铁路集装箱空箱动态优化调度模型及求解算法

根据铁路集装箱空箱调度的业务优先原则,以最大限度地提高区域内空箱的利用率和减小空箱调度的成本为目标,建立了在一个计划期内的铁路集装箱空箱动态优化调度模型.综合运用优先等级法和遗传算法对模型进行求解,解决了在一个计划期内,如何最优化地对每个工作日的空箱进行区域性调度的问题.通过计算机仿真实验,并与现行的调度方法进行比较,证明了模型和算法的有效性.     

公交线路发车频率优化模型

公交运营调度是整个公交企业管理业务的核心。提高我国城市公交的运营调度水平,是改善城市公交服务质量、提高公交吸引力的重要途径。本文分别从公交乘客利益和公交企业利益角度分析了公交线路调度问题,建立了以企业效益满意程度最高、乘客等待抱怨程度最低、乘客拥挤抱怨程度最低为目标的公交车辆发车频率的多目标优化模型,兼顾了乘客和企业经营者双方利益。进一步结合南京市公交调查数据进行了优化计算,证明模型具有较强的实用性。     

基于多目标优化的公交车调度问题的模型与算法

针对1条公交线路上的公交车调度方案,综合考虑公交公司和乘客的利益,利用多目标优化的方法建立了公交车调度的数学模型,给出了载客满意度函数和乘客等待时间满意度函数,采用了高性能的遗传优化算法对全天公交车运营的状况进行了数值模拟。仿真结果表明,选择采用将全天发车策略细分18个时段的模型,可得到最优的发车时刻策略。该模型可有效地改善公交车辆运营调度优化效果,提高公交车辆的运营效率,为城市公交车辆调度管理提供了合理、有效的调度方法。     

基于航班优先级排序的高峰时刻场面滑行调度优化研究

为解决高峰小时场面航空器滑行冲突,提高机场运行安全和效率,减少航班延误损失,提出了基于航班优先级的航空器滑行调度模型.以基于最短路径的总调度时间最小为目标,使用滚动时域策略,设计预测窗口、滚动窗口、调度子问题、滚动机制等调度要素求解模型.仿真算例表明,此调度模型能够在兼顾航班优先级别属性的同时,规避了滑行中的各类冲突,对枢纽机场高峰小时内的18架不同属性的航空器实施了优化调度,较之原调度方案,总体时间减少了近2 min,提高了总体效率.      

面向时间敏感网络的车载以太网网络架构多目标优化

车载电子电气架构的网络架构深刻影响智能网联车辆的通信安全性和确定性。针对面向时间敏感网络（TSN）的区域-功能域电子电气架构，本文首次建立了以端口数均匀、负载均衡和信息流端到端延时最低为优化目标的网络架构多目标优化框架。通过求解TSN流量调度问题获得信息流延时，将流量调度抽象为周期性车间作业调度问题（JSP），提出适用于流量调度的多种群遗传算法（MPGA），相比于传统遗传算法求解效果提高16%。为了快速求解多目标优化问题，设计了改进的快速非支配排序遗传算法（NSGA-II），通过引入迭代因子和拥挤因子对算法进行自适应交叉变异概率改进，优化效率提高了25%。仿真验证了多目标优化框架的有效性并为面向TSN的车载以太网网络架构优化提供了一种设计思路。     

丹麦可再生能源优先调度实践分析

为促进风电并网运行,丹麦建立了适应风电特点的市场化机制,在电力市场的基础上,规定优先调度风电,并通过市场竞争机制合理确定各类发电机组上网电价,确保风电上网和电力系统运行安全。本文就丹麦可再生能源优先调度进行实践分析。     

