基于两层架构协调的应急物资分配与车辆调度集成优化方法

针对突发事件下的应急物资调运问题,考虑了多个地区同时受灾以及多个出救点需要对其进行救灾并且各出救点的运力有限的情况,以最小化总的车辆运输费用,最大化救灾效率、各受灾点的救灾满意度,以及各受灾点得到救助的公平性为目标,建立了该问题的多目标混合整数非线性规划模型,并提出了一个基于两层架构协调的迭代式遗传算法进行求解。基于仿真数据的实验结果证明了所提出的模型和算法的有效性。     

A Brief Survey of Modern Optimization for Statisticians

Modern computational statistics is turning more and more to high‐dimensional optimization to handle the deluge of big data. Once a model is formulated, its parameters can be estimated by optimization. Because model parsimony is important, models routinely include non‐differentiable penalty terms such as the lasso. This sober reality complicates minimization and maximization. Our broad survey stresses a few important principles in algorithm design. Rather than view these principles in isolation, it is more productive to mix and match them. A few well‐chosen examples illustrate this point. Algorithm derivation is also emphasized, and theory is downplayed, particularly the abstractions of the convex calculus. Thus, our survey should be useful and accessible to a broad audience.     

Numerical Maximisation of Likelihood: A Neglected Alternative to EM?

There is by now a long tradition of using the EM algorithm to find maximum‐likelihood estimates (MLEs) when the data are incomplete in any of a wide range of ways, even when the observed‐data likelihood can easily be evaluated and numerical maximisation of that likelihood is available as a conceptually simple route to the MLEs. It is rare in the literature to see numerical maximisation employed if EM is possible. But with excellent general‐purpose numerical optimisers now available free, there is no longer any reason, as a matter of course, to avoid direct numerical maximisation of likelihood. In this tutorial, I present seven examples of models in which numerical maximisation of likelihood appears to have some advantages over the use of EM as a route to MLEs. The mathematical and coding effort is minimal, as there is no need to derive and code the E and M steps, only a likelihood evaluator. In all the examples, the unconstrained optimiser nlm available in R is used, and transformations are used to impose constraints on parameters. I suggest therefore that the following question be asked of proposed new applications of EM: Can the MLEs be found more simply and directly by using a general‐purpose numerical optimiser?     

B2C电子商务中带退货的多配送站点车辆路径优化问题研究

研究了一个带退货的多配送站点车辆路径优化问题,建立了求解该问题的0-1整数规划模型,以实现各个配送站点在给他们客户配送货物的同时,沿途取回这些客户的退货,以节约运输成本的目的。设计了一种新的解的表示方法和邻域变换,以此为基础构造出直接求解多配送站点车辆路径优化问题的禁忌搜索算法,在该禁忌搜索算法中首先通过一个启发式算法求得了0-1整数规划模型的一个较好的初始可行解,从而提高了禁忌搜索算法的收敛速度及性能,最后通过例子对禁忌搜索算法及其性能进行了说明。     

中铁快运北京分公司配送网络优化研究

随着社会经济的发展,货物运输呈现几大趋势,其中包括货物运输的物流化。而物流作业(装卸搬运、储存、运输、包装、流通、加工、信息处理等)的很大部分都是在物流节点上完成的,所以,配送中心的选址是否合理直接影响配送中心各项经济活动的成本,同时也关系到企业的长久发展。针对中铁快运公司的具体实例,提出可行的网络优化设计方案,为中铁快运的决策提供支持。     

MIMO系统中基于卡尔曼滤波的信道预测算法研究

多输入多输出(MIMO)技术是LTE系统中的关键技术之一,能够在不增加带宽的情况下成倍地提高了通信系统的容量和频谱利用率。本文提出了一种多用户MIMO下行链路中基于卡尔曼滤波的信道预测算法。在实际传输时,发射端根据接收端反馈回来的信道信息预测出下一时刻的下行信道信息,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

小型无人机导航系统的探索与研究

针对执行特定海域巡航的小型无人机,提出了GPS/INS组合导航系统的解决方案。首先介绍导航系统的算法和原理,根据任务需求,给出硬件构成及软件核心程序流程,通过仿真,证明在组合系统中采取PID控制以及卡尔曼滤波算法大大提高了导航的精度。     

改进的动态反馈负载均衡算法

本文提出了一种改进的动态反馈负载均衡算法,在负载均衡过程中既考虑后台服务器的当前负载,又考虑后台服务器的处理能力,根据每台服务器当前负载比例值的大小合理分配用户请求,进而调整服务器间处理请求的比例,避免服务器超载时依然收到大量的请求,使平均应答时延和吞吐量等获得较好的性能,集群的整体性能得到提高。     

具有自动撮合与视频通信的高校就业网站设计

文章针对传统就业网站功能单一、服务起点低、没有充分发挥网络交互通信作用的弊端,提出了一个具有撮合算法和视频通信功能的新型招应聘网络平台的设计,文章介绍了系统的结构、基于模糊向量的撮合算法以及基于对等通信模型的视频功能实现,对同类研究和设计有一定参考作用。     

废旧手机逆向物流中政府与企业行为的演化博弈分析——基于有限理性的视角

我国废旧手机的数量在逐年增长,通过实施逆向物流进行手机回收不仅可以使资源得以再利用,保护环境,带来一定的经济效益,而且可以净化手机流通的渠道,提高顾客的满意度。文章运用演化博弈的相关理论,构建在手机回收过程中,基于生产商延伸责任制下政府与企业之间行为的演化博弈模型,并运用Matlab仿真软件模拟双方行为的演化趋势。结论表明,企业在回收过程中所获得的收益、政府给予企业的激励大小、政府对不实施回收企业的惩罚力度都会影响其演化结果。政府应以激励为主,鼓励企业参与实施逆向物流。