摘要：合理的配送中心选址及路径优化有助于降低物流碳排放,本文针对物流配送过程面临的不确定交通网络现实,研究不确定道路网络对选址—路径问题碳排放的影响,提出应用概率函数及交通因子表示路径不确定的随机性及不确定程度,将其转化为速度函数,结合第三方物流配送的特点,建立了基于速度及车辆类型的动态低碳开放式选址—路径模型,并设计了量子进化算法与局部搜索算法相结合的智能优化算法进行求解。为了分析路网对碳排放的影响,采用随机及确定性概率交通状况进行仿真实验对比,结果表明,当路网不确定发生概率随机时,其成本增加量高于0.1确定性概率,但低于0.5、0.9确定性概率;交通不确定对碳排放量的影响程度高于成本;随着交通不确定固定概率的增大,碳排量的增加与顾客数目的相关性呈下降趋势。通过与其他智能算法进行对比,表明本算法是求解该问题的一种有效算法。

摘要：快速发展的民航事业导致很多机场容量不足。为缓解大型机场交通拥堵的现状,研究了航空器滑行策略优化问题。滑行路径优化是指在特定的时间段内,根据机场资源信息和地面运行管理系统对进离场航空器在跑道和停机位之间的距离进行优化管理。通过深入剖析机场地面的网络结构,综合考虑滑行冲突、地面运行规则等因素,提出了多Agent滑行策略优化方法,该方法提升了机场资源利用率;基于地面网络链路结构的概念,建立了航空器滑行策略优化模型;结合多Agent的基本理论,设计了跑道出口选择概率函数和多Agent系统滑行路径优化结构,以寻求航空器的最优滑行路径。以国内某大型机场的实际情况为研究背景进行了航空器滑行策略实验,结果表明,与以往的算法相比,多Agent滑行策略优化方法的效果更为显著。设置跑道口的速度和同一交叉口航空器的最小间隔距离,通过对跑道出口的选择和Agent间的交互协商,航空器能够对原滑行路径进行有效调整,并缩短其在机场场面上的滑行时间。与最短路径算法相比,多Agent滑行策略方法在航空器的总滑行距离、航空器在滑行道上的密度以及平均等待时间方面的优化效果更好,且其对滑行道资源的分配更合理。其中,航空器在节点处的平均等待时间减少了8.26%。所提策略可有效缓解机场交通拥堵的现状,提高场面运行效率,对减少航空器延误和保障机场的运营安全具有重要意义。

摘要：超几何分布的概率计算在抽样方案设计中是计算接收概率的基础,十分重要,常用的算法有阶乘对数法和递推算法.为评价超几何分布概率函数近似算法的实际精度,给出概率的精确数值,提出了超几何分布概率任意精度算法的解决方案.该方案首先采用质因数分解算法将概率函数分解成最简质因数分式,其次设计任意精度算法类,然后通过Visual C++实现,并给出了应用实例.

摘要：随着科学的发展,数理统计愈来愈多地得到了应用。在医药学领域的生物检验、质量控制、处方选择、药物分析、实验设计、医疗统计等方面,都离不开数理统计。所以,数理统计对于医药学专业的学生来说,是一门较为重要的基础课。 学生在学习中常常感到数理统计课,概念抽象、理解不透;学习内容较多、学习时间短;习题难度大、综合解决问题的能力差。所以,要提高数理统计课的教学质量。