长洲枢纽一、二线船闸通过能力变化及航运潜能释放*

长洲水利枢纽过闸货运量已跃居世界天然航道首位。然而坝下枯水位持续降落引起一、二线船闸通航保证率大幅下降，制约枢纽的整体通过能力。基于实测水文资料和模型试验成果，分析一、二线船闸通过能力变化。结果表明：枢纽运行以来，水位降落引起一、二线船闸可通航船舶吨级总体呈下降趋势，原设计船型分别为2 000、1 000吨级，至2019年一、二线船闸在设计流量（外江1 090 m3/s）下仅能通过500、100吨级；贵梧3 000吨级航道整治工程实施后，西江运行中的国标船型和西江船型得以顺利过闸（一、二线船闸）所需的外江最小下泄流量分别为1 875、2 470 m3/s。优化上游库群联合调度提升枯季下泄流量，优化不同泄流条件下一、二线船闸的组合调度，深度释放船闸的利用率，是现状全面提升长洲枢纽整体通过能力的重要途径。     

跨境供应链网络海外仓的鲁棒性选址模型及算法

新经济形态下，全球政治、经济形势瞬息万变，多种人为和自然因素导致商业供应链的生存环境日益严峻. 跨境供应链网络作为典型的时效性和运营环境等都具有极大不确定性的复杂网络，研究其鲁棒性问题具有一定的理论意义和实际应用场景. 首先阐明了跨境供应链网络的内涵，认为海外仓的选址优化是控制网络鲁棒性的重要手段；随后基于最小最大后悔值构建了海外仓的鲁棒性选址模型，利用情景松弛算法对模型进行求解. 算例分析结果证明，所构建的海外仓鲁棒性选址模型及算法适用于跨境供应链网络情景.     

基于改进低秩矩阵补全的交通量数据缺失值插补方法

提出了一种低秩矩阵补全的改进方法以研究道路交通量数据缺失值插补问题。应用基于核范数的低秩矩阵补全对交通量数据矩阵中的缺失值进行第1轮插补; 通过层次聚类算法将交通量数据划分为不同类别, 使得同类中的数据具有较强相关性, 异类中的数据具有较弱的相关性; 在每类样本上应用低秩矩阵补全得到缺失值的第2轮插补; 为了减少聚类数的影响, 提出最小二乘回归集成学习方法将不同聚类数下的插补结果进行融合, 得到最终的交通量数据插补结果; 用美国俄勒冈州波特兰市的交通量数据比较了5种方法的插补误差, 并分析了不同聚类数和距离度量方法的影响。研究结果表明: 在完全随机缺失模式下, 缺失率为10%~60%时, 其相对于传统的低秩矩阵补全模型的插补误差降低了5.93%~9.11%;在随机缺失和混合缺失模式下, 插补误差也分别降低了8.32%~9.55%和8.14%~9.20%;集成不同聚类数下的多个插补结果比单一聚类数下的插补误差降低2.62%~4.76%。可见, 在3种数据缺失模式下, 改进低秩矩阵补全方法降低了交通量数据的插补误差, 能有效提高插补后交通量数据的有效性。      

北斗卫星通信系统在船舶航线规划中的应用

传统船舶路线规划方法所使用的通信系统,在极端条件下无法进行数据传输,导致规划方法的鲁棒性较差。对此应用北斗卫星通信系统,设计新型船航线规划方法。利用北斗卫星通信系统的高适应性,对当前航向安全区域进行划分,并对其进行适当扩展,确保其区域内包含了潜在障碍物的边界,基于扩展后的安全区域,建立航障物的最小凸包围,作为航线规划的环境基础,最后应用Dijkstra算法,根据权重最小赋值,连接权重点,求取最优航线,实现航线规划。从实验结果可以看出,应用北斗卫星通信系统的船舶航线规划方法,在极端环境下,数据真实应用率提高了29%,数据包传输丢包率降低了33%,相比较传统规划方法,拥有更优秀的鲁棒性。