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1.
In this article, the Building Evacuation Problem with Shared Information (BEPSI) is formulated as a mixed integer linear program, where the objective is to determine the set of routes along which to send evacuees (supply) from multiple locations throughout a building (sources) to the exits (sinks) such that the total time until all evacuees reach the exits is minimized. The formulation explicitly incorporates the constraints of shared information in providing online instructions to evacuees, ensuring that evacuees departing from an intermediate or source location at a mutual point in time receive common instructions. Arc travel time and capacity, as well as supply at the nodes, are permitted to vary with time and capacity is assumed to be recaptured over time. The BEPSI is shown to be NP‐hard. An exact technique based on Benders decomposition is proposed for its solution. Computational results from numerical experiments on a real‐world network representing a four‐story building are given. Results of experiments employing Benders cuts generated in solving a given problem instance as initial cuts in addressing an updated problem instance are also provided. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2008 相似文献
2.
反舰导弹纯方位发射捕捉概率计算方法 总被引:8,自引:0,他引:8
反舰导弹的纯方位发射对目标信息要求不高,在目标信息的探测越来越艰难的今天,是反舰导弹较为重要的一种发射方式,也将会成为未来海战场上常用的作战方式.介绍了反舰导弹捕捉概率的计算方法和传统纯方位发射的捕捉概率的计算方法,并从分析反舰导弹捕捉概率的计算模型和影响因素出发,指出传统的反舰导弹纯方位发射的捕捉概率计算模型存在不足,并给出了修正后的计算模型. 相似文献
3.
大容量储能发电机作为脉冲电源,整流后通过逆变器向大功率脉冲负载供电。采用储能发电机直流侧并联方式工作,可以有效提高系统带载能力与可靠性。当并联运行的储能发电机转速不同时,根据转速合理分配电机释放功率可以有效提高系统工作效能,因此需要设计一种具有功率调节功能的励磁控制算法。在电压、电流双闭环控制的基础上,引入功率前馈控制,推导并求解了前馈功率与励磁电流关系以及控制参数,并根据电机初始转速设计了功率分配算法。仿真试验结果表明,功率前馈控制在励磁控制过程中起主导作用,有效分配储能电机释放功率大小,提高了励磁电流响应速度,抑制了负载功率扰动对励磁控制系统的影响。 相似文献
4.
装备平行仿真中的一个重要概念是实时数据驱动的模型动态演化,但是至今仍缺乏具体应用领域的实现方法。以带未知离散冲击的混合退化装备剩余寿命预测为背景,以多态Wiener状态空间模型为演化对象,提出一种装备平行仿真中模型动态演化方法,包括基于交互多模型强跟踪滤波的模型软切换和基于期望最大化算法的模型参数在线估计,并实现了基于平行仿真的装备剩余寿命实时预测。利用某轴承退化数据进行实例研究,结果表明该方法能有效提高仿真逼真度,剩余寿命预测的准确度较高、不确定性较小,具有较高工程应用价值。 相似文献
5.
6.
7.
In networks, there are often more than one sources of capacity. The capacities can be permanently or temporarily owned by the decision maker. Depending on the nature of sources, we identify the permanent capacity, spot market capacity, and contract capacity. We use a scenario tree to model the uncertainty, and build a multi‐stage stochastic integer program that can incorporate multiple sources and multiple types of capacities in a general network. We propose two solution methodologies for the problem. Firstly, we design an asymptotically convergent approximation algorithm. Secondly, we design a cutting plane algorithm based on Benders decomposition to find tight bounds for the problem. The numerical experiments show superb performance of the proposed algorithms compared with commercial software. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 600–614, 2017 相似文献
8.
9.
基于AdaBoost-SVM的P2P流量识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的P2P流量识别技术存在识别率低和误判率高的缺点,将机器学习中Ada Boost算法的良好分类能力和SVM的泛化能力结合起来,提出一种基于Ada Boost-SVM组合算法的P2P网络流量识别模型,将SVM作为Ada Boost的基分类器,运用最小近邻法计算支持向量与训练集的样本间的距离实现分类进行P2P流量识别。最后,以4种P2P流量数据为研究对象在MATLAB上进行仿真,仿真结果表明,提出的Ada Boost-SVM的组合算法在P2P网络流量的分类性能和分类准确率上都优于单纯的Ada Boost和SVM,组合算法的P2P流量平均识别率高达98.7%,远高于Ada Boost和SVM的识别率。 相似文献
10.