检索结果-内蒙古大学图书馆

系统仿真学报 2024年第2期36卷 385-404页

作者：石志浩沈海辉上海交通大学安泰经济与管理学院中美物流研究院上海200030 上海交通大学“数字化管理决策”教育部哲学社会科学实验室上海200030

不确定情境下的完整自动引导车(automated guided vehicle,AGV)系统调度算法,除了要包含常见的任务指派策略和路径规划算法之外,还需要包含冲突应对策略。由于存在随机性,这样的调度算法难以从理论上分析其特性,相关研究也较少。基于离... 详细信息

不确定情境下的完整自动引导车(automated guided vehicle,AGV)系统调度算法,除了要包含常见的任务指派策略和路径规划算法之外,还需要包含冲突应对策略。由于存在随机性,这样的调度算法难以从理论上分析其特性,相关研究也较少。基于离散事件仿真技术,设计并开发了一个AGV系统仿真平台,可以灵活地设置调度问题,并选择调度算法中的任务指派策略、路径规划算法和路径冲突应对策略进行仿真。该平台具有可视化的界面,可以直观地观察AGV的运行状态和调度算法的表现,也可以输出最终的仿真实验统计数据。实验表明:该平台可以准确有效地对不确定情景下的调度算法进行评估与比较。

关键词： AGV(automated guided vehicle)系统调度不确定情景路径冲突离散事件仿真仿真平台

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不确定情景下他人声誉对信任学习的影响及神经机制 ——来自彩票游戏范式的证据

不确定情景下他人声誉对信任学习的影响及神经机制 ——来自彩票...

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作者：杨明辽宁师范大学

学位级别：硕士

信任决策是社会互动中的重要组成部分,是合作行为的基本前提。在信任决策时,个体需要谨慎判断他人真实的可信度,并通过与他人持续的信任决策中学习他人的可信度。因此,大量研究探讨了信任决策学习过程的影响因素,如个体最初的声誉印象... 详细信息

信任决策是社会互动中的重要组成部分,是合作行为的基本前提。在信任决策时,个体需要谨慎判断他人真实的可信度,并通过与他人持续的信任决策中学习他人的可信度。因此,大量研究探讨了信任决策学习过程的影响因素,如个体最初的声誉印象。但以往研究通过明确的任务结构探讨个体信任,忽略了对他人意图动机的推断学习。因此,本研究通过引入不确定情景下的任务结构,隐藏他人的意图动机,探讨他人声誉对信任决策学习过程的影响。实验一采用信任游戏与彩票游戏结合的方式,探讨在二人决策中,被试面对不同声誉玩家时的信任行为是否存在差异。行为与模型结果表明,在实验前期,个体认为不值得信任的玩家意图具有更高的波动性,从而更愿意去相信值得信任的玩家;然而在实验后期,声誉不再影响个体信任行为。实验二在实验一的基础上,将二人决策任务修改为三人决策,让被试同时与一名正确率不变的玩家和一名正确率变动的玩家一起进行实验。通过正确率与不同声誉的对映,探讨声誉在更为复杂的社会情景下对信任决策的影响,并进一步利用fMRI技术寻找个体信任学习的计算神经机制。行为建模结果表明,当值得信任玩家的正确率变动(FV组)时,被试更愿意相信值得信任玩家,更容易高估玩家的意图波动。此外,相比于不值得信任玩家正确率变动(FN组),FV组被试在面对单名玩家建议时会显著激活颞顶、颞上回等与心智化能力相关的脑区。综上所述,本研究得出以下结论:1.个体更愿意坚持信任值得信任玩家,认为不值得信任玩家的意图波动更大。2.当玩家行为与个体预期不符时,个体更容易高估玩家意图的波动,认为玩家行为与意图联系更紧密;同时,在面对单名玩家建议时,个体会更积极地通过整合情景信息,以构建他人行为与意图的联系。

关键词：信任学习不确定情景声誉分层高斯模型 fMRI

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不同情景下滨海城市供水系统韧性评估研究

不同情景下滨海城市供水系统韧性评估研究

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作者：刘金宁青岛理工大学

学位级别：硕士

在未来几十年中,日益严重的气候变化问题(例如,洪水、干旱、高温热浪和海平面上升等)和快速的城市化进程等全球性威胁将继续对城市供水安全构成重大挑战。在上述内、外压力复合驱动下,滨海城市供水系统变得更加脆弱。对于水务管理者,评... 详细信息

