简介：提出了求解线性规划（LP）问题的一种新方法-筛选迭代算法。它通过筛选n维LP问题的n个控制约束方程（不添加驰变量）的方法求得LP问题的最优解。

简介：本文首先分析了增量学习过程中支持向量与非支持向量的相互转化问题，而后在此基础上提出了基于超球结构的支持向量机增量学习算法。该算法主要利用超球结构，完成对增量学习中训练样本的选取，进而完成分类器的重构。实验表明，该算法比传统支持向量机增量学习算法具有更高的分类精度。

简介：本文主要介绍科研课题的分类，各类研究之间的关系，以及选题中的分化与综合趋势。

简介：对物流园区效益进行科学的定量评估，是合理选择物流园区开发模式的基本前提。基于模糊熵理论，结合专家打分法建立物流园区效益定量评估体系，遴选出影响物流园区发展的六大主要因素并进行权重赋值；通过对江苏省苏南地区20个物流园区效益的实际测算与比较分析，讨论了三种物流园区开发模式及其选择问题。

简介：基于等级特征与可变信息板（VMS）研究了交叉巢式Logit（CNL）模型及网络交通流分配。综合幂函数与指数函数表示方法给出新的信息效用衰减因子,结合道路等级特征表示VMS对车流的影响系数及CNL模型的分配系数;给出等级结构道路网络的随机用户均衡条件下的交叉巢式Logit路径选择模型及其等价数学规划,并设计网络流分配算法。通过实例网络的计算与分析,得到一些有意义的结论：等级结构越显著的路网总出行时间费用越低且其分散参数（θ）弹性绝对值越大;对具有较强随机性的实际路网,若增加一定的确定性则节省更多网络总出行时间;道路网络中设置了VMS时总出行时间受分散参数的影响更小。

简介：针对突发事件情景下串联式需求系统遭受破坏问题，分析了突发事件情景下串联式需求系统应急物资协同调度的特征。在对系统提供应急物资进行修复的基础上，以串联式需求系统修复的时间最短及成本最小为目标，分别构建了纵向配送的应急物资调度模型和纵向配送与横向转运相结合的应急物资协同调度模型，并设计一种遗传算法对两种模型进行求解。最后通过算例分析，求解得到两种模式下串联式需求系统应急物资调度的最优配送方案，比较解的结果，得出纵向配送与横向转运相结合的应急物资协同调度模式优于一般的应急物资纵向配送模式的结论，验证了该应急物资协同调度模式的有效性和可行性。

简介：本文对文献[1]在利润敏感性分析中关于利润线为直线，利润增量与产品的单价增量成正比的提法提出了异议。作者指出：产品单价的变动要影响到产品的销售量，提高产品的单价并不一定能够增加企业的利润，最后本文还结合实例说明了这一观点。

简介：装卸工问题是从现代物流技术中提出的一个实际问题,这个问题的雏形早在上个世纪60年代中国科学院数学研究所就提出和研究过.现代物流业的迅速发展,促成和推动装卸工问题的提出和研究.装卸工问题是一个新的NP困难的组合优化问题,本文研究限制情形下的装卸工问题,并证明是拟多项式时间可解的.

简介：为了解决M／M／c模型在实际运用中模拟精度不高及使用范围有限的问题，本文立足系统状态变化与输入率和服务率的关系，通过引入输入概率和服务度，构建依赖系统状态的递进式输入率和服务率。递进式输入率和服务率通过研究系统实际运行状况设定临界值，其中输入率分为两阶段，服务率分为三阶段。此外，结合递进式输入率和服务率及排队论状态转移过程构建了递进式M／M／c模型，并采用后确定法确定模型参数。递进式M／M／c模型是M／M／c模型的扩展形式，提高了M／M／e模型的模拟精度，在一定程度上拓展了模型的应用范围。最后，通过一个生活实例验证了递进式M／M／c模型的优化性和实用性。