多元表征策略在分数乘除法计算教学中的运用

分数乘除法计算包括算法和算理等程序性知识.在教学过程中,教师采用情境表征、符号表征、语言表征、图象表征、操作表征等表征形式来辅助教学,而且这多种表征方式的相互转化,可以促进学生对算理的深入理解,在此基础上,也可以解决分数乘除法计算中的拓展题,让不同层次学生的思维得以真正发展.     

考虑罚金政策的众包物流服务质量网络均衡模型

为优化众包物流服务质量,考虑平台罚金政策,构建了包括发包方、众包平台和接包方在内的三层众包物流服务网络模型,并进行算例分析。结果表明,众包平台实施罚金政策并加大自身服务质量投入成本会促使接包方改善自身的服务质量,众包平台的服务质量和利润随之增大,但一味的增大罚金不但会使得接包方利润下降,众包平台的服务质量和利润也呈稍微下降趋势,因此平台应该选择合适的罚金区间;平台在竞争的同时也要进行一定的合作,因为平台间同步协调改进罚金政策以及质量投入会取得更大的收益和更高的平均服务质量。     

汽车滚装码头泊位调度优化模型与算法研究

本文研究滚装码头混合泊位分配和劳动力分配的联合调度优化问题。首先,考虑潮汐时间窗约束、装卸劳动力约束、泊位缆桩分布约束以及泊位不规则布局因素,建立以最小化船舶总服务时间为目标的混合整数规划模型。其次,采用内外嵌套算法设计策略,提出求解该类问题的组合算法。其中,外层是多种群并行进化的遗传算法,生成多种船舶计划顺序,内层为基于规则的启发式算法,用于计算给定计划顺序的目标函数值。然后,基于实际运营数据,生成多组不同规模的算例进行全面数值实验,结果表明所提出的算法可在10分钟内求解包含50艘船、100个泊段的算例。最后,开展基于真实滚装码头运营实例的案例分析,对所提模型和算法在实际码头调度问题中的适用性与高效性进行验证。     

改进的蝗虫优化算法在双目标应急物资中心选址问题中的应用

近年来世界各地频发灾情疫情等紧急事件,严重影响人民的生活物资保障。在这种情况下,急需建立应急物资中心来缓解燃眉之急。该类问题通常面临资源稀缺并且时间相对紧迫的处境,因此需要在短时间内获得合理的应急设施选址方案来提升服务的质量和效率。本文对应急物资中心选址问题展开研究,提出一种考虑后续运输成本以及有概率发生紧急事件而导致无法正常运送物资的双目标离散选址模型,并为此设计一种二进制多目标蝗虫优化算法。该算法采用模糊关联熵系数来引导迭代更新,同时为其添加外部档案,最优解选择机制和竞争决策机制来提升算法性能。多次数值实验表明该算法的计算效率和求解质量较高,可作为应急物资中心选址问题的一种可行且有效的算法。     

考虑油膜动态过程的海上溢油应急物资调度优化

针对溢油应急响应中海上油膜所具有的动态特性,综合考虑需求点的时变物资需求、运输网络的不确定性以及物资调度决策与外部决策环境之间的相互作用关系之后,构建了效率目标与成本目标相结合的多目标海上溢油应急物资调度优化模型。根据模型的特点,提出了一种基于鲸鱼算法的求解方法。该算法利用非线性收敛因子克服了算法后期易陷入局部最优的不足,同时还引入小生境共享机制以确保解的多样性。最后,通过仿真案例对模型与算法的有效性与可行性进行了验证。结果表明,该方法可以为决策者提供高质量的决策支持。     

考虑订单取件时间和柔性时间窗的取送货车辆路径问题

研究了同城配送中考虑订单取货时间和柔性时间窗的取送货车辆路径问题,考虑同城配送中订单起终点,订单取货时间和订单配送的柔性时间窗,车容量限制等因素。首先构建以配送成本与超时惩罚成本之和最小化为目标的混合整数线性模型。其次,设计了含多种有效不等式及其对应分离算法的改进分支切割算法对该模型进行精确求解。最后通过实验测试分析了不等式的性能,验证了算法的有效性,实验表明适当的减少车辆数和增大装载能力能够有效的减少成本。     

第II类双边拆卸线平衡问题建模与优化

报废汽车体积大,废弃物污染大,拆卸过程复杂,将作业任务均衡分配难。为此,本文对工作站数量确定的双边拆卸线平衡问题进行研究,建立问题数学模型,设计一种变邻域蛙跳算法。所提算法在寻优过程中采用变邻域搜索提高族群局部搜索效率;引入个体学习机制加快精英个体进化速度;提出基于二分法的节拍时间调整策略加快对最优节拍的搜索。最后,通过算例对算法性能进行验证并通过实例说明任务在拆卸线上平衡分配的重要性。     

增量式Huber-支持向量回归机算法研究

传统的面向支持向量回归的一次性建模算法中样本增加时,均需从头开始学习,而增量式算法可以充分利用上一阶段的学习成果。SVR的增量算法通常基于ε-不敏感损失函数,该损失函数对大的异常值比较敏感,而Huber损失函数对异常值敏感度低。所以在有噪声的情况下,Huber损失函数是比ε-不敏感损失函数更好的选择,在现实情况当中。基于此,本文提出了一种基于Huber损失函数的增量式Huber-SVR算法,该算法能够持续地将新样本信息集成到已经构建好的模型中,而不是重新建模。与增量式ε-SVR算法和增量式RBF算法相比,在对真实数据进行预测建模时,增量式Huber-SVR算法具有更高的预测精度。     

一般工商业零售电价套餐适应性评估与优化方法

在电力体制改革的大背景下,合理评估零售电价套餐适应性,对控制电网经营风险和推进售电侧改革有重要意义。针对我国电力市场以及一般工商业的特点,首先从竞争、用户以及市场环境角度出发建立了一般工商业零售电价套餐评估指标体系;其次将层次分析法和改进的灰色白化权函数相结合,对电价套餐进行适应性评估;最后针对该评估方法建立了基于蚁群算法的优化模型,以最小成本得到提高电价套餐适应性等级的优化方案,并验证了该方法具有良好的鲁棒性,具有一定的参考意义。     

带时间窗的三维装载物流配送优化方法研究

针对城市物流配送优化研究在客户服务时间窗和货物装载方式合理结合方面存在的不足,考虑物流配送车厢货物装载方式与客户访问序列相关的特征对车厢空间进行合理的区域划分。首先,构建了包含配送中心的固定成本、配送车辆的运输成本、维修成本、租赁成本和违反时间窗惩罚成本的物流运营成本最小化和配送车辆空间利用率最大化的双目标优化模型;然后,提出一种结合遗传算法(GA)全局搜索能力和禁忌搜索算法(TS)局部搜索能力的GA-TS混合算法求解模型;最后,结合重庆市某配送中心的三维装载物流配送实例数据进行了优化计算,实验结果给出了带时间窗的三维装载物流配送路径优化方案,并进行了不同车厢空间分区模式下平均装载率、物流运营成本和车辆使用数的比较分析。研究表明,当客户需求货物种类数与车辆的空间区域划分数相等且按货物类型进行区域划分时,物流运营成本最小,配送车辆使用数最少和车辆平均装载率最高。