检索结果-内蒙古大学图书馆

系统工程 2024年第1期42卷 37-50页

作者：王付宇王欣蕊贺昕周鑫鑫安徽工业大学管理科学与工程学院安徽马鞍山243032 复杂系统多学科管理与控制安徽普通高校重点实验室(安徽工业大学) 安徽马鞍山243002

大规模突发事件发生后,如何合理高效进行应急物资的选址-调度是亟待研究的重要课题。本文针对不确定突发灾害情况,构建最大化公平性和最大化综合满意度模型。首先利用评价指标数据去模糊化求出紧迫度系数,构建基于紧迫度的公平模型;其次... 详细信息

大规模突发事件发生后,如何合理高效进行应急物资的选址-调度是亟待研究的重要课题。本文针对不确定突发灾害情况,构建最大化公平性和最大化综合满意度模型。首先利用评价指标数据去模糊化求出紧迫度系数,构建基于紧迫度的公平模型;其次,考虑灾民心理恐慌因素及政府满意度构建综合满意度模型;最后,采用改进NSGA-Ⅱ算法求解问题。设计基于本文选址-调度的两阶段编码解码方案,使用自适应交叉概率和基于种群熵的变异概率公式,并设计相应交叉、变异操作,引入算子进行邻域搜索。在经典测试函数验证本文改进NSGA-Ⅱ算法有效性的基础上,通过实际案例分析表明,改进NSGA-Ⅱ算法能有效求解多目标选址-调度问题,需求紧迫度优化后在平衡公平性和满意度方面结果更优。

关键词：应急物资选址-调度紧迫度系数灾民风险感知改进NSGA-Ⅱ算法

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考虑恶化效应的多目标柔性作业车间绿色调度

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系统工程 2024年第4期42卷 28-39页

作者：江雨燕李文凯李艳王付宇安徽工业大学管理科学与工程学院安徽马鞍山243002 复杂系统多学科管理与控制安徽普通高校重点实验室(安徽工业大学) 安徽马鞍山243002

考虑到实际生产过程中设备具有恶化特性,针对作业的实际处理时间是由基本处理时间和可变恶化时间组成的柔性作业车间调度问题,构建了最小化完工时间、总能耗和机器总负载的多目标调度优化模型,并提出了一种改进的NSGA-II算法进行求解。... 详细信息

考虑到实际生产过程中设备具有恶化特性,针对作业的实际处理时间是由基本处理时间和可变恶化时间组成的柔性作业车间调度问题,构建了最小化完工时间、总能耗和机器总负载的多目标调度优化模型,并提出了一种改进的NSGA-II算法进行求解。结合问题的特点,在算法中设计了一种基于工序和机器的并行双层编码方法及考虑机器恶化效应的贪婪式插入解码方法;并将Pareto等级引入交叉、变异算子,设计了一种基于动态控制交叉变异参数的策略以提高算法的寻优效率;为丰富种群的多样性并加强算法的局部搜索能力,分别设计了分层精英保留策略和4种邻域搜索机制。最后,基于标准算例进行扩展测试,验证了所建模型的合理性与改进算法的有效性。

关键词：机器恶化效应多目标优化绿色调度柔性作业车间改进NSGA-Ⅱ算法

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基于度量学习理论的马田系统改进及其应用研究

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管理工程学报 2025年第2期39卷 221-233页

作者：常志朋顾玉萍陈闻鹤安徽工业大学商学院安徽马鞍山243002 安徽工业大学复杂系统多学科管理与控制安徽普通高校重点实验室安徽马鞍山243002 安徽财经大学管理科学与工程学院安徽蚌埠233030 南京理工大学经济管理学院江苏南京210094

为提升马田系统的识别性能,本文利用度量学习理论对其进行改进。一是将传统协方差马氏距离改进为以度量矩阵为参变量的马氏距离函数,然后利用简单直接的KISSME度量学习算法估计一个最能反映数据间内在关系的度量矩阵,该度量矩阵可以使... 详细信息

