一种基于神经网络的煤炭调运优化方法

运用神经网络的Hopfield优化电路,对一种煤种可相互代用的煤炭调运问题进行了优化仿真计算,其计算结果可为铁路部门的煤炭运输提供定量依据.同时此算法,对于其他的铁路运输问题也是可行的.     

一种基于神经网络的煤炭调运优化方法

运用神经网络的Hopfield优化电路，对一种煤种可相互代用的煤炭调运问题进行了优化仿真计算，其计算结果可为铁路部门的煤炭运输提供定量依据．同时此算法，对于其他的铁路运输问题也是可行的．     

复突触神经网络模型及其稳定性研究

传统的Hopfield网络在联想记忆、优化计算方面发挥了重要作用,但该网络存在一个弊端,即它只能处理线性或二次的最优化问题。因此,本文首先对Hopfield神经网络进行了扩展,将其称为复突触神经网络(或模型),扩展的网络不仅可以解决目标函数或约束中含有高阶的最优化问题,而且还可以处理目标函数含有对数、三角形式等较复杂函数的最优化问题;然后给出了该网络稳定的充分条件并给出了证明,同时对网络中的权矩阵是否对称也进行了讨论;最后结合典型的模糊c均值聚类问题验证了该模型的有效性。     

欧洲城市轻型轨道货运新理念

一些欧洲城市开始采用货运轨道车辆承担特殊货物的运输。阿姆斯特丹建立了这样的轻轨物流网络，成为具有吸引力和可持续发展的系统。阿姆斯特丹城市货运公司2007年在4周的试运行中取得了成功，获得了利用城市轻轨网路的有轨车辆货运经营许可。这个新系统在市区外围靠近高速公路点设商品集散中心，商品从卡车卸下，按目的地分类装箱送上城市货运轻轨车辆，开往市内转运枢纽站，在转运枢纽站有专门的电动车将商品送到用户。这个项目初期投资只有1．5亿欧元，包括基础设施改造、集散中心和枢纽站的建设以及10列轻轨货运车辆。这种多式联运的物流系统可以24h作业，交货快，每天能够免去市内2500辆卡车的运输需要，废气排放能够减少16％。     

综合运输体系下快捷货运网络流量分配优化模型及算法

研究综合运输体系下快捷货运网络流量分配优化问题.基于服务水平的概念构建综合运输体系下的快捷货运网络,网络中包含运输方式、服务水平各不相同的多种运输服务.给出一种求解联弧权重均为正值的有向网络中任意两点间k短路的Double-sweep算法,并对通过联弧时间为随机变量的情况进行讨论,该算法以Visual C++语言实现.以网络中两点间k短路作为可选径路集,构建快捷货运网络流量分配优化模型,模型在满足需求服务水平的前提下以成本最小化为目标,且考虑了交通运输系统的外部影响.模型可采用Lingo 8.0进行求解.若干算例表明,给出的模型及算法可以用于求解实际规模的问题.     

瓦日铁路调度通信网完善与优化

瓦日线通信网络为链形网,安全性、可靠性较差。为此,对铁路调度通信系统网络架构进行改进,将数调FAS系统构成若干个2Mb/s电路环,将GSM-R网络增加4个接入点,并对核心网及无线网络进行性能优化,提高该网络的安全性、可靠性。     

基于地铁-货车联运的动态配送选点-路径问题

为应对传统动态需求下单一车辆配送成本高、时效差等问题，通过共享地铁剩余运能将地铁网络融入城市末端配送网，提出基于地铁和货车联运的动态选点-路径问题。从联合运输配送成本最小化角度出发，考虑动态需求、客户服务时间窗、多转运点接送等因素，构建地铁转运点选择、货车调度以及接运配送路径的两阶段动态选点-路径整体优化模型。针对模型特征，设计“初始阶段+动态阶段”的两阶段启发式算法，将Mark-Sweep算法和蚁群算法相结合求初始解，再设计双层启发式集成算法求动态解，为提高算法的求解质量和效率，外层遗传算法采用矩阵编码结构并通过截取掩码方式改进交叉变异算子，内层蚁群算法采用关键值编码结构并改进多点接送概率选择操作，通过内外层信息交互实现选点和路径的集成优化。最后结合不同算例验证模型与算法的合理性及有效性。结果表明，基于地铁和货车联合运输开展动态配送，不仅能有效提高配送时效性和精准度，而且能使配送成本降低约18%。     

