摘要：依据时变交通路网特点设计基于路段划分策略的行驶时间计算方法,综合考虑客户对生鲜产品最低新鲜度约束,车载限制和电动车电量约束,设计三约束决策因子方法.以配送总成本最小为目标,构建时变交通下电动车城市生鲜配送路径优化模型,根据模型特点设计自适应改进的蚁群算法.实验结果表明,本文方法能够根据客户生鲜新鲜度要求,客户属性和路网特性,合理安排发车时间,科学规划配送路径,有效避免交通拥堵;通过算法对比,本文模型和算法能够明显降低配送成本,提高企业经济效益.

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：从价值共创的双元视角,采用案例研究方法,选择内向型中小制造企业创新转型案例为研究对象,采用扎根理论编码,归纳出突破创新瓶颈的3个阶段、9个要素与一个关键点:创新瓶颈识别阶段包括创新目标、价值梳理与瓶颈因素3个要素;创新方案设计阶段包括瓶颈目标、瓶颈深挖与解决方案3个要素;创新瓶颈突破阶段包括整合资源、激励政策与排除障碍3个要素;创新团队在3个阶段中不断地达成共识是成功的关键点。

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：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：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：针对时变路网条件下的低碳车辆路径问题,首先,分析车辆离散行驶速度与连续行驶时间之间的关系,依据"先进先出"准则设计基于时间段划分的路段行驶时间计算方法,引入考虑车辆速度、实时载重、行驶距离与道路坡度因素的碳排放计算函数;然后,在此基础上以所有车辆的碳排放量最小为目标构建低碳时变车辆路径问题数学模型;最后,引入交通拥堵指数,设计交通拥堵规避方法,并根据模型特点设计一种改进蚁群算法求解.实验结果表明,所提出方法能有效规避交通拥堵、缩短车辆行驶时间、减少车辆碳排放,促进物流配送与生态环境和谐发展.

摘要：针对降低物流配送过程中产生的碳排放问题,从绿色环保角度出发,提出一种考虑交通拥堵区域的多车型物流配送车辆的绿色车辆路径问题(GVRP)。首先分析不同类型车辆、不同拥堵状况对车辆行驶路线规划的影响,然后引入基于车辆行驶速度和载重的碳排放速率度量函数;其次以车辆管理使用费用和油耗碳排放成本最小作为优化目标,构建双目标绿色车辆路径模型;最后根据模型的特点设计一种融合模拟退火算法的混合差分进化算法对问题进行求解。通过实验仿真验证模型和算法可以有效规避拥堵区域,与只使用单一4 t车型配送相比,所提模型总成本降低了1.5%,油耗碳排放成本降低了4.3%;和以行驶距离最短为目标的模型相比,所提模型的总配送成本降低了8.1%。说明该模型提高物流企业的经济效益也促进了节能减排。同时所提算法与基本差分算法相比,总配送成本可以降低3%~6%;与遗传算法相比,优化效果更明显,总配送成本可以降低4%~11%,证明该算法更具有优越性。综上所提模型和算法可以为物流企业城市配送路径决策提供良好的参考依据。

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：针对震后应急物流设施不确定失效情景下的定位-路径问题,综合考虑灾区路网存在部分损毁、应急物资多方式配送与运达时间限制等因素,以应急物流设施最坏失效情景下的需求点覆盖期望最大、应急物资总配送时间最短为目标,采用情景建模方法构建多目标定位-路径问题的数学模型,并根据模型特点设计基于分层序列法的两阶段混合启发式求解算法,第一阶段设计改进贪婪算法进行应急物流设施定位分配,第二阶段采用蚁群算法优化应急物资配送路线。最后,通过算例验证了本文模型和算法的可行性与有效性。