摘要：超短时物流需求预测是企业物流资源智能调度的重要基础,然而,超短时物流需求数据具有强随机性、高波动性、非平稳性等特征,进行多步精确预测较为困难.基于此,构建基于串行数据分解和量子加权深度网络的超短时物流需求多步预测模型.首先,通过变分模态分解(VMD)和经验小波变换(EWT)的串行分解方法对超短时物流需求数据的时序特征进行有效提取,以剥离噪声信号,降低原始数据的非平稳性和随机性;然后,构建量子加权长短期记忆神经网络(QWLSTM)深度学习模型,设计多输入多输出策略对分解后的模态分量进行多步预测,并基于树形Parzen评估器(TPE)对QWLSTM的超参数组进行优化;最后,对各模态分量的预测结果进行重构.实验结果表明,所提出模型在平均绝对值误差(MAE)、均方误差(MSE)、加权平均绝对百分比误差(WMAPE)、校正决定系数(R2)方面,均优于其他15种对比模型.

摘要：工程装备智能化是发展智能建造的重要基础,项目知识是工程装备智能化的知识源泉,因此,工程装备知识跨项目的有效共享与利用是实现智能建造的重要环节.为了增强工程装备知识的跨项目利用效率与效果,本文提出了一种基于特征差异增强的多源域迁移学习框架.该框架利用混合深度神经网络提取源项目的通用时空特征表示,基于项目相似度度量筛选可迁移源项目,通过所设计的特征差异增强方法挖掘多源域的域特殊特征表示并进行集成,在避免负迁移的同时实现工程装备知识的跨项目有效转移.本文使用多个隧道工程项目的数据进行了实验,在六个盾构设备姿态预测知识转移任务的两个预测目标上,该框架相较于基线模型的预测准确性平均提升度分别为86.48%、117.01%,并具有良好的稳健性和情景适应性.实验结果表明:本文所设计的新框架可以挖掘多个源域项目的特性知识并整合其共性知识,通过集成多源域迁移学习的知识来提高知识利用率,为大型工程装备知识的跨项目转移提供了有效的方法和工具,有助于提升施工项目的知识管理与智能建造水平.

摘要：设计出行模体模型,对旅客出行序列进行抽取转化,构建基于铁路和航空出行旅客的出行模体,基于四川省成都市的旅客出行数据进行实证分析。2节点至4节点构成的旅客出行模体,可以表示绝大多数的旅客出行模式。主要出行模体为2个节点间的单向单次出行和往返出行,并且随时间推移,铁路出行对用户的吸引力逐渐增加,航空出行逐渐减少。研究铁路旅客出行网络和航空旅客出行网络特征,2种出行网络均为异质性网络,网络中大度节点倾向于连接小度节点,网络聚类系数较大,网络中不同站点连接紧密。成都市的铁路人群出行网络结构稳定且大多集中于我国东南部地区,航空出行网络逐步发展且具有更高的分散性。网络效率研究结果表明,旅客出行网络连通性一般,多集中在特定地区。

摘要：考虑制造商和零售商构成的闭环供应链,双方都可能提供以旧换新服务并承担相应的固定成本,研究了制造商应该自主提供以旧换新服务还是让零售商提供以旧换新服务的问题,分别构建了无以旧换新服务、制造商提供以旧换新服务和零售商提供以旧换新服务3种闭环供应链决策模型,分析了考虑以旧换新固定成本时供应链成员提供以旧换新服务与否的博弈。结果表明:随着以旧换新固定成本的变化,制造商和零售商可能会因都想提供以旧换新而产生冲突,也可能会因都想让对方提供以旧换新而成为“搭便车”者。此时,制造商或零售商可以通过给对方提供适当补偿来消除这种冲突或“搭便车”现象,以使双方利润都比无以旧换新时更高,但闭环供应链系统总利润仍为次优。为此,制造商可进一步基于集中决策模型设计相应的契约来实现闭环供应链协调。

摘要：分析成渝经济圈铁路客运网络的空间联系和结构特征演变对未来铁路网络建设和布局优化有着重要意义。基于46863617条铁路客运数据构建2015—2017年成渝经济圈铁路客运网络,采用GIS空间分析方法和网络分析方法对连续时序下铁路客运联系时空演变、网络结构特征演变以及网络结构对经济和人口的影响效应展开分析。结果表明,成渝经济圈铁路客运联系极化现象明显,客运流量主要集中在成都,其次是绵阳、重庆主城区和德阳,其余城市占据不到20%的客运流量;成渝经济圈铁路客运网络密度逐年上升,但仍处在较低水平;铁路客运网络具有较低的平均路径长度和较高的平均聚类系数,客运网路呈现小世界特性;成都和重庆主城区的度数中心性和中间中心性远超其余城市;成渝经济圈铁路客运的通达性很大程度上是由于成都和重庆主城区的中介作用,大多数城市之间不存在铁路客运联系;度数中心性、接近中心性和中间中心性对GDP的影响为正,且通过了1%的显著性水平检验;度数中心性和中间中心性对人口的影响为负,分别通过了5%、10%的显著性水平检验,处于中心地位的城市不利于人口常住。

