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51.
We present the green telecommunication network planning problem with switchable base stations, where the location and configuration of the base stations are optimized, while taking into account uncertainty and variability of demand. The problem is formulated as a two‐stage stochastic program under demand uncertainty with integers in both stages. Since solving the presented problem is computationally challenging, we develop the corresponding Dantzig‐Wolfe reformulation and propose a solution approach based on column generation. Comprehensive computational results are provided for instances of varying characteristics. The results show that the joint location and dynamic switching of base stations leads to significant savings in terms of energy cost. Up to 30% reduction in power consumption cost is achieved while still serving all users. In certain cases, allowing dynamic configurations leads to more installed base stations and higher user coverage, while having lower total energy consumption. The Dantzig‐Wolfe reformulation provides solutions with a tight LP‐gap eliminating the need for a full branch‐and‐price scheme. Furthermore, the proposed column generation solution approach is computationally efficient and outperforms CPLEX on the majority of the tested instances. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 351–366, 2016 相似文献
52.
We consider the scheduling of large‐scale projects to maximize the project net present value given temporal and resource constraints. The net present value objective emphasizes the financial aspects of project management. Temporal constraints between the start times of activities make it possible to handle practical problem assumptions. Scarce resources are an expression of rising cost. Since optimization techniques are not expedient to solve such problems and most heuristic methods known from literature cannot deal with general temporal constraints, we propose a new bidirectional priority‐rule based method. Scheduling activities with positive cash flows as early and activities with negative cash flows as late as possible results in a method which is completed by unscheduling techniques to cope with scarce resources. In a computational experiment, we compare the well‐known serial generation scheme where all activities are scheduled as early as possible with the proposed bidirectional approach. On the basis of a comprehensive data set known from literature containing instances with up to 1002 activities, the efficiency of the new approach is demonstrated. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2003 相似文献
53.
INTELLIGENTDECISIONALGORITHMFORFAULTDETECTIONANDITSAPPLICATIONWuJianjun;ZhangYulin;ChenQizhi(DepartmentofAerospaceTechnology,... 相似文献
54.
我们开发的“分布式智能化管理信息系统YHWG”由钢种辅助设计专家系统、转炉炉衬监测诊断专家系统和低合金钢及转炉炉衬信息管理系统等部分组成,目前已在武汉钢铁公司得到应用,取得了良好的经济效益 相似文献
55.
56.
吴颖瑜 《国防科技大学学报》1990,12(3):102-105
本文把马尔可夫过程和目标规划结合起来,提出人才结构系统分析的单项控制和多项控制,并在单项控制模型的基础上发展成了多项控制模型,加强了模型的可信度和通用性。 相似文献
57.
空间飞行器及其推进系统由于系统本身的复杂性、工作环境的不确定性和未知性等,利用传统的现代控制理论与方法对其进行控制十分困难。文中深入分析了智能自治控制系统内涵、功能及其构成框架,解析了空间飞行器RemoteAgent智能自治控制系统的基本构成,对空间飞行器推进系统重构问题进行了应用分析,对研究和发展我国空间飞行器的智能自治控制系统有一定的借鉴作用。 相似文献
58.
59.
复杂环境下基于多目标粒子群的DWA路径规划算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对机器人在障碍物分布密集的复杂环境中运行时,动态窗口法(dynamic window approach,DWA)易出现避障失败或规划不合理的情况,提出一种基于多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的改进DWA规划算法。在建立多障碍物环境覆盖模型的基础上,提出一种障碍物密集度的判断方法;优化DWA算法中的子评价函数;利用改进的MOPSO算法实现DWA权重系数的动态调整,将权重系数的自适应变化问题转化为多目标优化问题;根据路径规划的要求将安全距离和速度作为优化目标,并使用改进的MOPSO算法对相应的多目标优化模型进行优化求解。仿真结果表明,该算法使机器人有效地通过障碍〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCLXY.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 物密集区的同时兼顾了运行的安全性和速度,具有更好的路径规划效果。 相似文献
60.