如何运用乘客信息智能分析改进机场双重安检效果?

机场安检流程的优化分析是安全管理面临的重大问题之一.针对我国机场通常采取乘客的行李经过爆炸物探探器检测和X光扫描检测的双重安检过程,考虑不同的安检体系的不同出错率.构建了引入智能分析的二级安检系统优化模型.智能分析系统根据乘客所提供的信息将乘客分为普通乘客和潜在袭击者,前者接受一般安检,后者则须接受额外手动检查.研究表明,引入智能分析后的二级安检系统可以提高安检的准确率.从改进机场安检效率的社会福利角度出发,通过机场安检流程的优化分析为改进的二级安检系统提供了理论支持.     

基于个体仿真的机场安检系统优化研究

建立了安检流程的网络流模型,模型中包含了不稳定的乘客到达情形、嫌疑乘客以及反馈机制。分析了安检过程中的瓶颈所在,并给出了相应的优化方案,包括整个安检过程的通行规则,A区和B区内部预检节点与普通节点的适当比例等。仿真结果显示,为了充分利用安检资源并兼顾预检乘客的利益,通行规则应采用连通方案。依照统计数据中计算出的各种参数,在A区预检节点和普通节点比例设置为2∶2,B区预检节点和普通节点比例设置为3∶5的情况下,旅客平均等待时间最短,等待时间的标准差也最小,同时高峰期的通行量也相对较优。进一步分析了不同的文化背景及机场情况。对于美国人和瑞士人,通过改变预检乘客的选择概率来满足他们不同的行为偏好。仿真结果说明,预检乘客选择哪类节点进行安检对平均等待时间、等待时间的标准差和高峰期通行量的影响不大。分析了插队情形,插队对平均等待时间和高峰期通行量几乎没有影响,但当插队比例非常大时,旅客等待时间标准差会增加,影响乘客到达的准确性。最后,针对具体情况提出了一些合理的建议,并给出了进一步的研究计划。     

汽车修理排队系统数据分析及配置优化

利用排队理论研究汽车修理系统,通过实例对输入过程和服务时间数据的整理进而验证了它们的分布规律,由此指出了应用排队模型类型,得到排队系统的各种基本运行参数,然后从顾客消费心理考虑,以区间估计的方法,在进入修理店时告知需要等待时间,最后给出汽车修理服务台的优化配置数.     

基于多阶段M/M/s排队模型的机场安检流程优化研究

本文针对机场安检过程中顾客常常遇到的队列极长现象,研究机场安检流程的优化.首先,将机场安检流程依序拆分成身份审核、准备机器扫描、机器扫描和人工扫描四个阶段,构建多阶段排队模型M/M/s.然后,基于2017年ICM中D题所提供的数据进行实证分析,从队列规模和排队机制两个角度对排队模型进行优化.实证分析结果表明,当s等于3时顾客在系统中的平均等待时长显著减小,系统可靠性显著提升;此外,多角度灵敏度分析显示所得模型稳健性较好.最后,我们根据以上分析结果,针对目前的机场安检流程及安检设施建设提出了一些改进建议.     

目的地充电站电动汽车充电设施优化配置

为了研究城市商业区目的地充电站的设施优化问题,本文在充分考虑快、慢充电设施充电时间的差异性和顾客在目的地接受充电时间异质性的基础上,构建了针对两类服务设施的排队论模型,同时以将同类型服务设施并联视为一台大型服务设施为出发点,这一出发点的可行性通过对M/M/1和M/M/n模型的相关指标值比对进行了验证;然后,在窗口能力不等的多服务窗排队系统中纳入已并联的快充与慢充充电设施,在获得模型基本参数基础上,再运算得到稳态方程及相关指标值,在此基础上构建了使用方与建设方综合服务费用最小的目标函数。本文末对所提出方法可行性与优越性由算例与对比分析进行了证实。     

