【摘 要】
:
在灾后灾民疏散和救灾物资调运过程中,灾民的心理恐慌影响到整个救灾行动的开展。考虑灾民在受灾点等待疏散以及在安置点内等待救灾物资的两种心理代价对救灾工作的影响,以救灾经济成本和灾民心理惩罚成本最小化为目标,建立一个灾民疏散及救灾物资调运的混合整数规划模型,确定灾后短期内的物资供应地、灾民疏散和救灾物资的调运计划,并用一个具体的算例验证所提出的模型。结果表明,救灾行动中应该充分考虑灾民的恐慌心理。
【机 构】
:
上海海事大学物流研究中心,同济大学经济与管理学院
【基金项目】
:
国家自然科学基金青年项目(71101088),国家自然科学基金面上项目(71471109), 上海市曙光计划项目(13SG48), 上海市教委科研创新项目(14YZ100), 交通部应用基础研究项目(2015329810260), 上海海事大学研究生创新基金资助项目(GK2013024)
论文部分内容阅读
在灾后灾民疏散和救灾物资调运过程中,灾民的心理恐慌影响到整个救灾行动的开展。考虑灾民在受灾点等待疏散以及在安置点内等待救灾物资的两种心理代价对救灾工作的影响,以救灾经济成本和灾民心理惩罚成本最小化为目标,建立一个灾民疏散及救灾物资调运的混合整数规划模型,确定灾后短期内的物资供应地、灾民疏散和救灾物资的调运计划,并用一个具体的算例验证所提出的模型。结果表明,救灾行动中应该充分考虑灾民的恐慌心理。
其他文献
为了准确估计立体视频传输中的失真,结合时空相关性和立体视频帧间拷贝的错误隐藏方法,提出了一种以视点内参考为主的帧级立体视频传输失真估计模型。该模型降低了立体视频左、右视点帧之间的依赖性,具有较低的复杂度。实验表明,对于不同的丢包率和缓慢运动的立体视频序列,该模型均能准确估计视点内和视点间错误扩散,进而快速估计出终端立体视频传输失真。
当前对新词发现、情感词极性标注与情感词库构建的研究比较多,却少有一个专门针对新情感词识别的方法。提出一种基于OC-SVM的新情感词识别方法,通过种子词扩展方法获得词语集,并用旧词典、词频和停用词等对扩展的词进行过滤,获取新词,对新词获取的实验评估显示在适当的F值下,正确率可以达到45.5%。由于情感词和非情感词训练集的不平衡性,采用词频、相邻词及其词性等作为特征用OC-SVM(one-class
直接荧光组化法检测激素受体方法改进的探讨成孃,姚先莹华西医科大学病理教研室用直接荧光组化法检测激素受体一直采用新鲜标本,于送检当天完成实验。本文通过7例乳腺癌雌激素受
提出一种基于光谱表示和独立成分分析的混合颜料分离方法。首先,采用光谱仪获取混合颜料光谱信息,并将其表示为离散信号的形式;然后,对信号进行独立成分分析,得到基本颜料光谱曲线,从而确定基本颜料种类。采用蒙赛尔色卡光谱制作模拟数据,进行三种色卡光谱混合信息的分离实验以及从八种色卡光谱中选择若干种混合后的分离实验,分离出的基本颜料光谱形态与已知的原始颜料光谱形态极其相似,平均相似比为97.64%,最大相似
电子稳像(electronic image stabilization,EIS)技术主要解决视频抖动问题,是视频增强的重要技术。实现技术内容包括运动估计、运动滤波和运动补偿,而目前运动估计中分割出前景的运动是难点。提出了一种模糊聚类运动估计方法,能够分割出前景和背景运动分量,提取出全局最优运动矢量。通过理论推导和实测数据分析,结果表明,所提算法能够有效分割前景运动,保证所检测的特征点来自背景,减少
完全加权正负关联模式在文本挖掘、信息检索等方面具有重要的理论和应用价值。针对现有挖掘算法的不足,构建完全加权正负关联模式评价框架SPRMII(support-probability ratio-mutual information-interest),提出完全加权项集双兴趣度阈值剪枝策略,然后基于该剪枝策略提出一种新的基于SPRMII框架的完全加权正负关联模式挖掘算法AWAPM_SPRMII(al
针对视频目标跟踪中的尺度问题,提出了一种基于相关滤波的尺度自适应目标跟踪方法。首先利用核相关滤波获得目标的中心位置,然后将目标均分为四个子块,通过计算找出子块中心
针对深度图像集人脸识别的鲁棒性问题,提出将多幅Kinect图像作为一个图像集,Kinect捕获的原始深度数据可用于姿态估计以及人脸区域的自动裁剪。首先,将图像集划分到c个图像子集,子集中的所有图像划分为4×4的图像块;然后,将图像集中的图像模拟为图像块,按照姿势划分,每个子集使用协方差矩阵法表示;最后,在黎曼流形上模拟子集图像,为了分类,黎曼流形的每个图像子集分别学习支持向量机模型,并引入一种融合
针对荧光磁粉无损探伤自动检测中存在的磁痕识别率低、虚警率高、抗干扰能力弱和易受背景影响的问题,提出一种基于分形维数的磁痕图像缺陷在线检测方法。采用差分计盒维数算法求解得到磁痕图像的分形维数,并分析工件磁痕缺陷分形维数特征。实际运用中,实时采集工件图像,利用特征进行图像处理,判断工件是否存在缺陷。经过实验验证,采用基于分形维数特征的磁痕图像缺陷检测方法,能准确识别工件缺陷,磁痕识别率为80%,与常用
基于多分类运动想象的在线BCI(brain computer interface,脑机接口)中,如何实时处理高速EEG(electroencephalogram,脑电)数据流是实现在线意识识别的难点,其关键是高速计算和复杂情况下的预测问题。以线程并发作为解决高速计算问题的切入点,首先将EEG信号分析任务分解为多个线程子任务,并通过缓冲区管理策略解决线程并发带来的协同问题,针对高速EEG数据流的复杂