优化多式联运问题的一种广义最短路方法研究

多式联运问题是目前引起普遍关注的一个研究课题,但针对多式联运网络的性质及其相关算法的研究,尤其是寻求最佳运输路线方法的研究,各类相关文献仍涉及很少。本文首先回顾多式联运问题的理论研究现状,并分析了Reddy(1995)构建的总运输成本最小化条件下的多式联运模型。在此基础上,提出一种求解最佳运输路线的广义最短路法,即通过构建多式联运网络多重图,将运输过程中的数据、信息和图中的节点、边关联起来,然后对运输费用和中转费用进行分析估计,并通过在联运网络图中加入虚拟的发、到站,使得该问题可用Dijkstra算法进行求解,从而获得广义费用最少的联运方案。最后,将该方法和后动态规划法同时应用于由5个城市及3种运输方式构成的多式联运算例求解,通过实际对比分析,证实该优化方法的计算复杂度不高于后动态规划法,从而验证了该优化方法的有效性。     

粒子群优化的神经网络在齿轮故障诊断中的应用

针对BP神经网络容易陷入局部极小及收敛速度慢的问题,本文利用粒子群优化算法代替BP算法中的梯度下降法训练神经网络的权重和阚值,有效地改善了BP网络诊断性能;利用训练后的神经网络对齿轮进行了故障诊断,并比较了基于粒子群优化算法与BP算法的诊断结果,通过仿真实验表明:无论是在诊断速度上还是在诊断精度上,PSO-BP神经网络诊断性能都比单独的运用神经网络有很大提高.     

基于两阶段的超大型城市物流网络选址与服务路径优化

建设高效、绿色、可持续的城市物流系统是我国中长期发展战略的重要内容,而目前我国大城市物流配送中存在交通拥堵和物流能耗高等亟待解决的现实难题。基于此,研究基于两阶段的超大型城市物流网络选址与服务路径优化问题。从可持续城市物流体系视角出发,研究基于“外集内配”的超大型城市物流网络布局与小运转列车路径优化问题,构建总成本最小化为优化目标的两阶段物流配送网络布局与服务路径优化模型。针对该优化模型特征,设计基于改进的遗传算法求解。以北京市绿色物流配送网络布局与路径优化为例,进行相应的实证分析,验证上述优化决策模型及其求解算法的有效性,并对模型关键参数进行灵敏度分析。研究发现：1)基于“外集内配”的物流配送体系是解决超大型城市供应物资物流网络布局问题的有效方案;2)二级节点的运转能力对“外集内配”物流系统的运营效率有重要影响,当其转运能力比例达到70%左右时,总成本最低;3)小运转列车的开行频率对城市物流系统总成本有重要影响。研究结果可为我国超大型城市绿色物流布局与服务路径优化决策提供相应理论依据,助力超大型城市高效可持续绿色物流体系建设。     

大规模路网上空车调整方法的比较与研究

以消耗的车公里数最小为目标,建立大规模路网上空车调整问题的数学模型.由于空车调整可以归结为一个线性规划问题,而LINGO软件是一种专门用于求解数学规划问题的优化计算软件,可用于求解线性规划和整数规划问题,将该软件应用于空车调整领域,并通过一算例与其它空车调整方法,如最小元素法、西北角法、神经网络法及遗传算法等进行了比较分析.结果表明,运用LINGO软件解决空车调整问题不仅节省开发时间,而且从运算时间和精度上都具有显著的优越性,是解决大规模路网上空车调整问题的有效途径.     

铁路军事运输调度管理系统设计与实现

设计铁路军事运输调度管理系统,对系统功能进行需求分析.介绍在设计过程中所要解决的三级网络传输,单机版与网络版系统文件交互,军运号码的生成与变更处理、时间同步等关键技术问题.     

