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考虑三级调度网络的应急物资多资源动态调度问题研究

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安全与环境学报 2024年第8期 3180-3190页

作者：王付宇贺昕王欣蕊周鑫鑫李艳安徽工业大学管理科学与工程学院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)

为解决重大公共卫生事件发生后的物资调度问题，运用SEIR模型预测需求点的各类受灾人群，构建需求预测模型；以综合物资分配满意度最大、综合运输时间满意度最大和综合救援成本最小为目标，采用多供应点、多配送中心、多需求点的三级调... 详细信息

为解决重大公共卫生事件发生后的物资调度问题，运用SEIR模型预测需求点的各类受灾人群，构建需求预测模型；以综合物资分配满意度最大、综合运输时间满意度最大和综合救援成本最小为目标，采用多供应点、多配送中心、多需求点的三级调度网络，实现多周期、多资源的动态调度；引入混沌反向学习、非线性收敛因子、随机差分变异和贪婪选择策略改进灰狼优化算法，并对模型进行求解。结果表明，该模型可有效平衡物资调度的满意度与经济性，改进灰狼优化算法可得到更优越的调度方案，解决灾后多周期应急物资调度问题。

关键词：公共安全应急物资调度需求预测改进灰狼优化算法多目标优化

基于MO-CGJaya/D算法的PC构件混流生产作业指派优化研究

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中国管理科学 2024年第7期32卷 95-105页

作者：汪和平赵登宇陈梦凯李艳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243032

针对PC构件生产调度优化研究在异型构件和非异型构件组合流水线的生产调度方面存在的不足,研究多生产线混流生产模式下的PC构件生产作业指派优化问题。首先,基于异型PC构件与非异型PC构件的生产线型号不同这一现实情况,考虑生产完工时... 详细信息

针对PC构件生产调度优化研究在异型构件和非异型构件组合流水线的生产调度方面存在的不足,研究多生产线混流生产模式下的PC构件生产作业指派优化问题。首先,基于异型PC构件与非异型PC构件的生产线型号不同这一现实情况,考虑生产完工时间、生产成本、生产线利用率等5个目标,构建多生产线混流生产模式下的PC构件生产作业指派优化模型。然后,为求解此类高维多目标优化问题,提出了一种MO-CGJaya/D算法,该算法在分解策略的框架下结合混沌初始化和高斯变异操作,在增强算法跳出局部最优的能力的同时提升了求解效率,并通过DTLZ系列函数测试与NSGAⅡ算法、NSGAⅢ算法和MOEA/D算法进行对,比验证MO-CGJaya/D算法的性能。最后,以某预制构件生产企业的调研数据为案例,探讨了多生产线混流生产模式下的PC构件生产作业指派优化方案,研究结果对预制构件生产企业的生产实践具有指导性意义。

关键词： PC构件多生产线混流生产高维多目标优化 MO-CGJaya/D算法

融合二次分解的深度学习模型在PM浓度预测中的应用

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安全与环境学报 2024年

作者：江雨燕黄体臣甘如美江王付宇安徽工业大学管理科学与工程学院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电气与信息工程学院

针对PM2.5质量浓度时间序列呈非线性难以预测的特征，为进一步提高PM2.5质量浓度预测精确度，本文通过“分而治之”先分解再预测的思想，提出一种融合二次分解的PM2.5质量浓度混合预测模型CEEMDAN–VMD–TCN–BiLSTM。该模型先由递归特... 详细信息

针对PM2.5质量浓度时间序列呈非线性难以预测的特征，为进一步提高PM2.5质量浓度预测精确度，本文通过“分而治之”先分解再预测的思想，提出一种融合二次分解的PM2.5质量浓度混合预测模型CEEMDAN–VMD–TCN–BiLSTM。该模型先由递归特征消除（Recursive Feature Elimination，RFE）进行特征筛选，随后使用自适应噪声完备集合经验模态分解（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise，CEEMDAN）对2013—2016年北京市PM2.5质量浓度序列进行分解为一系列高低频模态分量并计算各分量样本熵值，将样本熵值由K–means聚类整合为新的分量，再由变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）进行二次分解。最后将所有分量先经时间卷积网络（Temporal Convolutional Network，TCN）进行特征提取，通过双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory，BiLSTM）预测，叠加各分量预测值即为最终预测结果。消融试验结果表明，该模型相比于单次CEEMDAN分解模型均方根误差ERMSE降低19.312%，绝对误差EMAE降低34.423%，百分比误差EMAPE与希尔不等系数ETIC分别减少40.465%和59.794%。由此可见本文在引入VMD构成二次分解模型相比于单次分解模型预测误差更小，精度更高，可为决策者在PM2.5质量浓度预测与治理等工作提供一定参考。

关键词：环境工程学 PM 质量浓度预测自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN) 变分模态分解(VMD) 时间卷积网络(TCN) 双向长短期记忆网络(BiLSTM)

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基于深度学习的讲课姿态评估（英文）

Wuhan University Journal of Natural Sciences 2024年第4期 315-322页

作者：杨一凡张涛李维钰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工业大学微电子与数据科学学院

计算机视觉作为一门如何让机器"看"的科学,旨在让计算机代替人类的眼睛来对目标进行识别、定位和跟踪等。在过去,评委老师通常根据自己的判断来评估老师的讲课水平。随着计算机视觉技术的发展,用计算机代替评委来获取关键信息并进行判... 详细信息

