摘要：基于经典熵方法的局限,提出一个新的区间直觉模糊熵计算方法.考虑社交网络数据高度动态及非结构化的特性,引入区间直觉模糊思想,创新性地将社交网络用户影响力量化评价转化为模糊多属性群决策问题,提出基于区间直觉模糊数的用户影响力动态评价模型.该模型对用户影响力进行多层次分解,建立模糊情境下的指标体系,以区间数描述用户数据,同时引入时间维度考察数据的动态差异,采用新的熵方法计算模糊熵,设计主客观相结合的熵权确定方法,从而对用户影响力进行量化分析.克服了主观赋权的局限,提供了社交网络量化评价的新思路,拓展了区间直觉模糊群决策方法的应用.最后,应用该模型对新浪微博用户进行影响力动态评价,验证模型的有效性.

摘要：针对震后初期灾区应急物资严重短缺的现实情况,考虑到受灾群众的非理性攀比心理,基于公平与效率兼顾的视角,构建应急物资分配-运输的双层协同优化模型.顶层模型以所有需求点的损失攀比效应总和最小为目标,保障应急物资分配的公平性;底层模型以应急物资运达需求点的时间攀比效应总和最小、总运输时间最短为目标,保障应急物资配送的公平性与效率性.并根据模型特点设计一种混合遗传算法求解.最后,通过案例验证所提出方法的合理性和有效性.

摘要：本文实现复杂网络未知系统参数的识别.针对系统未知参数,提出基于广义同步(Generalized synchronization,GS)的参数识别方法.该方法基于Babalat引理,利用Lyapunov稳定性理论,构造另一个具有不同拓扑结构和动力学方程的网络,并设计有效的自适应控制器,实现具有耦合时滞两个不同网络的广义同步,同时准确识别未知参数.与基于完全同步的参数识别方法相比,该方法能够构造低维的系统去识别高维系统的参数.数值实验验证了算法的有效性.

摘要：研究了一类复杂环境下移动群机器人的建模与控制策略。采用栅格法对机器人工作环境进行建模,基于个体的有限感知能力和局部的交互机制设计了响应概率函数,解决群机器人任务分配与信息共享难题。通过施加螺旋控制于早期信号搜索,并将该搜索信息作为启发因子改进动态差分进化算法,对群机器人进行路径优化。仿真结果表明,当响应概率函数中距离变量调节因子β=0.006时,任务分配控制算法达到最好效果。同时,移动群机器人路径规划的平均路径长度珔S,平均移动时间珔T以及平均收敛代数珚M,相比扩展PSO算法分别提高了16%、57%及230%。最后,将该算法应用于ASUIII型轮式移动群机器人物理实验,并设计了协同控制平台,具有较好的工程应用价值。

摘要：研究未定路网情景下灾后应急物资多方式配送的定位-路径问题(LRP),综合考虑应急路网连通情况、时间窗限制、车辆随机行驶时间、应急物资满载直配与巡回配送等特性,以应急物资总配送时间最短为目标,构建一个灾后应急物资多方式配送的LRP优化模型,并根据模型特点设计一种混合启发式算法予以求解。最后,通过算例验证了本文模型和算法的可行性与有效性。

摘要：针对目前研究冷链物流车辆路径问题多未考虑交通拥堵对运营成本的影响,将道路拥堵因素融入到冷链物流绿色车辆路径(Green Vehicle Routing Problem)优化数学模型中。兼顾经济成本和环境成本,在时变网络下综合考虑冷链物流中车辆管理成本、运输能耗成本、货损成本、制冷成本以及客户需求时间窗的惩罚成本,同时引入运输和制冷过程中产生的碳排放成本,统筹安排车辆路径,使得物流企业整体运营成本最低,更绿色环保。在此基础上根据模型特点设计改进蚁群算法进行求解,用实例对模型和算法进行仿真,验证该模型和方法可以有效地规避拥堵时段,降低配送成本,促进物流企业的节能减排,可以为物流企业冷链配送路径决策提供良好的参考依据。

摘要：基于公平视角研究震后初期灾区应急物资短缺情景下的定位-路径问题(location-routing problem,LRP),综合考虑灾害级别、灾区应急路网不同程度损毁、需求点易损性与车辆随机行驶时间等因素,以单个需求点的最大损失最小作为应急物资分配的公平性衡量指标、以总配送时间最短作为应急物资配送的效率性衡量指标,在此基础上构建双目标LRP模型,并基于分层序列法思想设计一种二阶段混合启发式求解算法。最后,采用汶川地震之后的帐篷配送数据验证本文方法公平性与效率性兼顾。

摘要：研究农村电商物流配送问题,综合考虑区域内多配送中心、客户居住地较分散、同时具有集货和送货双重需求、集货量与需求量都比较小等因素,引入共同配送策略,以总配送费用最少为目标构建基于共同配送策略的集送货一体化车辆路径问题数学模型,并根据模型特点设计一种改进蚁群算法求解。最后,采用案例证明共同配送策略能从全局优化的角度统筹规划区域内物流资源,能有效缩短车辆总行驶距离、减少车辆使用数量、降低总配送费用。

摘要：研究震后初期应急物资配送定位-路径问题(LRP)中的干扰事件实时决策方法,综合考虑灾区路网损毁情况、需求点的模糊需求量与时间窗限制、多方式配送等因素,以应急物资总配送时间最短构建了震后应急物流LRP的优化模型,并结合行为科学中对人的行为感知的研究方法从灾区需求点、应急决策部门、应急物流执行者三个方面分析干扰事件对应急物流系统的扰动,在此基础上以系统扰动最小为目标构建一个字典序的干扰管理模型。最后,根据模型特点设计干扰事件处理策略与混合蚁群算法予以求解。算例结果表明,该方法比全局重优化方法和局部重优化方法更加合理有效。

摘要：从系统集成优化的角度研究震后应急物资配送的一种新模糊定位-路径问题(LRP),综合考虑救灾点所在地理位置和地形导致的应急车辆行驶时间的随机性、救灾点应急物资需求量的不确定性与应急物资配送的时间紧迫性,以应急物资总运达时间最短与总配送成本最小为目标,构建一个基于机会约束规划的多目标模糊LRP优化模型,并根据模型的特点设计了一种混合免疫遗传算法予以求解。最后,通过算例验证了本文方法能有效解决震后应急物资配送的模糊多目标LRP,实现了震后应急物流中心定位和应急车辆路径规划的联合决策。