为提升马田系统的识别性能,本文利用度量学习理论对其进行改进。一是将传统协方差马氏距离改进为以度量矩阵为参变量的马氏距离函数,然后利用简单直接的KISSME度量学习算法估计一个最能反映数据间内在关系的度量矩阵,该度量矩阵可以使同类样本更紧凑、非同类样本更分离,这有助于提升马田系统的识别性能。二是基于拉近同类样本、推远非同类样本的思想,定义一个新的特征子集评估函数代替田口方法中的信噪比,这有助于筛选出可以提高马田系统识别性能的特征。改进后的马田系统仍然保持了原理简单、易于操作的优势。本文选取6个UCI数据集进行验证,得出改进后的马田系统在Accuracy、Specificity、G-means和降维率等方面均明显优于传统马田系统的结论。最后,本文通过返贫识别验证了改进后马田系统的可行性和有效性。

关键词：马田系统度量学习 KISSME 返贫识别

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基于多阶邻域贡献度的航线网络节点重要性辨识

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河北大学学报（自然科学版） 2024年第3期44卷 329-336页

作者：胡钢王乐萌卢志宇胡俊杰康凯安徽工业大学管理科学与工程学院安徽马鞍山243032 复杂系统多学科管理与控制安徽普通高校重点实验室安徽马鞍山243032

为提高航线网络鲁棒性,对航线网络的节点重要性辨识进行研究.基于航空公司执飞数据构建航线网络拓扑模型,依托航线网络节点间交互阶数与网络平均路径差值集结邻域多阶异质性信息,利用航线网络邻域节点的圈结构表征节点在网络中的紧密性... 详细信息

为提高航线网络鲁棒性,对航线网络的节点重要性辨识进行研究.基于航空公司执飞数据构建航线网络拓扑模型,依托航线网络节点间交互阶数与网络平均路径差值集结邻域多阶异质性信息,利用航线网络邻域节点的圈结构表征节点在网络中的紧密性特征集结.构建基于航线网络的节点多阶邻域信息与结构信息融合模型并提出基于多阶邻域贡献度的节点中心性算法.实验选取投入攻击资源R=0.3和R=0.5进行分析,分别最大提升39.62%和49.69%的攻击效用值,表明该算法对航线网络节点重要性辨识准确有效,可给航线网络连通性优化设计提供理论参考.

关键词：航线网络节点多阶邻域邻域贡献度圈结构贡献度

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改进灰狼算法优化GBDT在PM_(2.5)预测中的应用

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安全与环境学报 2024年第4期24卷 1569-1580页

作者：江雨燕傅杰甘如美江孙雨辰王付宇安徽工业大学管理科学与工程学院安徽马鞍山243002 复杂系统多学科管理与控制安徽普通高校重点实验室安徽马鞍山243002 安徽工业大学电气与信息工程学院安徽马鞍山243002 湖北大学商学院武汉430061

针对灰狼算法易陷入局部最优解和全局搜索能力不足的问题,通过霍尔顿序列(Halton Sequence)搜索算法初始化狼群位置,避免灰狼算法陷入局部最优解和重复运算;引入莱维飞行和随机游动策略对灰狼算法的寻优过程进行优化,以增加算法的全局... 详细信息

针对灰狼算法易陷入局部最优解和全局搜索能力不足的问题,通过霍尔顿序列(Halton Sequence)搜索算法初始化狼群位置,避免灰狼算法陷入局部最优解和重复运算;引入莱维飞行和随机游动策略对灰狼算法的寻优过程进行优化,以增加算法的全局搜索能力;利用粒子群算法模拟灰狼种群得出的最佳适应度以用于惩罚项改进灰狼算法中的头狼更新策略。使用改进算法优化的梯度提升树(Gradient Boosting Decision Trees,GBDT)模型对北京市大气污染物监测数据中PM_(2.5)质量浓度进行预测,采用3种评估函数对各模型以及混合模型预测效果得分进行评估。结果显示,本文改进的灰狼算法对梯度提升树的优化效果优于其他算法,均方根误差E RMS为6.65μg/m^(3),平均绝对值误差E MA为3.20μg/m^(3),拟合优度(R^(2))为99%,比传统灰狼算法优化结果的均方根误差减少了19.19μg/m^(3),平均绝对值误差降低了10.03μg/m^(3),拟合优度增加了9百分点;与霍尔顿序列和莱维飞行改进的(Levy Flight-Halton Sequence,LHGWO)相比,改进的灰狼算法预测得分的均方根误差降低了10.39μg/m^(3),平均绝对值误差减小了6.71μg/m^(3),拟合优度提高了5百分点。研究表明了预测模型优化的有效性,为未来城市改善空气质量提供了科学依据和技术支持。