在未来几十年中,日益严重的气候变化问题(例如,洪水、干旱、高温热浪和海平面上升等)和快速的城市化进程等全球性威胁将继续对城市供水安全构成重大挑战。在上述内、外压力复合驱动下,滨海城市供水系统变得更加脆弱。对于水务管理者,评估多情景下城市供水系统韧性水平及分析供水系统的动态性和适应性显得尤为重要。目前国内学者对城市供水系统韧性研究尚处于理论初探阶段,构建的韧性评估指标体系维度较为单一,且多采用刚性定量指标对单一干扰下城市供水系统韧性进行评估。因此,探究一种能够评估多情景下滨海城市供水系统韧性动态框架,对于客观地反映供水系统韧性水平及韧性动态与适应性,提升系统韧性至关重要。首先,基于系统韧性与能力分析框架,运用相关性分析和因子分析法,构建城市供水系统韧性评估指标体系,并对指标进行统一赋权,采用基于云模型的多层次综合评价模型对水旱灾害下青岛市供水系统韧性进行评估,基于评估结果结合影响供水系统韧性的4个主要因素提出韧性提升策略。然后,基于“压力→状态→影响→响应”系统视角,结合系统韧性理论,以青岛市为例,运用资本组合方法对韧性五项资本及三大属性进行静态评估,进一步,基于静态评估结果,利用社会—技术耦合系统韧性动态模型及拟合分析法,对不确定情景下的城市供水系统韧性进行动态评估及关键临界点识别。论文的主要研究内容和成果如下:(1)确定情景下韧性评估结果显示,整体来看,2011年至2017年期间,青岛市供水系统韧性等级处于中等水平,2008年、2009年和2010年这三年处于较低水平,韧性水平整体发展趋势良好。经分析水源生态条件、经济发展水平、用户用水效率、关键供水基础设施为影响系统韧性的4个主要因素,基于此,提出了城市供水系统韧性提升策略。(2)不确定情景下韧性静态评估结果显示,青岛市供水系统韧性的五项资本组合结果,资本鲁棒性方面,财政和自适应较高,水资源、基础设施和管理效能较低。资本可恢复性方面,财政和基础设施较高,水资源中等,自适应和管理效能较低。风险方面,自适应、基础设施和水资源较高,财政和管理效能较低。韧性属性指标聚类结果显示,总韧性指数0.50,整体来看,技术韧性水平较高,组织韧性水平较弱,说明组织自适应措施不足。三大属性排序可恢复性大于鲁棒性,鲁棒性大于自适应性,且三大属性间发展不均衡。韧性动态评估结果显示,青岛市供水系统韧性足迹为转型城市,其状态是一种位于水安全和韧性强的城市与缺乏水保障和缺乏韧性的城市之间的过渡状态。拟合分析结果表明,鲁棒性与韧性指标呈线性关系,可恢复性与韧性指标呈非线性关系。结合三维韧性景观图,最终确定资本鲁棒性和可恢复性关键临界点(RB=0.70,RE=1.20)。

关键词：确定情景不确定情景城市供水系统韧性韧性动态

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台风灾害预警—应急响应两阶段决策方法

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运筹与管理 2022年第1期31卷 80-86页

作者：陈刚周朋杨付江月贵州大学管理学院贵州贵阳550025

针对具有不确定情景预测信息的台风灾害应急决策问题,提出一种同时考虑事前预警措施和事中应急响应措施的两阶段决策方法。该方法中,首先考虑决策者的风险规避行为,通过计算各应急响应措施的实施效用来确定针对不同预警措施和灾害情景... 详细信息

针对具有不确定情景预测信息的台风灾害应急决策问题,提出一种同时考虑事前预警措施和事中应急响应措施的两阶段决策方法。该方法中,首先考虑决策者的风险规避行为,通过计算各应急响应措施的实施效用来确定针对不同预警措施和灾害情景下的最优应急响应措施;其次考虑决策者的后悔规避行为,计算任意两个预警措施相比较的后悔—欣喜值,并通过最大熵法将不确定情景的区间概率转化为点概率;在此基础上,计算出各预警措施的综合后悔—欣喜值及排序值,并最终确定第一阶段的最优预警措施和第二阶段针对各灾害情景的最优应急响应措施。最后,通过算例研究和对比分析说明该方法的可行性和有效性。

关键词：应急管理两阶段决策不确定情景后悔理论台风灾害区间数

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不确定需求情景下的一种城市物流中心选址方法

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铁道科学与工程学报 2011年第4期8卷 106-110页

作者：王淑珍和振兴四川工商职业技术学院管理工程系四川成都610831 中铁二院工程集团有限责任公司地铁设计研究院四川成都610031

在不确定需求情景下,运用非线性规划方法,构建及实现了基于鲁棒性优化的城市物流中心选址模型。此模型不仅可以最小化期望值总费用,而且可以大大降低最坏情景的最大后悔值,减小投资的风险。并通过实例及数据分析验证其合理性和实用性,... 详细信息