机场旅客人身检查双设备系统的安检成本研究

为了节约机场旅客人身安检成本,研究基于通过式金属门和毫米波人体成像设备的双设备系统,在确保系统安全性的前提下,对安检成本进行优化。人身安检设备在检查旅客时会产生错误报警和错误放行两类错误,通过正态分布模拟安检设备的响应,利用设备报警阈值控制两类错误发生的概率。所有旅客经过一阶段通过式金属门检查后,然后根据通过式金属门的报警情况确定是否进行二阶段毫米波人体成像设备检查,组合双设备的报警情况确定系统报警和系统放行。在两类错误可接受范围内分析两种安检规则的安全性,确定严格和普通安检通道最佳的安检规则。针对两种安检规则,以系统两类错误为限制条件,分别建立安检成本的非线性规划模型,最后利用蒙特卡罗模拟法求解。结果表明：安检规则1适合普通安检通道,安检规则2适合严格安检通道;两种规则的最低安检成本相近,安检规则1的人均安检成本低于安检规则2。     

民航值机人员动态排班问题研究

由于机场地服人员的工作时间具有特殊性,人员需求量通常是由航班数量决定的,一天之中的航班量有高峰和低谷时段,因此不同时段的人员需求也不同.目前大多数机场的值机人员排班实行均衡小组排班制度,每个班次人数均衡,导致人员利用效率差.因此本文首先利用排队论对员工需求进行预测,基于均衡小组排班制度的弊端,提出了组内动态排班模型,并利用此模型进行实例验证,最后提出动态调整的措施.对比均衡小组排班和模型排班结果发现,组内动态排班不仅能够方便进行人员管理,而且提高了员工的工时有效率,减少了人力资源的浪费.     

基于机场既有运输通道建设决策的双层规划模型

机场运输通道是旅客进出机场的必要基础设施.伴随着机场客流量的增加和临空经济区的发展,既有机场运输通道已不能满足需求,对既有运输通道进行改建或新建新的运输通道形式显得至关重要.建立了双层规划模型,其中上层模型为交通主管部门以社会总成本最小为目标进行机场运输通道改扩建或建设新的机场运输通道形式及规模的决策,下层模型为旅客以效用最大化为目标选择运输通道形式,并设计了隐枚举法和模拟退火算法相结合的启发式算法,最后通过算例仿真了算法的可行性.     

机场出租车载客优化模型

大多数乘客下飞机后要去市区或周边目的地,出租车则是其选择的主要交通工具之一.以长沙黄花国际机场为例,从出租车司机收益最大化的角度建立了决策模型并用Pearson相关性分析法对其进行了验证,基于排队论的方法利用VISSIM软件进行仿真模拟,优化了上车点位置,制定了相关补偿短途载客出租车的政策,即对短途载客再次返回的出租车给予一定的优先权,设立短途再次返回车辆快速通道,基于动态规划思想针对快速通道所应优先缩短的时间进行了详细的计算分析,给出了合理的设计.     

基于排队论的专项汽修厂维修台配置数量研究

为了解决因维修台配置不合理而导致的专项汽修厂排队等待的问题,运用排队论等理论和方法,采用先到先修理与维修台带有优先权相结合的排队规则,将维修台配置数量问题转化为两类型服务台排队问题,建立了单队列M/M/s1+s2/K/∞/FCFS+PS排队模型.通过对某专项汽修厂相关的数据采集和分析,得到了模型所需的变量和参数,运用边...     

一类约束全局优化的区间方法

在区间分析的基础上,对一类不等式约束的全局优化问题,给出几种新的不含全局极小的区域删除准则,提出了一个求不等式约束全局优化问题的区间算法.数值结果表明算法是可行和有效的.     

考虑全局风险均衡度的电力通信网最优安全链路选择方法

在智能电网环境下,电力通信网全新的运行管理模式需要系统间频繁的进行工作协同和业务传递,产生了信息传输链路选择的风险问题.因此,研究如何降低电力通信网业务通道风险,设计最优的通信业务安全链路选择方法,已成为领域内研究的热点问题.提出了一种新的考虑全局风险均衡度的电力通信网最优安全链路选择方法,即考虑了传输链路的最短性,又根据业务重要级别兼顾了路由选择的安全性.首先,给出了电力通信网业务安全链路选择模型,对业务安全链路选择问题进行了描述和数学建模;然后,采用模糊层次分析法(FAHP)构建了业务重要度评价和排序模型;最后,利用改进的迪杰斯特拉(Di.jkstra)算法和粒子群优化(PSO)算法对多目标优化问题进行了求解,计算出最优安全链路.仿真实验结果表明,所提方法可有效降低电力通信网的全局风险,具有一定的可用性和实效性.     