基于模糊相似优先比的强夯有效加固深度范例推理研究

运用模糊相似优先比的概念,构造了一个强夯有效加固深度预测的模型。对每一个影响强夯有效加固深度的因素,分别建立了目标范例与源范例之间的模糊相似优先关系。经过影响因素之间的两两比较,获得不同的影响因素下强夯地基的目标范例与源范例之间的相似性序列,计算得到强夯地基有效加固深度目标范例和源范例之间的综合相似性序列,从而找到与强夯有效加固深度目标范例最相似的源范例,实现了有效加固深度的预测。实例评价结果与实际有效加固深度结果一致。     

基于粒子群算法的公交车调度研究

通过对南京市江宁区21路公交线调查,运用Fisher聚类法对全天运营的时间段进行合理的聚类分析,建立兼顾公交公司与乘客利益的多目标数学模型,并应用粒子群算法求解该模型,得到较优公交调度时刻表。     

基于排队论的公交线路调度优化

在分析、总结现有调度模型的基础上,结合中国城市公交常用的调度模式,采用随机服务系统理论(排队论)针对公交线路调度问题进行了研究,建立了以客流需求为基础数据、兼顾公交企业和乘客利益为目标函数的公交线路发车频率求解数学模型.首先描述了模型目标函数的构建过程.接着引入了乘客满意度函数并确定了约束条件中各组成要素的计算方法.最后利用全国数学建模大赛提供的数据对模型进行了案例研究,并利用Matlab进行了模型的求解.结果表明:该模型在求解和适用性方面均具有很好的优势,在现实中对公交调度问题有很强的实用意义.     

基于多目标优化与遗传算法的公交调度模型

结合地区公交现状制定合理的公交调度机制,对于公共交通发展有着重要的现实意义和指导价值。本文以公交公司运营成本和乘客出行成本最小化为目标函数,考虑车辆核载、出行时间等约束条件建立多目标优化函数,构建城市公交调度模型。然后采用遗传算法进行求解,并以黄骅市6路公交进行模型检验。研究表明,优化后的公交调度机制能够有效降低公交公司的运营成本和乘客出行的时间成本。     

基于遗传算法的公共自行车租赁站点调度需求量分析

为有效改善调度员在城市公共自行车调度中凭工作经验确定租赁站点调度需求量所存在的盲目性,对科学性调度予以提升的同时缩短调度成本与时间,划分城市公共自行车租赁站点调度需求量模型为整数最优化规划问题,注意调度触发时间与系统稳定性,并以系统在高峰时段最晚调度启动时间、最强整体稳定性为目标构建城市公共自行车租赁站点调度模型.并根据模型特征对二人竞赛选择、十进制编码、非均匀变异及算术交叉的遗传算法进行设计,求解该模型.采用调度实例对该算法与模型可行性予以验证,将最优租赁站点调度需求量计算出来.结果显示,根据该模型所得调度需求量实施调度可将调度启动时间延迟到1.33 h,使调度启动时间得到有效延缓,同时也在很大程度上缩减了调度工作量.     

采用混合调度策略的电动汽车TTCAN网络

针对电动汽车控制系统CAN总线在调度周期性信号时的不确定性和低优先级信号易死锁等问题,提出了基于时间触发控制器局域网(TTCAN)协议的混合调度策略,它采用均匀装载(AL)算法来调度周期信号;而对随机信息的调度则采用改进的最早截止期优先(EDF)算法,即EDF调度优先级规划算法.文中还介绍了基于混合调度算法的TTCAN系统矩阵构建方法及可调度性分析方法.最后对电动汽车控制系统进行了网络性能分析,验证了该混合调度算法良好的调度性能.     

A Research on Hybrid Scheduling with Periodic and Sporadic Tasks in CAN Network

针对最早截止期优先(EDF)调度在CAN网络应用中存在的问题,研究了硬实时周期任务与偶发任务的混合调度.运用“调度”与“逆调度”概念,分析了使用EDF调度时从硬实时周期任务最大可挪用时间,提出一种基于最大可挪用时间的不可抢占EDF调度算法.在CANoe网络开发平台上对所提出的算法进行了仿真.结果表明,该算法不仅保证了硬实时周期任务的截止期限,而且改善了偶发任务的响应时间.     