在不确定需求情景下,运用非线性规划方法,构建及实现了基于鲁棒性优化的城市物流中心选址模型。此模型不仅可以最小化期望值总费用,而且可以大大降低最坏情景的最大后悔值,减小投资的风险。并通过实例及数据分析验证其合理性和实用性,为未来城市物流中心的发展规划提供了一个可供选择的办法。

关键词：不确定情景城市物流选址鲁棒性

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AGV系统的数字孪生：平台搭建与调度仿真

AGV系统的数字孪生：平台搭建与调度仿真

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作者：石志浩上海交通大学

学位级别：硕士

数字孪生是智能制造的核心技术之一,它通过数字孪生体和物理实体的交互共融实现虚实同步,通过数字孪生体进行仿真与分析以优化物理实体。数字孪生技术已在一些生产、物流系统中得到应用,本文所关注的AGV系统是比较有代表性的一个场景。... 详细信息

数字孪生是智能制造的核心技术之一,它通过数字孪生体和物理实体的交互共融实现虚实同步,通过数字孪生体进行仿真与分析以优化物理实体。数字孪生技术已在一些生产、物流系统中得到应用,本文所关注的AGV系统是比较有代表性的一个场景。现有数字孪生研究多聚焦于构建理论概念与实现实时交互,对仿真内核涉及较少。同时,对AGV调度算法的评价局限于确定性假设下,难以准确刻画算法在实际应用场景中的表现。利用数字孪生仿真评价不确定情景下AGV调度算法的表现是一个切实可行的方案。针对现有研究的不足,本文在以下方面进行研究。首先,搭建AGV系统数字孪生平台,设计不确定情景下的AGV系统离散事件仿真方法并开发数字孪生仿真内核,实现包含虚实同步以及数字空间仿真优化决策的完整数字孪生架构。其次,扩展AGV路径冲突种类,提出一种不确定情景下的路径冲突应对策略,该策略按照路径冲突类型采取对应的实时解除操作来应对AGV路径冲突问题。此外,使用数字孪生平台,在不确定情景下,对不同AGV系统设置与调度算法进行仿真评价,对提出的冲突解除型策略进行特性探究,并在物理实体中验证仿真实验的有效性。本文搭建的数字孪生平台为在实践中充分发挥数字孪生优势提供了参考。仿真实验与物理实验表明,本文提出的冲突解除型策略可以较好地解决不确定情景下的AGV路径冲突问题;本文设计AGV系统数字孪生体可以准确高效地评价不确定情景下AGV调度算法的表现,可作为AGV系统参数设置与调度算法选择的工具,也可用于发现算法瓶颈,帮助调度算法进行优化改进。

关键词：数字孪生 AGV系统调度不确定情景离散事件仿真

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基于鲁棒优化方法的采血设施选址和采血计划研究

基于鲁棒优化方法的采血设施选址和采血计划研究

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作者：沈杭西南交通大学

学位级别：硕士

在城市快速发展进程中,血液的需求量不断增长,对采供血设施提出了更高的要求,如何使用科学的方法构建高效稳定的血液供应网络成为本文关注的焦点。血液是一种易腐品,并且只能通过无偿献血采集,血液的过度供应会造成资源的极大浪费,而血... 详细信息

在城市快速发展进程中,血液的需求量不断增长,对采供血设施提出了更高的要求,如何使用科学的方法构建高效稳定的血液供应网络成为本文关注的焦点。血液是一种易腐品,并且只能通过无偿献血采集,血液的过度供应会造成资源的极大浪费,而血液短缺往往耽误医疗过程中珍贵的抢救时间,因此血液的供需匹配极为不易。在血液采集的过程中,存在新城区献血点离血液中心较远的问题,导致运输成本较高,并且血液中心在制定采血日程安排时主要依据历史数据和经验,血液设施规划以及采血计划制定亟待科学方法指导。首先,针对城市发展进程中需求不断增长,以及需求范围不断扩大的情况,本文进行扩充性选址,建立了基于动态需求的血液中心多阶段选址模型,并引入基于情景的鲁棒优化方法解决血液采集量与血液需求量不确定的问题,模型决策了新增设血液副中心的位置及其容量。算例分析结果表明:需求不确定情况下,使用鲁棒优化模型求解血液副中心选址问题可降低不确定情况带来的风险。其次,针对血液中心制定采血计划时缺乏科学性指导的问题,本文研究了不确定条件下某市血液中心年度流动采血计划及人员配置安排,目标是使血液报废成本、短缺成本和从采血点到血液中心的运输成本最小。使用基于情景的鲁棒优化方法解决参数不确定的问题,决策计划周期内采血计划安排以及各采血点人员配置,并设计了一组算例验证模型的有效性,算例结果得出了计划周期内的年度流动采血计划表和采血点人员配置,为血液中心制定流动采血计划提供了理论依据。本文研究立足于满足固定区域内各医疗机构临床用血需求并保障用血安全,研究成果可为血液设施布局规划以及血液中心制定采血计划提供理论指导与决策依据,有利于血液中心更有计划、更高效开展采血工作,同时能让公众方便地查询到每日的献血地点,提高献血便利程度。此类模型还可扩展适用于其他需要长期规划,并且需求难以确定的设施选址优化问题。

