检索结果-内蒙古大学图书馆

系统仿真学报 2025年第4期37卷 910-921页

作者：史晓东郭永城马铭杞潘嘉睿河南财经政法大学电子商务与物流管理学院河南郑州450046 华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074

针对公共卫生事件中物流配送路径优化所面临的安全风险挑战,研究了考虑交叉感染风险的车辆路径问题。将疫区中物流活动可能引发的交叉传染风险融入物流配送模型中,建立以交叉感染风险和成本为目标的物流车辆配送模型。设计了一种改进的... 详细信息

针对公共卫生事件中物流配送路径优化所面临的安全风险挑战,研究了考虑交叉感染风险的车辆路径问题。将疫区中物流活动可能引发的交叉传染风险融入物流配送模型中,建立以交叉感染风险和成本为目标的物流车辆配送模型。设计了一种改进的遗传算法用于模型优化求解,并在融合了混沌初始化种群与自适应交叉、变异操作的基础上,进一步提出了一种邻居互斥算子,提升了算法的全局搜索能力,防止过早收敛,保障了染色体种群的多样性。仿真结果验证了模型和优化算法在解决公共卫生事件下物流配送问题的有效性和可行性。

关键词：应急物资配送交叉感染风险双目标物流路径优化混沌自适应遗传算法权重加权

来源：评论

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面向疫情中交叉感染风险的物流车辆路径优化研究

面向疫情中交叉感染风险的物流车辆路径优化研究

引用

作者：马铭杞河南财经政法大学

学位级别：硕士

近年来,世界各地已爆发数起大范围的突发公共卫生事件,给各国的经济、社会产生巨大冲击。2003年SARS,2009年的甲型H1N1流感以及2020年的新冠肺炎疫情,这些疫情极其容易传播,对人民的身体健康造成了严重威胁。突发疫情造成的巨大影响使... 详细信息

近年来,世界各地已爆发数起大范围的突发公共卫生事件,给各国的经济、社会产生巨大冲击。2003年SARS,2009年的甲型H1N1流感以及2020年的新冠肺炎疫情,这些疫情极其容易传播,对人民的身体健康造成了严重威胁。突发疫情造成的巨大影响使得全国上下纷纷高度重视疫情防控工作,以防止疫情扩散。社会各界积极开展应急救援工作,为事发区域提供了大量的应急物资。在疫情中,物流系统为病人带去了急救药品、为群众带去了生活必需品,成为疫情中群众赖以生存的生命线,极大保障着人民群众的生命安全。与此同时,疫情本身的特殊性也为物流行业尤其是物流配送带来了新的问题和挑战,妨害了疫情紧急情况下物流行业的健康、快速发展。管理良好的物流配送系统可以在很大程度上减弱人群因直接交往而造成的病毒传播风险。但车辆在运输过程中接触多地人群,还是伴随着二次接触、三次接触,从而导致人群交叉感染,威胁群众的生命安全。若使每辆配送车辆减少接触不同风险地区、风险等级的人群,可极大减少交叉感染的概率,安全程度大为提升。但广大人群的医用品、生活必需品需求依然存在,减少每辆车在多地区间的任务,势必需要更多地安排车辆,这往往加大了财政压力。显然,疫情防控和经济成本间产生了矛盾。研究并构建更具针对性的物流车辆路径优化模型和相关优化算法是缓解乃至解决这一问题的关键所在。在疫情中的物流配送,如何在经济成本和人民生命安全间权衡,在减少二次传染风险的同时,尽量不耗费过多车辆运营成本,便是本文重点解决的问题。因此,以疫情这类突发公共卫生事件为研究背景,本文主要研究了应急物资配送车辆的路径优化问题,具体研究内容如下: 1、梳理了相关理论,包括突发公共卫生事件的相关理论、国内外应急物流研究现状、路径规划及多目标优化问题。 2、研究了影响区域疫情风险的因素,并运用层次分析法具体量化,建立了区域疫情风险评估模型,对不同区域的疫情风险进行分级,以表示车辆跨风险区域需进行消毒的成本、服务于后续双目标模型中的成本模型。 3、针对疫情中物流活动可能引发的交叉传染风险,综合考虑车辆消毒费用在内的物流成本,本文建立了以交叉感染风险和成本为双目标的物流车辆配送模型,归一化后以一定的权重加权,追求总目标的最小化。 4、混沌初始化种群,借鉴竞争选择技术、精英保留策略、自适应策略对遗传算法进行改进,运用改进后的算法对双目标加权后的总目标进行求解,并进行了仿真分析和敏感性分析。

关键词：应急物资配送交叉感染风险双目标物流路径优化权重加权混沌自适应遗传算法

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基于超宽带和支持向量机的人体姿势识别

基于超宽带和支持向量机的人体姿势识别

引用

作者：江进北京邮电大学

学位级别：硕士

超宽带(Ultra-wideband, UWB)技术具有多径分辨能力强、穿透能力强以及功耗低的特点,广泛应用于障碍物检测以及目标识别等领域。同时,伴随着人机交互需求的发展,关于人体姿势识别的研究越来越多。本文结合机器学习的理论,提出了挖掘UWB... 详细信息

超宽带(Ultra-wideband, UWB)技术具有多径分辨能力强、穿透能力强以及功耗低的特点,广泛应用于障碍物检测以及目标识别等领域。同时,伴随着人机交互需求的发展,关于人体姿势识别的研究越来越多。本文结合机器学习的理论,提出了挖掘UWB信号传感信息来识别人体姿势的方法。针对基于支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的人体姿势识别、改进的混沌自适应遗传算法以及人体姿势识别验证平台三个方面展开了研究,主要工作如下：针对基于SVM的人体姿势识别问题,为了有效提取8种动作UWB信号的传感信息,重点分析了基于小波包分解的特征提取方法。首先,利用小波包分解求出各个频率成分,计算每个频段的能量和,最后得到归一化的小波包能量分布特征。结果表明,小波包能量特征具有良好的可分性,能够显著提高姿势识别的准确率。针对SVM的参数对识别性能影响较大的问题,利用改进的混沌自适应遗传算法对SVM参数进行了优化研究。考虑到标准遗传算法中交叉和变异概率需要预先确定且在算法中维持不变,当整个种群适应度比较接近时,进化将会变慢。本文提出了改进的混沌自适应遗传算法(Improved Chaos Adaptive Genetic Algorithm, ICAGA),它采用动态的交叉和变异概率,且对种群中具有最高适应度的个体进行给定步数的混沌优化搜索,从而指导整个群体向最优解方向进化,改进了遗传算法可能陷入局部最优解的缺陷,并加快了搜索速度。将改进的遗传算法优化应用于人体姿势识别,结果表明,改进算法可以提高SVM的参数寻优速度。在上述分析研究成果的基础上,结合MATLAB的GUI仿真平台,设计开发了基于UWB与SVM的人体姿势识别验证平台,实现了对人体姿势的识别。论文最后对全文工作进行了总结,并对人体姿势识别的相关研究提出了展望。

关键词：超宽带人体姿势识别支持向量机混沌自适应遗传算法

来源：评论

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