遗传算法在公交车调度优化中的应用

针对一条公交线上的公交车调度方案，分别照顾顾客和公交公司各自的利益，以此建立多目标优化模型，针对给出的条件和数据，应用遗传算法进行求解，并在仿真过程中，设计了杂交和变异算子，得出了较优的结果。     

城市公交调度模型研究

城市公交调度水平的提高,有利于增强公交在城市交通系统中的竞争力.通过对公交调度影响因素和公交客流变化规律的研究,建立了城市公交调度模型,并采用事件步长法对该模型进行仿真求解,从而解决了现有公交调度无法兼顾公交公司和乘客两者利益、缺乏具体调度模型的问题.并结合成都市某条公交线路做了运用,取得较为满意的结果.     

农产品供应链中弱势群体利益保障因素分析——以四川生猪养殖业为例

通过对农产品供应链中弱势群体利益实现的影响因素进行因子分析，结合实地调研数据得出影响其利益保障的因素可分为三类：基础条件因子、相对固定影响因子、相对变动影响因子。由于相对变动影响因子是弱势群体通过努力较易改变的部分，因此成为保障其利益实现的关键控制点所在，之后根据分析结果构建了利益保障机制。     

即时响应式定制公交调度优化

调度是支撑即时响应式定制公交运营的关键技术。针对即时响应式定制公交高度分散和随机的乘客出行需求的特点,建立了即时响应式定制公交两阶段调度决策模型。第1阶段进行定制公交初始线路整体决策,以车辆数(线路数)最少为目标,根据区域内分时段的高概率出行OD点的地理分布,优化定制公交系统的初始线路;第2阶段进行车辆实时调度决策,以乘客延误成本最小、运输企业利润最大以及未服务乘客造成的损失最小为目标,在初始线路的基础上,结合实时乘车请求的时空分布、上/下车站点关系、上/下车时间、车辆容量等限制条件,对各线路车辆的实际行驶路线以及到站时刻进行决策。两阶段调度方法从整体和局部两个层面平衡了运输企业和乘客双方的利益,在车辆实时调度决策中兼顾了实时需求和后续最可能需求对调度决策方案的影响。根据两阶段调度模型的特点,分别设计了改进的遗传算法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)。最后,以广州市内的高概率出行点为例对即时响应式定制公交两阶段调度模型和算法进行了验证。仿真结果表明:初始线路优化模型能够生成数量最少且覆盖区域内所有高概率出行点的线路,车辆实时调度决策模型能够根据实际乘车请求合理调整车辆的行驶路线和到站时刻。     

城市公共交通系统集成调度构想

在研究城市公共交通运输系统各种运输方式调度问题的基础上,提出了城市公共交通运输系统集成调度的构想,并研究了集成调度策略。研究表明,实现公共交通调度的整体集成是可行的,集成系统能够使得各种公共运输方式之间更加协调的工作,各种运输方式资源能够更加合理优化配置,实现整个城市公共交通联运联调,提高系统整体运营效率,在更大程度上满足乘客的利益。     

城市公交调度模型研究

城市公交调度水平的提高，有利于增强公交在城市交通系统中的竞争力。通过对公交调度影响因素和公交客流变化规律的研究，建立了城市公交调度模型，并采用事件步长法对该模型进行仿真求解，从而解决了现有公交调度无法兼顾公交公司和乘客两者利益、缺乏具体调度模型的问题．并结合成都市某条公交线路做了运用，取得较为满意的结果。     

本期导读

为了提高内河航运中船闸整体通过能力,基于单航向且每个站点仅考虑一个船闸的情况,对同一条河流上的多个站点,建立了多站点航运协调调度模型,并在目标函数中引入船闸服务水平等级因子,提出了相邻船闸间的耦合约束。依据苏北运河上船舶的概率统计信息,设计了仿真优化算法对模型进行