基于随机层次分析法的高校科学研究水平评价

在分析高校科学研究水平评价体系的层次结构以及量化评价中的不确定性的基础上,设计随机层次分析法对高校科学研究水平进行评价.在随机层次分析法中,将专家咨询法过程中的不确定性描述为随机变量,得到随机判断矩阵,进而应用随机模拟方法确定随机判断矩阵中元素的估计值.运用随机层次分析法对3个高校的科学研究水平进行了实证分析,阐明该方法在多个指标、存在不确定性的条件下是一种科学、可行的综合评价方法,同时,针对各高校提出了科学研究中存在的问题和相应的对策建议.     

考虑充电设施的无人机配送路径规划研究

为解决偏远农村地区物流配送存在的困难,对无人机配送进行系统性规划,共分3个阶段：考虑到续航里程限度,建立了充电设施选址模型;从绿色路由的角度,以最小化总能耗作为目标,建立了考虑充电设施的无人机多包裹配送路径规划模型;根据实际无人机数量进行任务分配,建立了任务分配模型。第一、三阶段的模型应用SCIP求解器求解。对第二阶段的混合整数非线性规划模型,设计了双层启发式算法CW节约-改进和修复乌鸦搜索算法(CW-IRCSA)求解。实验表明,对于洪格尔高勒镇的案例,充电设施的选址有利于节约资源,能得到能耗最低的配送路径,且任务分配合理;对于100个及以下的需求点规模,与CW节约-离散修复乌鸦搜索算法(CW-DRCSA)、CW节约-修复模拟退火(CW-RSA)相比,CW-IRCSA算法具有较高的求解精确度;在偏远地区,相对于传统卡车配送模式,无人机配送成本平均节约61.45%。     

软时间窗多式联运4PL路径问题的改进乌鸦算法

针对机械故障、天气状况等随机因素在运输过程中易对各种运输方式造成影响,研究更具有实际意义的带软时间窗的多式联运4PL路径问题。在软时间窗约束下,以总运输费用最小为目标,建立带有软时间窗的多式联运4PL路径优化模型。设计基于天牛须搜索思想和莱维飞行机制的乌鸦搜索算法对模型进行求解,采用田口方法确定算法最优参数组合,与其他算法进行对比分析,实验结果表明改进算法具有更好的求解效果和稳定性。通过数据分析,采用多式联运的运输组织形式,相比单一3PL服务商的单一运输方式,能够有效降低总运输费用;对于客户不同的软时间窗要求,4PL集成商会确定不同的最优运送方案,并证实软时间窗的研究更具有实际意义。     

模糊粒子群优化算法的第四方物流运输时间优化

针对第四方物流运输(4PL)过程中的运输时间优化问题,本文建立了第四方物流运输时间优化模型,并设计引入收敛因子和隶属度函数的模糊粒子群优化算法(CFPSO),对运输路线和第三方代理商选择进行决策。仿真实验中设计了3个不同规模的算例,并将收敛模糊粒子群优化算法的实验结果与枚举算法、基本粒子群优化算法、遗传算法和量子粒子群优化算法的实验进行对比分析,证明了模型和算法的有效性。     

IT外包进度风险控制的自适应禁忌搜索算法

针对委托代理模式下的IT外包项目的进度风险控制问题构建了双层结构的优化模型.设计了自适应禁忌搜索算法对模型进行求解，该算法将多样化搜索机制与禁忌搜索相结合，在算法运行过程中，根据适应值的反馈自动调整禁忌搜索强度与多样化搜索力度；同时，应用贪婪策略构造初始解，循环交替应用两种邻域结构提高算法寻优能力.实验结果表明，进度风险控制显著地降低了IT外包项目的拖期风险，同时使委托方和代理商双方实现收益最大化.将自适应禁忌搜索算法的实验结果分别与遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、自适应遗传算法和自适应模拟退火算法的实验结果进行了比较：在收敛程度和稳定性方面自适应禁忌搜索算法优于其它算法，并且随着问题规模的增加，该算法的优势更为明显.     

引入奖惩机制的IT外包项目进度风险控制

运用委托代理理论,并针对问题的特点引入奖惩机制,构建了两层的IT外包项目进度风险控制模型。将模拟退火算法与遗传算法混合,设计了模拟退火遗传算法。在仿真实验中分析了奖惩机制对IT外包项目进度风险控制效果的影响。同时,将模拟退火遗传算法的仿真结果分别与模拟退火和遗传算法的仿真结果进行比较,结果表明模拟退火遗传算法在稳定性和收敛性等方面优于其他两种算法。为IT外包环境下的项目进度风险控制决策提供了科学的定量化参考。