关键词：血液设施选址采血计划制定不确定情景鲁棒优化

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数据驱动的鲁棒稀疏投资组合优化研究

数据驱动的鲁棒稀疏投资组合优化研究

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作者：邢馨文南京信息工程大学

学位级别：硕士

在现代金融理论中,投资组合问题备受关注,个人和机构投资者均追求最大化收益、最小化风险的均衡状态。因此,在大数据快速发展的时代研究投资组合问题显得更具有价值。马科维茨的经典投资组合模型虽有优点,但存在局限性:一是需大量输入... 详细信息

在现代金融理论中,投资组合问题备受关注,个人和机构投资者均追求最大化收益、最小化风险的均衡状态。因此,在大数据快速发展的时代研究投资组合问题显得更具有价值。马科维茨的经典投资组合模型虽有优点,但存在局限性:一是需大量输入期望收益率、方差和协方差矩阵,估计量随证券数量增加而快速增大,数据误差导致解不可靠;二是模型可能过于集中投资于某些资产类别,难以有效分散风险;三是解通常包含许多微小权重,会增加交易成本和管理费用。因此,本文选择利用稀疏优化理论研究稀疏投资组合问题。在建立稀疏投资组合模型的过程中,引入基数约束,模型进而转变为混合0-1整数规划问题。其次,考虑到大多数文献在使用该方法的时候提前假设风险资产的收益率服从某种概率分布,但在现实中,金融市场是在不断波动变化的,并不服从某一固定的概率分布,因此我们引入数据驱动的鲁棒优化方法来研究稀疏投资组合问题,为投资决策更准确、更可靠。具体而言,本文的研究主要包括两个方面: 一方面,我们将经典的均值-方差模型扩展为以稀疏度为决策变量的稀疏投资组合模型。其次,研究不同情况下的鲁棒优化稀疏投资组合模型,包括均值不确定、协方差矩阵不确定和二者皆不确定的情况。然后,采用数据驱动鲁棒优化方法进行统计估计,构造不确定集,并结合割平面法与启发式方法的混合算法解决NP难题。最后,通过上证50、深证100指数的成分股验证了模型和算法的可行性和有效性,结果显示:随着风险厌恶程度的增强,投资者倾向于选择波动较稳定的资产组合,但净收益会相应减少;随着收益率增长,最佳投资组合对应的收益率和夏普比率不断增大;协方差矩阵增大时,最优组合的收益率减小,故在相同风险水平下,可获得的收益逐渐减少。另外,投资者在投资决策前应充分了解学习当前政策导向和市场热点,决策应与其相符。另一方面,鉴于目前针对多风险目标下的投资组合优化问题的文献研究相对较少,所以我们选择以期望收益、方差和CVaR为指标,构建多风险目标下稀疏投资组合模型。再利用数据驱动的鲁棒优化方法,构造三种不确定集合,建立均值-方差-CVaR多风险目标下的鲁棒稀疏投资组合优化模型。最后,选取“智能电网”板块的股票日收益率数据作为验证实证效果的对象,并与均值-方差模型以及均值-CVaR模型进行对比分析,旨在获得表现优秀的投资组合策略。结果显示:使用方差和CVaR共同度量风险可以进一步优化配置、降低投资风险;风险资产的波动和不确定性的增大对于投资者来说都有负面影响,会提高风险水平,因此建议投资者分散投资,使投资种类趋于多元化;均值-方差-CVaR模型的提调和和了均值-方差模型和均值-CVaR模型的方,,可以平衡管机构对风险短尾的要求与基金经理对小方差的要求,有利于投资者更好地兼顾收益与风险。本文的研究以实现投资者的收益最大化、风险最小化为目标,考虑不确定情况下的稀疏投资组合优化问题,经过数值实验,发现我们提调的模型对于投资者来说更优。因此,本文的研究将为投资者提供更多元化的投资组合选择,并有望为投资者在金融市场中平衡收益与风险提供更好的参考和指导。

关键词：稀疏投资组合不确定情景鲁棒优化多风险目标数据驱动

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