

分析了一类运输工具受双重能力约束的LRP问题，即在物流网络节点最大单批处理能力及运输工具总运输能力双重约束的情况下,如何进行物流中心选址和运输路线安排，使总的费用最小,模型假设网络系统满足如下条件：①节点的最大单批处理能力是逐层变化的，②货物只能用不同运输工具经过某一物流中心进行中转运输．文中建立了混合整数规划模型，提出了一种优化算法，并用优化算法对实例进行求解．     

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供应商选择问题是物流领域内的一个重要问题，其目标函数就是在包括送达时间、原料质量和服务水平等的约束下使总花费最小。传统的确定性模型取得了较好的效果，但是由于其约束条件的随机性和模糊性，需要应用不确定性模型来更准确地描述和给出最优解。论文应用了不确定性模型描述这类供应商选择问题，这个不确定性模型就是一类特殊的机会约束规划模型，此类机会约束可以转化为相应的等价类，这样不确定性模型就可以转化为确定性模型，然后设计了解决这类问题的遗传算法。通过实例计算表明，不确定性优化模型及遗传算是解决供应商选择等这类不确定性智能商业问题的有效办法，有广泛的应用前景。     

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制定铁路线路养护维修计划既要保证线路充分维修,又要兼顾经济效益.为此,以区域路网为研究对象,建立了基于整数规划的铁路线路养护维修计划优化模型.模型考虑了路网中线路之间维修资源的约束,以维修时间和股道占用状态为决策变量,以股道占用费用、维修费用及惩罚费用总和最小化为目标,通过集中安排线路中各项养护维修活动节省维修支出,减少维修活动对股道的占用时间进而达到优化目的.基于启发式算法设计了模型求解方法,仿真实验结果表明,模型具有较好的实用性,能够为编制铁路线路年度养护维修计划提供决策支持.     

供应商选择问题的不确定优化模型及其算法

应用了不确定性模型描述供应商选择问题,建立了多目标随机机会约束规划的模型.设计了解决这类问题的混合智能算法;并通过实例计算表明:不确定性优化模型及混合智能算法是解决供应商选择等这类不确定性智能商业问题的有效办法,具有广泛的应用前景.     

一种电信行业大数据采样统计方法

文中结合电信行业大数据的特点,提出一种采样统计方法,充分利用有限的、较低的系统资源成本,满足大数据统计分析应用指标计算的精确性和及时性,特别是通过传统全量或增量方法无法快速出数的指标。