求非光滑全局优化问题的区间算法

本文通过区间工具和目标函数的特殊导数提出了一个非光滑全局优化问题的区间算法，所提出的方法能给出问题的全部全局极小点及全局极小值，理论分析和数值结构均表明本文方法是有效的。     

An Augmented Lagrangian Method for Cardinality-Constrained Optimization Problems

Journal of Optimization Theory and Applications - A reformulation of cardinality-constrained optimization problems into continuous nonlinear optimization problems with an orthogonality-type...     

An Accelerated First-Order Method for Non-convex Optimization on Manifolds

We describe the first gradient methods on Riemannian manifolds to achieve accelerated rates in the non-convex case. Under Lipschitz assumptions on the Riemannian gradient and Hessian of the cost function, these methods find approximate first-order critical points faster than regular gradient descent. A randomized version also finds approximate second-order critical points. Both the algorithms and their analyses build extensively on existing work in the Euclidean case. The basic operation consists in running the Euclidean accelerated gradient descent method (appropriately safe-guarded against non-convexity) in the current tangent space, then moving back to the manifold and repeating. This requires lifting the cost function from the manifold to the tangent space, which can be done for example through the Riemannian exponential map. For this approach to succeed, the lifted cost function (called the pullback) must retain certain Lipschitz properties. As a contribution of independent interest, we prove precise claims to that effect, with explicit constants. Those claims are affected by the Riemannian curvature of the manifold, which in turn affects the worst-case complexity bounds for our optimization algorithms.

     

An Efficient Hybrid Conjugate Gradient Method for Unconstrained Optimization

Recently, we propose a nonlinear conjugate gradient method, which produces a descent search direction at every iteration and converges globally provided that the line search satisfies the weak Wolfe conditions. In this paper, we will study methods related to the new nonlinear conjugate gradient method. Specifically, if the size of the scalar _k with respect to the one in the new method belongs to some interval, then the corresponding methods are proved to be globally convergent; otherwise, we are able to construct a convex quadratic example showing that the methods need not converge. Numerical experiments are made for two combinations of the new method and the Hestenes–Stiefel conjugate gradient method. The initial results show that, one of the hybrid methods is especially efficient for the given test problems.     

论优化问题的公理方法（Ⅰ）

π－簇表示论域Ω上具有性质π的集合簇：≠；当Ａ，Ｂ∈，Ｂ∈，ＸＡ，总有Ｘ，Ａ∪Ｂ∈．定义２在π－簇上，＊是优化算子，如果公理１Ａ对应唯一的子集合Ａ＊．写Ａ＝Ａ＊∪，Ａ＊∩Ａ＝；公理２；．定义３在定义２中，还满足公理３若ＡＣ，则ＡＣ；公理４（Ａ＊∪Ｂ）＊（Ａ∪Ｂ），则说算子＊是上的第一类优化算子．对此，建立了两个优化原理，还给出了几个关于这种算子＊的例子．     

机场安全运行监管机制的动态博弈分析

监管机制是否行之有效是决定机场能否长期安全运行的关键所在.针对机场安全运行监管现状,进一步挖掘机场与政府之间内在博弈机理,在引入机场按章运行与违章运行下发生不安全事件概率因子的基础上,构建了机场与政府之间的安全运行动态监管博弈模型,研究了二者在机场安全运行监管过程中博弈双方的策略选择问题.通过对模型混合策略纳什均衡进行...     

An Exact Solution Method for Reliability Optimization in Complex Systems

Systems reliability plays an important role in systems design, operation and management. Systems reliability can be improved by adding redundant components or increasing the reliability levels of subsystems. Determination of the optimal amount of redundancy and reliability levels among various subsystems under limited resource constraints leads to a mixed-integer nonlinear programming problem. The continuous relaxation of this problem in a complex system is a nonconvex nonseparable optimization problem with certain monotone properties. In this paper, we propose a convexification method to solve this class of continuous relaxation problems. Combined with a branch-and-bound method, our solution scheme provides an efficient way to find an exact optimal solution to integer reliability optimization in complex systems. This research was partially supported by the Research Grants Council of Hong Kong, grants CUHK4056/98E, CUHK4214/01E and 2050252, and the National Natural Science Foundation of China under Grants 79970107 and 10271073.