110警车配置及确定巡逻方案的问题

主要讨论社会安全系统中警车的优化配置及巡逻方案的合理安排问题.首先对道路和重点区域进行合理离散化,再根据离散化后得到的新地图计算出各个离散道路点的邻域,然后对静态过程使用模拟退火算法得到静态优化值,最后根据不同的目标和需求,通过对动态过程进行仿真,从而得到最后满足要求的动态优化值,并按照问题要求给出所需的评价值和合理的警车巡逻方案.该模型原理清晰易懂,采用启发式算法,计算简单,通用性强,优化性能显著,稳定性好.     

警车配置及巡逻方案研究

以警车的配置与巡逻方案为研究对象,建立了一套警车巡逻模型,并提出巡逻效果显著度及隐藏性的评价标准,分别针对警车初始位置配置与巡逻方案的制定,提出警车配置优化选址的贪婪算法与基于多Agent的警车巡逻方案设计方法,给出了不同情景下的配置及巡逻方案:①在只考虑警车选址配置的情况下,配置19辆警车可以使全市路网警车覆盖率达到92.8%;②在顾及巡逻效果显著性与隐藏性的情况下,配置25辆警车使全市路网在整个巡逻过程中平均警车覆盖率达到90.9%;③在配置10辆警车的情况下,使得全市路网在整个巡逻过程中平均警车覆盖率达到61.5%.     

“110警车配置及巡逻方案”评阅综述

介绍2009年全国研究生数学建模竞赛D题的命题思路及解题方法,并对评阅结果进行了综合评述.     

现金押运路线问题——基于多类型的风险

以人民币现金押运为研究背景,考虑了一种基于多类型风险的现金押运路线问题,以在途风险成本、库存现金风险成本以及运输成本为优化目标,建立了混合整数线性规划模型,并提出了一种基于多样化策略和改进邻域搜索的混合遗传算法,其中遗传算法对押运路线进行选择,贪心算法用来求解各类风险指标。数值实验分别对问题特性和算法性能进行了分析。实验结果表明:1)混合遗传算法能求解更大规模的问题,得到较好的解,并很好地平衡了运行时间和求解质量;2)多类型风险影响了行驶路线;3)客户的期望需求影响了库存现金风险。     

红细胞流动序列样本模型的构建及仿真

传统的静态模型方法难以模拟红细胞由于外部条件变化产生的形变.针对该问题,以流体力学的数值计算方法和偏微分方程的数学理论为基础,引入动态纹理技术对红细胞流动现象进行仿真,将贪心策略融入EM算法完成了红细胞序列样本的分割并构建了红细胞流动序列样本模型.实验结果表明,该模型有效地降低了相似动态纹理基元出现的概率,仿真结果具有真实感与自然感,减少了仿真过程中的人工参与工作量.     

集中通勤接送服务的最小化成本模型及算法

本文针对集中通勤接送服务业务流程中的车次分配与调度问题,建立了以最小化成本为目标的0-1混合整数规划模型,刻画了该问题所具有的多目标抵达地、多车协作、多行程车次等特征事实,同时考虑顾客满意度,以获得不同满意度下的近似最小成本。根据问题的复杂性和大规模性,设计开发了一种基于kNN思想的类标签启发式算法求解模型,拓展了构造路径的方法。算例数值结果表明,本文所设计模型和算法是有效性、可行的。     

带时间窗的某物流配送车辆调度问题的方案优化分析

采用带时间窗的车辆调度优化物流配送系统,建立了带时间窗的多目标约束条件下的派车优化问题的数学模型,并针对某大型连锁超市物流配送中心的车辆调度问题进行了求解,经过对比分析,新方案实现了一定程度多目标优化.     

货运列车的优化编组调度方案与实现方法

针对2008年全国研究生数学建模竞赛C题"货运列车的编组调度问题",首先介绍了问题的背景和问题的构成,并提出了6个要解决的问题;然后概要地分析介绍了解决这6个具体问题的思想方法;接着给出了具体解决问题的实现方法、主要模型和求解思路;最后对参赛队的总体做法和存在问题情况做了较详细的分析,并就与这个题目有关的几个问题做了说明.     

