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This article considers the empty vehicle redistribution problem in a hub‐and‐spoke transportation system, with random demands and stochastic transportation times. An event‐driven model is formulated, which yields the implicit optimal control policy. Based on the analytical results for two‐depot systems, a dynamic decomposition procedure is presented which produces a near‐optimal policy with linear computational complexity in terms of the number of spokes. The resulting policy has the same asymptotic behavior as that of the optimal policy. It is found that the threshold‐type control policy is not usually optimal in such systems. The results are illustrated through small‐scale numerical examples. Through simulation the robustness of the dynamic decomposition policy is tested using a variety of scenarios: more spokes, more vehicles, different combinations of distribution types for the empty vehicle travel times and loaded vehicle arrivals. This shows that the dynamic decomposition policy is significantly better than a heuristics policy in all scenarios and appears to be robust to the assumptions of the distribution types. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2008 相似文献
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提出了一种双正交重叠变换(LBT)系数基于上下文的算术编码算法.针对二进整数LBT在DSP实现过程中出现的精度和计算复杂度问题,提出了一种适于DSP并行处理的LBT定点实现方法.编码算法包含60种上下文概率模型,熵编码采用MQ编码,并根据并行处理的需要,将MQ编码从位平面扫描过程中分离,根据分离后的结构特点,设计了改进的MQ编码器.并对算法的DSP实现进行了研究.实验结果表明,本压缩算法压缩性能和SPIHT相当,稍逊于JPEG2000,算法容易并行,硬件计算复杂度很低. 相似文献
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干扰条件下的机动目标跟踪在一些文献[1][2]中已有讨论,但利用多传感器,尤其是被动传感器进行非高斯观测噪声条件下的目标跟踪仍需要研究。本文讨论了被动传感器在随机干扰条件下进行机动目标跟踪的方法,其观测量包含非高斯噪声,也可能包含影响观测值的随机干扰。与基于卡尔曼滤波的常见方法不同,采用动态规划算法进行多假设检验,从而估计目标的状态。仿真试验表明,本文方法能有效地处理非高斯噪声情况下的目标跟踪问题,而基于卡尔曼滤波的跟踪方法,比如EKF,则效果较差。 相似文献
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多冲量最优交会问题是航天领域非常重要的一个研究方向,从运筹学角度将此问题转化为一个多阶段多维动态规划问题,并着重对多阶段二维动态规划进行分析研究。在给出状态方程及指标函数递推公式的基础上,得到了两冲量和三冲量交会问题最优解的求解算法,之后分别通过实例验证了算法的有效性。对于以地心角等参数为决策变量的更高维问题,讨论了利用进化算法等降维方法实现多维动态规划的思想。 相似文献
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