考虑行为的港口物流作业多Agent分布式仿真优化研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71271041
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    55.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0107.管理系统工程
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

In recent years, production and quality accidents happen frequently. Thus, it is recognized that human behavior factors play important role in the production process. And, how to plan production with behavioral factors is a very difficult problem to be solved. Therefore, this issue is examined in this research, including: (1) to construct the simulation model of port logistics operations with behavioral factors; (2) to build a model for analyzing the impact of behavior on logistics operations; (3) to establish the method to optimize port logistics operations considering behavioral factors. In this study, a hybrid multi-agent simulation modeling approach combining discrete event simulation model and multi-agent model is proposed. This approach contains the "behavior agent" model, where the relationships between the environment - behavior - operation are considered. And a distributed simulation optimization method based on hybrid multi-agent simulation model is presented to address the problem. In this project, theories and methods of system modeling and simulation, distributed parallel computation and simulation optimization are integrated, to explore the port logistics operations modeling and simulation method, operating optimization method with behavioral factors. And our research can provide some new decision-making method for production planning and safety in port logistics enterprises under different environments.
近年来,随着各类生产事故及质量事件的日益频发,人们愈发认识到人的行为因素在生产过程中的重要作用。而在考虑行为的条件下如何合理安排生产是当前亟待解决的现实难题。为此,本项目以集装箱港口物流作业为对象,对此难题中的建模及优化方法等基础问题开展研究,包括:(1)构建考虑行为的港口物流作业仿真模型;(2)构建行为对作业影响的分析模型;(3)建立考虑行为的港口物流作业仿真优化方法。本项目提出离散事件仿真模型与多Agent模型结合的混合多Agent建模与仿真方法、考虑"环境-行为-作业"关系的行为Agent模型、基于混合多Agent仿真模型的分布式仿真优化方法解决此问题。本项目将系统建模与仿真、分布并行计算、仿真优化等理论方法交叉集成,对于解决考虑行为的港口物流作业建模与仿真方法、作业优化方法问题做了有益的理论探索,为港口物流企业在不同环境下合理安排生产、确保生产质量与安全提供了新的决策手段。

结项摘要

本项目以集装箱港口物流作业为对象,研究考虑行为的港口物流作业多Agent建模及其分布式优化方法等应用基础理论问题。在理论研究方面,研究内容包括:(1)构建考虑行为的港口物流作业仿真模型;(2)构建行为对作业影响的分析模型;(3)建立考虑行为的港口物流作业仿真优化方法。在应用研究方面,以中国的实际港口作业安全为应用对象,研究了港口作业的安全生产问题。本项目提出离散事件仿真模型与多Agent模型结合的混合多Agent 建模与仿真方法、考虑"环境-行为-作业"关系的行为Agent 模型、基于混合多Agent 仿真模型的分布式仿真优化方法。研究成果共发表论文10篇,其中国际学术杂志论文2篇。培养博士、硕士生12名,获得省部级高校研究成果一等奖1项。实现了预期研究目标。本项目的意义在于:它将基于agent的系统建模与仿真、分布并行计算、仿真优化等理论方法交叉集成,对于解决考虑行为的港口物流作业建模与仿真方法、作业优化方法问题做了有益的理论探索,为港口物流企业在不同环境下合理安排生产、确保生产质量与安全提供了新的决策手段。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
物流基础设施网络级联失效下的抗毁性分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    控制与决策
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄英艺;金淳
  • 通讯作者:
    金淳
An integrated framework for carbon footprinting at maritime container terminals: the case study of a Chinese port
海运集装箱码头碳足迹综合框架:中国港口案例研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Maritime Policy and Management
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    Yuliya Mamatok;Chun Jin
  • 通讯作者:
    Chun Jin
三维装载与CVRP联合多目标优化问题的模型及算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    控制与决策
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王超;金淳;韩庆平
  • 通讯作者:
    韩庆平
Ontology-based User Preferences Bayesian Model for Personalized Recommendation
基于本体的用户偏好贝叶斯模型进行个性化推荐
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Journal of Computational Information Systems
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Miao Lv;Chun Jin;Yoshiyuki Higuchi;Jim C. Han
  • 通讯作者:
    Jim C. Han
考虑道路坡度因素的低碳VRP问题模型与求解策略
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    系统工程理论与实践
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    饶卫振;金淳;王新华;刘锋
  • 通讯作者:
    刘锋

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其他文献

基于控制服务的海关卡口区域可重构仿真建模
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    金淳
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  • 发表时间:
    2012
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  • 作者:
    金淳;王玉龙;蒙秋男
  • 通讯作者:
    蒙秋男
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  • 通讯作者:
    金淳
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    系统仿真学报
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    苗明
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机应用研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘昕露;金淳
  • 通讯作者:
    金淳

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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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