计算机视觉作为一门如何让机器"看"的科学,旨在让计算机代替人类的眼睛来对目标进行识别、定位和跟踪等。在过去,评委老师通常根据自己的判断来评估老师的讲课水平。随着计算机视觉技术的发展,用计算机代替评委来获取关键信息并进行判断具有非常重要的意义。基于上述背景,本文提出了一种基于深度学习的讲课姿态评估方法。首先通过人体姿态估计算法从人体的头部、手部、躯干等多个维度上提取特征信息,然后利用机器学习的回归模型对提取的特征和人工分预测机器分,最后分析了机器分与人工分之间的相关度以及分数偏差。实验结果表明,机器预测分与人工分整体相关度达到0.642 0,表现出强相关的水平。在满分100分的情况下,机器预测分和人工分的分差在10分以内和20分以内的占比分别达到51.72%和81.87%,分差50分以上的情况下仅占0.12%。为了优化效果,引入了人脸表情和手势识别算法来提取更多的人体特征,多模型融合下的整体相关度提升了0.022 6。

关键词：深度学习姿态评估对象检测相关度

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突发自然灾害下的两阶段多目标应急物资中心选址问题研究

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安全与环境学报 2024年第2期24卷 654-665页

作者：王付宇王欣蕊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

针对突发灾害情况下需求不确定的选址问题,构建最小化经济成本和最大化满意度的应急物资中心选址模型。首先,将选址问题划分为初期和后期的两阶段问题;其次,对物资需求量进行模糊需求预测,并使用可信性模糊机会约束规划将其转化为确定... 详细信息

针对突发灾害情况下需求不确定的选址问题,构建最小化经济成本和最大化满意度的应急物资中心选址模型。首先,将选址问题划分为初期和后期的两阶段问题;其次,对物资需求量进行模糊需求预测,并使用可信性模糊机会约束规划将其转化为确定型约束;最后,设计改进灰狼优化(Improved Grey Wolf Optimization,IGWO)算法求解问题。IGWO算法采用佳点集初始化种群,对收敛因子进行余弦规律的非线性变化,并在粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法个体记忆的启发下,设计个体位置更新公式。在用10个标准函数验证IGWO有效性的基础上,通过湖北省新型冠状病毒应急物资中心选址案例分析,表明IGWO算法能有效求解多目标选址问题,在提高满意度的基础上降低经济成本,且多阶段模型在平衡满意度和经济成本方面结果更优。

关键词：公共安全应急救援选址改进灰狼优化算法多目标优化模糊需求个体记忆

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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基于节点多阶邻居递阶关联贡献度的重要性辨识

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山东大学学报（工学版） 2024年第1期54卷 1-10,24页

作者：胡钢王乐萌卢志宇王琴徐翔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 国防科技大学信息系统工程重点实验室湖南长沙410073

为更精细化地辨识节点重要性,扩展节点有效信息集聚范围和类别,对网络节点的空间位置属性信息与其直接及间接邻居节点间关联结构信息进行融合、集结,提出复杂网络多阶邻居递阶关联贡献度的节点重要性辨识方法。依据网络节点空间位置层... 详细信息

为更精细化地辨识节点重要性,扩展节点有效信息集聚范围和类别,对网络节点的空间位置属性信息与其直接及间接邻居节点间关联结构信息进行融合、集结,提出复杂网络多阶邻居递阶关联贡献度的节点重要性辨识方法。依据网络节点空间位置层级差异及层间交互信息给出节点层级位置属性贡献度定义;构建复杂网络目标节点多阶邻居递阶关联贡献度矩阵,表征直接邻居节点、间接邻居节点与目标节点间关联度对其影响力的递阶贡献;提出节点跨层跨级空间拓扑位置贡献度与多阶邻居递阶关联贡献度融合的节点重要性辨识方法。仿真试验表明:在6个真实网络上所提方法有效提升节点重要性辨识的精细性和准确性。本研究通过探究网络节点间多阶递阶交互行为,为深入探索网络背后的动态演化机理,进而做出预测和调控提供科学的理论基础。

关键词：复杂网络节点重要性辨识多阶邻居相似度多阶邻居紧密度多阶邻居递阶关联贡献度

突发事件下高铁站应急疏散多目标优化模型与自适应量子蚁群算法

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中国管理科学 2024年第3期32卷 188-197页

作者：王付宇谢昊轩林钟高王骏安徽工业大学管理科学与工程学院安徽马鞍山243032 安徽工业大学商学院安徽马鞍山243032 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

突发事件下公共场所人员的应急疏散问题是目前国内外研究的热点,其中高铁站应急情境下的人员疏散及路径优化也随着高铁的快速发展逐渐引起了人们的重视。本文考虑拥挤度会对疏散人员心理行为及疏散效率产生影响,以高铁站人员应急疏散过... 详细信息

突发事件下公共场所人员的应急疏散问题是目前国内外研究的热点,其中高铁站应急情境下的人员疏散及路径优化也随着高铁的快速发展逐渐引起了人们的重视。本文考虑拥挤度会对疏散人员心理行为及疏散效率产生影响,以高铁站人员应急疏散过程中的拥挤度与总疏散时间为目标,建立了高铁站应急疏散路径多目标优化数学模型,设计了一种改进的自适应量子蚁群算法进行求解,并与常规算法求解结果做了对比分析。通过算例进行模拟实验,结果表明,所提出的模型较好地兼顾了疏散路径的安全性与时效性,且设计的算法具有良好的全局性和收敛性,有助于进一步完善我国高速铁路客运运作管理体系。

关键词：高铁站拥挤度应急疏散多目标优化量子蚁群算法

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考虑恶化效应的多目标柔性作业车间绿色调度

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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