多级物流配送中心选址模型及计算机求解

介绍了构建多级物流配送中心选址模型的方法以及如何运用Excel中的规划求解工具对模型进行求解。     

二层线性规划问题

罚函数方法是数学规划中一种常见且有效的求解方法。用罚函数原理,把二层线性规划（BLP）下层问题的对偶间隙作为惩罚项,将BLP转化为带罚函数子项的有限个线性规划问题。由于BLP的全局最优解可在约束域S的极点上找到,利用线性规划对偶理论,给出了一种求解该二层线性规划的罚函数算法。     

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针对具有模糊因数的多目标交通问题,提出了一种优先模糊目标规划方法。本文首先建立了模糊目标的隶属度函数,其次,将隶属度函数的最高度作为期望水平并引入了偏差变量,从而将隶属度函数转化为隶属度目标。通过最小化负偏差变量得到最满意解。对模糊目标不同优先级结构下的解进行了敏感性分析,并用欧氏距离函数确定了最佳的目标优先级结构,通过最小化后悔值达到决策区域理想点决策值,得到决策单元最满意解。最后,应用实例对本文方法进行分析验证。     

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应用整数规划研究航运集装箱路径选择问题,并将重箱和空箱统一在一个系统中研究。在本文模型中,以集装箱运输总利润最大化为目标函数,利润是重箱运输利润减去重、空箱运输成本。约束条件考虑到满足空集装箱需求和重集装箱需求、航线运输能力限制及空箱供给数量等。应用LINGO9.0求解模型,并通过数值仿真来证明不同参数影响下的调运策略。本文旨在为船公司提供合理的航运集装箱运输方案,从而降低船公司的集装箱运输成本,实现船公司集装箱运输效益最大化。     

BP神经网络在解决电力消耗问题中的应用

由于BP神经网络在解决非线性复杂系统中存在很大的优势,以江西省1991—2011年人口、经济和耗电量等数据为研究对象,利用BP神经网络构建耗电量预测模型。模型一利用1991—2009年人口、经济和耗电量等数据作为训练样本,以2010—2011年作为测试样本来验证网络的准确性,再根据历史人口、经济等数据来预测历史耗电量;模型二采用传统的多元回归分析法,对非线性多元函数进行多元线性回归,通过回归模型得到的参数来预测耗电量。结果表明,模型一收敛性较好,所得预测结果绝对误差较小,而模型二传统方法得到的预测结果误差较大,因此,利用BP神经网络预测的结果具有非常大的参考价值,证明BP神经网络应用在电力消耗中的应用是可行的。     

数字地图和规划软件在GSM-R网络规划及优化中的应用

本文对数字地图和规划软件做了简要介绍,并针对中国铁路无线通信系统建设的特点,阐述了数字地图和规划软件在 GSM-R 网络规划及优化中的应用。     

组合预测模型在上海内河港口吞吐量预测中的应用

建立时间序列和二元线性回归的组合预测模型,对上海内河港口2010年、2015年和2020年的货物吞吐量水平进行了预测。研究发现,组合预测模型相比单个预测方法具有较高的精度,能够较准确地预测上海内河港口货物吞吐量。     

基于机会约束条件下舰艇航线动态规划模型研究

从舰艇出航隐蔽性要求出发，根据舰艇在海上不同航段被敌方探测发现的概率不同，建立基于机会约束条件下动态规划航线数学模型，实现从多条航线中选择满足不被探测发现置信水平下的最短航程航线，从而为指挥员迅速选择最优航线提供辅助决策。     

青岛港港口吞吐量与青岛市GDP关系的计量经济分析

运用线性回归、辅助函数等计量经济学方法,通过使用Eviews软件对青岛港港口吞吐量与该市GDP之间的定量关系进行了回归分析,并进一步分析了港口吞吐量与GDP之间的关系。     

应用两步回归迭代算法校正数字式磁罗经误差

基于椭圆假设的参数估计目前是解决数字式磁罗经误差校正问题的较为先进的方法，然而对该方法中的非线性参数估计问题采取了扩展卡尔曼滤波的办法来解决，这造成误差在测量过程中的发散。提出了两步回归迭代算法来解决此问题的思路，即把待估计的非线性参数组合成线性参数，用卡尔曼滤波进行状态估计后，通过Causs-Newton法解得原非线性参数。实验结果证明了新方法的优越性。