基于DE-SVM的船舶航迹预测模型

为提高船舶航迹预测精度,解决准确建模难度大和神经网络易陷入局部最优的问题,考虑实时获取目标船AIS数据较少的特点,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的航迹预测模型。选择AIS数据中的航速、航向和船舶经纬度作为样本特征变量;采用小波阈值去噪的方法处理训练数据;采用差分进化(differential evolution,DE)算法对模型内部参数寻优以提高模型收敛速度和预测精度。选取天津港实船某段航迹的AIS数据,比较基于DE-SVM与基于BP神经网络的航迹预测模型的仿真结果。结果表明,基于DE-SVM的航迹预测模型具有更高的预测精度,简单、可行、高效,且耗时少。     

动态接力点模式下双自动化轨道吊协调调度

为提高自动化集装箱码头堆场中自动化轨道吊(automated stacking crane,ASC)的作业效率,研究箱区动态接力点对双ASC作业效率的影响。考虑双ASC作业过程中的安全距离、相互冲突等因素,建立以最小化双ASC最长完工时间为目标的混合整数规划模型,利用遗传算法对该模型进行求解。与固定贝位接力模式进行对比,结果表明,相较于固定贝位接力模式,动态接力点模式下双ASC的作业效率更高。在不同规模算例背景下,将遗传算法与CPLEX的计算结果进行对比,验证了遗传算法的有效性。     

基于NSGAⅡ的带时间窗生鲜品配送路径优化

考虑到生鲜品的易腐性、高时效性和对运输环境要求高的特点,为减少生鲜品配送企业的配送成本,提高客户满意度,在车辆载重、时间窗、生鲜品保质期等约束条件下,提出将配送总成本最小化和生鲜品新鲜度最大化的多目标车辆路径优化模型。利用改进的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGAⅡ)对模型进行求解。求出满足配送总成本最小和生鲜品新鲜度最大的相对较优解,证明模型的有效性。该模型在大规模配送和客户地理位置分布较为分散的情况下,对生鲜品新鲜度的优化较为明显。     

线状需求下两阶段设施选址问题

鉴于大型交通线路建设项目的物资需求随时间变化(在初期阶段需求较低;在后续阶段项目全面展开,需求显著上升),本文采用线积分对沿线连续分布的线状物资需求进行刻画,构建两阶段设施选址模型,第一阶段进行部分设施的选址,第二阶段对剩余设施选址,以实现系统总成本最低的目标。针对模型特点,设计基于Voronoi图的两阶段交替定位-分配(alternative location-allocation,ALA)算法进行求解,并进行实例分析,比较两阶段模型与传统模型的异同。研究表明,将两阶段设施选址模型应用于交通线路建设项目多物流节点选址,能节约运营成本,并缓解初期资金压力。     

基于碎片分词的未登录词识别方法

提出了一种新的基于碎片分词的未登录词识别方法。该方法首先对文本进行分词,然后对分词结果中的碎片进行全切分生成临时词典,并利用规则和频度信息给临时词典中的每个字串赋权值,最后利用贪心算法获得每个碎片的最长路径,从而提取碎片中的未登录词。实验证明该方法开放测试的准确率达到82.88%,召回率达到87.51%。     

结构化P2P网络研究

结构化P2P系统采用支持分布式哈希表（DHT）的路由算法,根据精确关键字进行对象的定位与发现。本文介绍了两种结构化P2P系统：CAN和Chord系统。重点分析了这两种结构化P2P系统的构建和路由算法以及对等节点加入和离开P2P系统的过程,并详细讨论了CAN和Chord的改进方案,最后指出了结构化P2P系统所面临的问题与不足。     

基于新鲜度和配送成本的易腐食品配送路径

为解决企业在制定易腐食品配送计划时难以权衡配送总成本与交付产品的新鲜度的问题,建立以配送总成本最低和交付产品平均新鲜度最大为目标,带时间窗的易腐食品配送路径规划模型。采用自适应差分进化(differential evolution,DE)算法求解模型,通过数值算例验证模型和算法的有效性。与基本DE算法和基本蚁群算法的求解结果进行对比,自适应DE算法的求解结果更优,收敛速度更快。求得的帕累托解集表明配送总成本与交付产品平均新鲜度相悖,增加少量的配送成本可以使交付产品的平均新鲜度得到大幅提升。对易腐食品保质期、时间窗宽度和车辆装载量进行灵敏度分析,为企业在不同配送情景下在配送总成本与交付产品的平均新鲜度之间的权衡提供参考。     

需求不确定情况下沿海燃料油供应鲁棒优化

针对沿海地区燃料油供应问题,制定燃料油配送方案,设计配送航线和配送量使运输成本和库存成本最小,同时考虑需求不确定的情况,使需求发生一定变动时原方案依旧可行。与不考虑需求不确定的供应方案相比,使用鲁棒优化方法得到的结果可靠性更强,发生缺货的可能更小。由于需求不确定情况下存在的二次约束严重影响模型的求解效率,提出一种两阶段求解方法来分解问题,使求解效率得到明显提高。对于存在需求不确定情况的供应系统,决策者使用该鲁棒优化模型时,可以根据风险偏好并通过调整参数最大限度地提高供应方案的可靠性。     

人工智能专利申请的专利保护客体判断

人工智能领域的专利申请是否符合专利保护客体的规定,进而能否获得专利权,是人们十分关心的问题.为了进一步明确相关的审查标准,国家知识产权局于2019年12月31日发布了关于修改《专利审查指南》的公告,对于包含算法或商业规则和方法等智力活动的规则和方法特征的专利申请,如何判断其是否符合专利保护客体、如何进行创造性的判断,进...     

IPv6: The next generation Internet Protocol

IPv4, the workhorse protocol of the currently popular TCP/ IP protocol suite, is fast becoming obsolete. The exponential growth of the Internet is the main reason that has required the creation of the next generation of Internet Protocol-IPv6. IPv6 is much more flexible and promises to take care of the address space and security issues in the foreseeable future. Part 1 of the paper lays the foundation of the various issues involved in designing the Internet Protocol and motivates the need for an upgraded version of this protocol.