若干捆绑式装箱问题的复杂性理论、算法设计与分析及其应用研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11861075
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
  • 资助金额:
    39.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0406.离散优化
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Some basic problems in scientific researches and practical applications can be transformed into several combinatorial structures and optimization problems in network constructions. It is an important content of combinatorial optimization theories to construct networks with stock poieces of different lengths, and it has important theoretical research values and wide application prospects. This project will aim to focus on some bundled bin-packing problems as well as a few problems of network constructions by using certain bundled stock pieces of different lengths, and we consider some combinatorial structures and optimization problems in these network construction models. With some helps of design of algorithms and analyses, graph theory, programming theory and game theory and so on, we will establish some mathematical models, and then design some approximation algorithms to solve the bundled bin-packing problems and their related optimization problems in network constructions, and finally analyze complexity of algorithm designed. This project is a cross field of combinatorial optimization, graph theory, computer science and other disciplines, it is a forward research direction in the world. As concerning the final outcomes in expectation, we should develop the theories and methods of combinatorial optimization, consider the bundled bin-packing problems and some basic problems in network constructions, and design some algorithms to solve these problems mentioned-above. We should focus on some basic topics in the frontier, finish a batch of high quality original new results, and expect to publish 14-18 research papers, some of which will be publishable in top journals in China and oversea. Meanwhile, we shall train some talented persons in combinatorial optimization, graph theory and theoretical computer science in order to strengthen and consummate our research team, and finally improve our scientific research level in these areas and related areas.
科学研究与实际应用中一些基本问题能够转化为网络构建中若干组合结构及优化问题。利用多种长度不等的若干材料进行网络构建是组合最优化研究的重要内容之一,具有重要研究意义和广泛应用价值。本项目重点研究捆绑式装箱问题,以及利用多种长度不等的若干捆绑式材料来构建网络模型,研究这种网络模型中若干组合结构及其优化问题。借助算法设计与分析、图论、规划理论与博弈理论等,建立数学模型,设计近似算法来解决所研究的这些优化问题及分析算法复杂性。本项目属组合最优化、图论、计算机科学和其它学科的交叉领域,是国际前沿研究方向。预期成果,发展组合最优化理论方法,研究捆绑式装箱问题与网络构建中若干基础性问题,寻找解决问题的算法,并瞄准国际上与其相关的前沿基本问题进行研究,产出一批高质量原创新性成果,预计发表核心论文14-18篇,培养组合最优化、图论、计算机科学与技术方面人才16名,完善研究梯队,提升研究水平。

结项摘要

科学研究与实际应用中一些基本构建问题能够转化为网络构建中若干组合结构及相关优化问题。如何利用长度不等的若干材料来进行网络构建是组合优化研究的重要内容之一,具有重要研究意义和广泛应用价值。该项目重点研究了捆绑式装箱问题,利用长度不等若干捆绑式材料来构建网络模型,以及所诱导出若干相关组合结构及其优化问题。我们研究了国际上相关的前沿基本问题,借助算法设计与分析、图论、规划理论等建立数学模型,利用了清晰组合结构,设计了若干近似算法来解决对应的优化问题,分析算法复杂性,达到发展组合优化理论与方法,产出一批高质量原创新性成果,已发表核心期刊论文19篇(含中国数学会推荐的T1期刊2篇,T2期刊10篇,T3期刊2篇),国际会议论文6篇,准备投期刊论文6篇,培养了博士4人,硕士15人,正在培养博士生5人,硕士生12名。经过实施了该科研项目,极大地完善我们的组合优化研究团队,提升团队成员的科学研究水平。

项目成果

期刊论文数量(19)
专著数量(1)
科研奖励数量(9)
会议论文数量(6)
专利数量(0)
恢复鲁棒带惩罚费用的呼叫控制问题
  • DOI:
    10.7540/j.ynu.20180790
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    云南大学学报. 自然科学版
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄彦;李建平
  • 通讯作者:
    李建平
Cycle-connected mixed graphs and related problems
循环连通混合图及相关问题
  • DOI:
    10.1007/s10878-022-00979-3
  • 发表时间:
    2023-01
  • 期刊:
    Journal of Combinatorial Optimization
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    Junran Lichen
  • 通讯作者:
    Junran Lichen
Approximation algorithms for constructing required subgraphs using stock pieces of fixed length
使用固定长度的库存片段构造所需子图的近似算法
  • DOI:
    10.1007/s10878-020-00543-x
  • 发表时间:
    2020-02
  • 期刊:
    Journal of Combinatorial Optimization
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    Junran Lichen;Jianping Li;Ko-Wei Lih;Xingxing Yu
  • 通讯作者:
    Xingxing Yu
限制性多源点偏心距增广问题
  • DOI:
    10.15960/j.cnki.issn.1007-6093.2022.01.004
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    运筹学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李建平;蔡力健;李陈筠然;潘鹏翔
  • 通讯作者:
    潘鹏翔
Delay-constrained minimum shortest path trees and related problems
时延约束的最小最短路径树及相关问题
  • DOI:
    10.1016/j.tcs.2022.11.014
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
    Theoretical Computer Science
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Junran Lichen;Lijian Cai;Jianping Li;Suding Liu;Pengxiang Pan;Wencheng Wang
  • 通讯作者:
    Wencheng Wang

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其他文献

模拟降雨对黄土高原典型草原土壤化学计量及微生物多样性的影响
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    --
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  • 通讯作者:
    李建平
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  • DOI:
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    2016
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    阮成卿;李建平
  • 通讯作者:
    李建平
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    10.13250/j.cnki.wndz.2016.08.003
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张金英;杨天辰;何秀丽;高晓光;贾建;李建平
  • 通讯作者:
    李建平

其他文献

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李建平的其他基金

带二维变尺寸装箱特点的网络构建及相关问题的算法设计与分析
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    2023
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  • 批准年份:
    2005
  • 资助金额:
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  • 批准号:
    10271103
  • 批准年份:
    2002
  • 资助金额:
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  • 项目类别:
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相似国自然基金

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  • 批准号:
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  • 资助金额:
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  • 项目类别:
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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