南京枢纽内GSM-R系统网络优化解决方案

如何进行铁路枢纽内GSM-R系统网络优化是GSM-R系统建设中的难题和关键点。以南京枢纽内GSM-R网络现状为例,提出几种可供选择的网络优化方案,并详细探讨了实施网络优化方案的技术措施,最后对铁路枢纽内GSM-R网络优化给出相关建议。     

机车柴油机电控系统硬件在环仿真

机车柴油机台架实验成本高、调试周期长、不确定因素多,硬件在环仿真实验能够在实验室环境下完成控制系统基本功能和控制策略的验证,成为保证台架实验顺利进行的一种有效手段.结合神经网络模型和物理模型的优点,机车柴油机硬件在环仿真实验的主体部分采用神经网络训练实验数据建立模型,采用物理模型扩展系统的对外接口,对柴油机系统进行稳态工况和过渡工况仿真实验.结果表明,系统能够正确反映实际机车柴油机的运行情况.     

公铁联运中功能型物流供应商的选择研究

以公铁联运为背景,从定性角度论述了怎样对功能型物流服务供应商进行选择,然后以定量的角度,讨论了在层次分析法的基础上应用线性规划法建立选择模型,从而对多源供应商的选择及优化组合问题进行分析。最后通过案例进行验证。     

基于SVM智能预测的车地多网融合无线通信系统方案的研究与设计

为提高城市轨道交通车地无线通信质量,提出了一种车地多网融合无线通信系统方案,方案利用线路中共存的多种车地无线网络提供多条通信链路,共同保障车地数据的稳定传输。针对如何选择最优网络进行数据传输这一关键技术点,采用支持向量机（SVM）分类方法实现智能选择。最后,通过搭建车地多网融合无线通信系统的仿真环境,进行实验仿真。仿真显示:列车在当前车地无线网络信号质量下降时,能够智能检测并切换至质量更优的无线网络完成车地数据通信。基于SVM智能预测的车地多网融合无线通信系统方案能够提高车地无线通信质量,该方案具备有效性和可行性。     

基于Lingo的站场土石方调配系统模型与应用

以土石方调配系统的总费用最低为目标,建立通用的站场土石方调配问题的数学模型.由于土石方调配问题可以归结为一个线性规划问题,而Lingo软件是一种专门用于求解数学规划问题的优化计算软件,可用于求解线性规划和整数规划问题,将该软件应用于站场土石方调配领域,并通过一算例进行了验证.结果表明,运用Lingo软件解决土石方调配问题具有显著的优越性,是解决大规模土石方调配问题的有效途径.     

基于量子计算的城市轨道交通网络末班车衔接优化

针对城市轨道交通网络化运营下,各条线路运营时间存在差异性而导致乘客无法成功换乘的问题,本文开展面向城市轨道交通末班车衔接优化问题的研究,选取末班车到发时间为决策变量,以最小化失败换乘乘客数量为目标,构建了混合整数线性规划模型。考虑到线网规模扩大导致模型复杂度高的问题,本文率先将量子计算应用于上述优化模型求解中。首先将原始模型重构为计算规模更小的两阶段问题;进而将第一阶段优化模型转换为可以运行在量子计算机上的二次无约束二值化优化问题(quadratic unconstrained binary optimization,QUBO)模型,并基于相干伊辛机的光量子计算技术完成了算法开发和真机实测。为了验证所提方法的有效性,以北京地铁为例,将量子计算结果与商业求解器进行比较,验证了本文提出模型转换方法和量子计算方法的可行性,为进一步应用量子计算解决轨道交通行业复杂优化问题提供了技术支撑。     

基于四维可视化算法的牵引变电所位置优化

针对牵引供电系统设计的复杂性以及传统优化设计方法过程繁琐且很难找到可靠的最优解,粒子群和遗传算法等的迭代过程复杂并且容易陷入局部最优解的问题,将一种四维可视化算法运用到牵引供电系统的优化设计中。四维可视化算法不需要设定初始解、能够同时展现全局最优解的分布、能判断解的稳定性、方便添加约束条件。四维可视化优化算法通过编程使目标函数的最优解集在四维数据场可视化。以接触网对地电压为约束条件,以牵引网有功功率损失最小为目标函数,运用四维可视化算法进行牵引变电所和分区所位置的优化设计。通过实例计算验证了四维可视化算法可有效降低牵引网的功率损失。研究表明该方法能很好地克服传统方法和粒子群等优化算法在牵引供电系统优化设计中的不足。     

基于SONET网络的ITS通信系统的实现

智能交通系统是一个跨学科、信息化、系统化的综合研究体系,主要介绍智能交通系统(ITS)的基本概念、主要功能、系统的基本结构以及ITS系统在国内外的发展现状,并提出一个基于SONET网络的ITS通信系统实现方案.