关键词：环境学 PM_(2.5)质量浓度预测改进灰狼算法(GWO) 梯度提升树算法(GBDT) 莱维(Levy)飞行霍尔顿序列(Halton Sequence) 粒子群算法(PSO)

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基于Lasso稳健马田系统的相对贫困识别方法

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系统工程理论与实践 2022年第2期42卷 527-544页

作者：陈闻鹤程龙生常志朋周涵婷南京理工大学经济管理学院南京210094 安徽工业大学商学院马鞍山243002 安徽工业大学复杂系统多学科管理与控制安徽普通高校重点实验室马鞍山243002

2020年后我国扶贫工作重点将转向解决相对贫困问题,然而解决相对贫困的前提和基础是识别相对贫困.由于相对贫困数据具有"高噪性、不平衡性、相对性、多维性"等特点,现有的单一收入维度的贫困识别方法难以适用,因此提出构建一... 详细信息

2020年后我国扶贫工作重点将转向解决相对贫困问题,然而解决相对贫困的前提和基础是识别相对贫困.由于相对贫困数据具有"高噪性、不平衡性、相对性、多维性"等特点,现有的单一收入维度的贫困识别方法难以适用,因此提出构建一种基于Lasso稳健马田系统(Lasso-based robust Mahalanobis-Taguchi system,Lasso-RMTS)的相对贫困识别方法.该方法通过Lasso、稳健马氏距离和马田系统三方法融合,使得不仅可以对"不平衡性"和"比较性"的贫困数据进行识别,还可以对"高噪性"和"多维性"的相对贫困数据进行降维、降噪.同时,将稳健马氏距离转换为脱贫指数(poverty alleviation index,PAI),可以更加直观地反映相对贫困程度.实例数据验证表明,Lasso-RMTS识别相对贫困的精准度高于马田系统和其他传统分类方法.

关键词：马田系统脱贫指数相对贫困识别 Lasso 稳健马氏距离生计可持续框架

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灾后模糊需求情境下考虑救援公平性的应急物资调度问题模型与算法研究

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管理工程学报 2023年第3期37卷 159-168页

作者：王付宇丁杰汪和平肖喜生安徽工业大学管理科学与工程学院安徽马鞍山243032 复杂系统多学科管理与控制安徽普通高校重点实验室(安徽工业大学) 安徽马鞍山243002 贵州轻工职业技术学院大数据院贵州贵阳550025

在重大灾害发生初期,由于受灾地区对应急物资的需求激增,合理的应急物资分配有助于提高救援效率。本文考虑受灾点应急物资需求具有模糊属性,将需求物资用三角模糊数表示,以受灾群众损失最小、体现救援公平性的受灾点应急物资满意度方差... 详细信息

在重大灾害发生初期,由于受灾地区对应急物资的需求激增,合理的应急物资分配有助于提高救援效率。本文考虑受灾点应急物资需求具有模糊属性,将需求物资用三角模糊数表示,以受灾群众损失最小、体现救援公平性的受灾点应急物资满意度方差最小及应急救援成本最小为目标,构建了灾后初期应急物资调度的多目标模糊优化模型,并采用改进的粒子群算法对模型进行求解。该算法在粒子群算法的基础上采取天牛寻找食物的策略,将单一粒子分为左、中、右三个粒子,并结合单纯形算子和模拟退火策略,使算法不易陷入局部收敛。本文通过算例进行模拟实验表明,所提出的模型和算法可以有效解决重大灾害事件下应急物资的合理分配问题,且改进算法的性能更优。

关键词：应急物资调度模糊需求救援公平性改进粒子群算法

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考虑资金时滞的传统车企两阶段智联化转型路径研究

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工业工程与管理 2025年

作者：赵丹李叶凯唐金环王健安徽工业大学管理科学与工程学院安徽工业大学复杂系统多学科管理与控制安徽普通高校重点实验室沈阳航空航天大学经济与管理学院

数智化时代，传统车企的电气化转型已无法满足汽车市场需求，智联化发展成为关键要求。在新版双积分政策下，利用Hotelling模型描述消费者效用，构建了传统车企、互联网企业、金融机构三方演化博弈模型，探究传统车企在不同时期智联化... 详细信息