突发事件应急医疗物资调度的随机算法

传统的车辆路径问题(VRP)是为车辆设计将物资从仓库运送到各个需求客户的路线,使得总的运输费用(或时间)最小。在本文中,我们更关心的是使得未满足的需求量和总的物资延误时间最小。这个模型的一个非常重要的应用就是当大规模突发事件发生以后如何有效的将应急医疗物资运送到各个医疗单位,例如自然灾难,恐怖袭击之后,各个医院的医疗物资有限,需要从应急中心调集所需物资,在这种情况下,从应急中心分发应急物资过程中的运输费用就不再是最主要的考查因素,而更重要的是考虑物资到达医院的时间以及到达量,因为这两个因素直接与病人生命息息相关。本文的主要工作是改进了已有的局部搜索算法,通过引入随机算法的思想设计了求解模型的改进随机算法,可以得到模型更优的解,并通过计算机模拟案例说明了算法是行之有效的。     

多车型车辆调度问题的优化模型

基于第十一届"华为杯"全国研究生数学建模竞赛E题第五问,针对一类多车型多目的地的整车物流运输调度问题,先直接计算完成总任务所需的车辆数来阐明该题的最优解的下界限为113辆,再对原始数据进行预处理,基于对乘用车的分类与排样算法,筛选出每种轿运车的M种装载方案代表,再对目的地位置及结合各目的地的任务需求,确定出3条不绕行路线,根据启发式调整优化算法,并以轿运车使用量最少及总行驶里程最短为优化目标,建立了多目标整数规划模型进行求解,最优可行解为114辆,其中1-1型91辆,1-2型18辆,2-2型5辆.     

关于“模糊集的取大取小算法的不合理性”一文的商榷

周学松先生在《数学的实践与认识》期刊上发表了题为"模糊集的取大取小算法的不合理性"一文(2005,35(11):209-212),应用模糊命题逻辑讨论了取大取小算法不合理性的根本所在.从商榷周学松先生文中的某些论述和例证入手,对模糊集的取大取小算法进行辩证分析.     

孕妇分娩方案的模糊综合评判

本文应用模糊数学方法建立孕妇分娩方案的综合评判模型 .此模型应用于临床实践 ,获得了满意的效果     

The potential of greed for independence

The well‐known lower bound on the independence number of a graph due to Caro (Technical Report, Tel‐Aviv University, 1979) and Wei (Technical Memorandum, TM 81 ‐ 11217 ‐ 9, Bell Laboratories, 1981) can be established as a performance guarantee of two natural and simple greedy algorithms or of a simple randomized algorithm. We study possible generalizations and improvements of these approaches using vertex weights and discuss conditions on so‐called potential functions p_G: V(G)→?₀ defined on the vertex set of a graph G for which suitably modified versions of the greedy algorithms applied to G yield independent sets I with . We provide examples of such potentials, which lead to bounds improving the bound due to Caro and Wei. Furthermore, suitably adapting the randomized algorithm we give a short proof of Thiele's lower bound on the independence number of a hypergraph (T. Thiele, J Graph Theory 30 (1999), 213–221).     

基于实数编码的免疫遗传算法研究

针对标准遗传算法(SGA)搜索效率低、收敛速度慢等缺陷，在免疫遗传算法的基础上提出了基于实数编码的免疫遗传算法(RIGA)。研究表明，RIGA对SGA的改进是有效可行的，显示出稳健的全局优化、计算量少而解的精度高等特点，具有较高的应用价值。     

The canonical order and optimization problems

Using the partial order technique, we describe a subclass of objective functions taking their optimum at the greedy point of a given feasible polyhedron inR ⁿ. Supported by the Belarusian Foundatmental Research Found     

Project scheduling problem with mixed uncertainty of randomness and fuzziness

Project scheduling problem is to determine the schedule of allocating resources so as to balance the total cost and the completion time. This paper considers project scheduling problem with mixed uncertainty of randomness and fuzziness, where activity duration times are assumed to be random fuzzy variables. Three types of random fuzzy models as expected cost minimization model, (α, β)-cost minimization model and chance maximization model are built to meet different management requirements. Random fuzzy simulations for some uncertain functions are given and embedded into genetic algorithm to design a hybrid intelligent algorithm. Finally, some numerical experiments are given for the sake of illustration of the effectiveness of the algorithm.     

基于实际路网情境的配送车辆调度优化

在实际路网情境下结合车道数、车道宽度、路口信号灯设置等路网物理特性,构建了考虑综合交通阻抗的多车型车辆调度模型,提出了两阶段求解策略:第1阶段设计了改进A-star精确解算法用于计算客户时间距离矩阵;第2阶段针对实际路网的特征设计了混合模拟退火算法求解调度方案。以大连市某配送中心运营实例进行路网情境仿真试验,结果表明:改进A-star算法较改进Dijkstra算法具有更短的路径搜索时间;混合模拟退火算法求解结果较实际调度方案优化了13.1% 的综合成本;路网增流、区域拥堵和路段禁行三类路网情境均能对配送方案的车辆配置、路径选择、客户服务次序、作业时间和违约费用等5方面内容产生干扰,调度计划的制定需要详细考虑这些因素的变化。