摘要：现代社会经济的快速发展和城市人口数量的急剧增长给交通运输行业带来了巨大的运营难度,由此产生的车站、车厢过度拥挤及交通网络延迟等问题已成为我国建设“智慧交通”面临的重要问题之一。针对城市轨道交通高峰时段大客流组织而导致的站台候车乘客出行安全问题,以单条城市轨道交通线路为研究对象,提出考虑预警机制和开行方案的多车站客流控制方法,为高峰时段的客流控制问题提供理论依据。考虑列车开行方案、车站客流控制及乘客上下车过程等约束,构建以乘客平均延误时间和车站最大平均限流时间最小化为目标的数学模型。其中决策变量为进站乘客数量和车站平均限流时间,并采用线性加权法将原目标模型转化为单目标模型;在此基础上,针对问题特性,设计混合禁忌搜索算法进行求解。数值实验对问题特性进行分析,并通过多组算例与实际案例验证模型的正确性及算法的有效性。研究结果表明:考虑车站平均限流时间可以提高乘客乘车公平性,缓解全线车站客流拥挤;合理设置站台客流预警等级可以提高乘客出行满意度;采用大小交路和小交路列车不同编组的混合策略可提高运输效率,并在一定程度上降低企业成本;针对大规模问题,混合禁忌搜索算法可以在短时间内求解并获得更高质量的解。

摘要：在灰色市场的背景下,构建了由一个制造商和两个独立市场的零售商构成的两阶段供应链模型。依据产品估值将市场分为高端和低端市场,基于价格差异,低端市场的零售商为了实现投机套利会在高端市场中销售原本属于低端市场的产品。研究了灰色市场与制造商广告激励策略对供应链的影响问题。研究表明:若低端市场消费者对产品评价较低,灰色市场可增加制造商的利润;而低端市场消费者对产品估值较高时,灰色市场会减少制造商利润。进一步引入了制造商广告激励策略,得出广告激励不仅可以抑制灰色市场,而且可以在不降低高端市场零售商利润的情况下,让制造商和低端市场零售商的收益增加。

摘要：农业用水短缺和用水粗放共存,水资源利用率亟待提高。灌溉管道网络是节水灌溉的重要发展趋势,但灌溉管网系统在设计时存在诸多难点。因此,对灌溉工程进行科学合理的规划设计,在满足灌溉需水量和各种液压条件下寻求管网总投资最小的方案,是提高灌溉效率和农业水资源利用率的重要手段。在轮灌方式下的管网布局优化问题中,轮灌组划分方式从根本上决定管网中的流量分布,从而影响管网布置、管网设计和管网总成本。考虑轮灌组容量限制、管道流量流速、工作压力水头等约束,以灌溉系统管道成本和电力成本之和最小作为目标函数,建立了同时考虑灌溉管道网络布置和管网设计的数学模型,并根据模型特点设计一种基于迭代邻域搜索的混合启发式算法进行求解。对一个实际灌溉工程进行优化,设置120、150和190 m^(3)/h三种不同轮灌组容量上限。结果表明,在工作方式方面,由于轮灌组的划分,导致灌溉网络系统工作时的总流量减少,降低管道管径和水源处泵站扬程,从而降低管道成本和电力成本;对于同一算例,灌溉管网的成本也会因轮灌组容量限制不同而存在差异;灌溉系统管道成本和电力成本之间存在效益背反。在管网设计时,需要根据灌区地形和节点分布特点,合理设定轮灌组容量上限和轮灌组划分方式,选择最为经济的管网设计方案。

摘要：以家庭医生签约服务为背景,提出一类同时考虑社区门诊和上门服务的医护人员调度协同优化问题。综合考虑医患匹配、医护人员工作量、上门服务的时间窗以及标本时效性等约束,建立了最小化运营成本和最大化病人偏好的双目标混合整数规划模型,并设计了改进NSGA-Ⅱ算法对问题进行求解。小规模算例的特性分析表明:随着医护人员的最大降级数的增大,运营成本减小,病人满意度增大,高技能级别的医护人员工作量也增加;门诊服务中平均服务率较高的医护人员可以降低门诊等待惩罚。数值实验结果表明,改进NSGA-Ⅱ算法具有较强的搜索能力。

摘要：基于无人机配送优势,提出一类无人机与卡车分区域协同配送问题。考虑需求稀疏地区由无人机配送,需求密集地区由卡车与无人机协同配送的情形。由于无人机的载重能力较小,无人机访问的顾客需求允许被拆分。结合无人机与卡车的访问路径关系,以最小化运输成本和使用卡车的人力成本为目标建立混合整数规划模型,并设计一种改进变邻域搜索算法对问题进行求解。小规模算例的特性分析表明,运输成本对无人机的载重能力及单位运输成本敏感性较高。多个不同规模的算例测试表明,改进变邻域搜索算法能在较短时间内有效求解各规模算例,且算法稳定性较好。