数智化时代，传统车企的电气化转型已无法满足汽车市场需求，智联化发展成为关键要求。在新版双积分政策下，利用Hotelling模型描述消费者效用，构建了传统车企、互联网企业、金融机构三方演化博弈模型，探究传统车企在不同时期智联化转型策略。此外，将演化博弈与资金时滞相结合，定义传统车企长、短期理想事件。研究表明：（1）收益分配系数在一定范围内，短、长期理想事件最终演化结果呈相反状态；（2）较低的成本承担更容易使传统车企策略选择摇摆不定；（3）融资金额越高越容易使得传统车企和互联网企业跨界合作失败；（4）单独变动市场性因素和政策性因素都不利于传统车企转型；（5）良好的市场前景虽鼓舞了传统车企转型积极性，但也会使传统车企陷入决策困境。

关键词：新版双积分政策智联化传统车企资金时滞复制动态

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融合分解集成和深度学习的金融时间序列预测模型

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统计与决策 2023年第24期39卷 152-156页

作者：江雨燕邵金陈梦凯王付宇安徽工业大学管理科学与工程学院安徽马鞍山243002 安徽工业大学复杂系统多学科管理与控制安徽普通高校重点实验室安徽马鞍山243002

由于金融时间序列具有高度非线性、不稳定性等特点,单一预测模型的预测精度受限。文章将集成经验模态分解(EEMD)技术和长短期记忆网络(LSTM)相结合,同时融入麻雀搜索算法(SSA)优化神经网络参数,构建了EEMD-SSA-LSTM混合预测模型。首先... 详细信息

由于金融时间序列具有高度非线性、不稳定性等特点,单一预测模型的预测精度受限。文章将集成经验模态分解(EEMD)技术和长短期记忆网络(LSTM)相结合,同时融入麻雀搜索算法(SSA)优化神经网络参数,构建了EEMD-SSA-LSTM混合预测模型。首先将该金融时间序列进行EEMD分解,其次将分解所得的各IMF分量与残差项输入到SSA优化后的LSTM网络进行逐个预测,最后通过累加得到最终预测结果。以上证指数价格为研究对象进行实证分析,结果表明,所提出的混合预测模型的MAPE、RMSE、MAE分别为0.0122、0.3278、0.2681,具有更高的预测精度与适用性。

关键词：金融时间序列预测 LSTM 麻雀搜索算法

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考虑交货期的双资源柔性作业车间节能调度

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系统仿真学报 2023年第4期35卷 734-746页

作者：张洪亮徐静茹谈波徐公杰复杂系统多学科管理与控制安徽省普通高校重点实验室(安徽工业大学) 安徽马鞍山243032 安徽工业大学管理科学与工程学院安徽马鞍山243032 马鞍山学院智造工程学院安徽马鞍山243100

为解决含有机器和工人双资源约束的柔性作业车间节能调度问题,在考虑交货期的基础上,建立了以总提前和拖期惩罚值及总能耗最小为目标的双资源柔性作业车间节能调度模型。提出了一种改进的非支配排序遗传算法(improved non-dominated sor... 详细信息

为解决含有机器和工人双资源约束的柔性作业车间节能调度问题,在考虑交货期的基础上,建立了以总提前和拖期惩罚值及总能耗最小为目标的双资源柔性作业车间节能调度模型。提出了一种改进的非支配排序遗传算法(improved non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,INSGA-Ⅱ)进行求解。针对所优化的目标,设计了一种三阶段解码方法以获得高质量的可行解;利用动态自适应交叉和变异算子以获得更多优良个体;改进拥挤距离以获得收敛性和分布性更优的种群。将INSGA-Ⅱ与多种多目标优化算法进行对比分析,实验结果表明所提算法可行且有效。

关键词：双资源约束柔性作业车间提前/拖期惩罚能耗 INSGA-Ⅱ(improved non-dominated sorting genetic algorithmⅡ)

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