城市轨道交通物资总库布点优化平台研究

根据城市轨道交通物资配送的特点,研究建立了城市轨道交通物资总库布点优化计算平台系统,平台通过对百度地图API(应用程序接口)二次开发进行配送路径的规划,结合层次聚类算法能够快速地进行物资总库布局的优化计算,实践证明该平台具有良好的适应性和应用推广价值。     

严寒地区地铁车辆段物资总库水消防系统设计研究

物资总库承担着地铁车辆各类物资设备的存储和发放等功能。由于物资总库空间跨度大,并具有燃烧强度大、蔓延速度快的火灾特点,因此消防设计难点多,尤其是对于高寒地区,部分设计问题甚至超出了现行规范的设计标准和要求。文章以东北地区(严寒地区)某地铁车辆段物资总库水消防系统设计为例,针对不同的功能区提出系统化的水消防设计方案,重点对消防系统方案中的立体库消火栓布置、喷头选择及消防管道布置等问题进行分析,并提出相应建议,以期为其他同类项目提供参考。     

武汉轨道交通线网物资总库优化初探

结合武汉市轨道交通线网规划,对物资配送系统进行了全面的调查和研究,提出了多线共用物资总库的模式,并对总库布局建立了相应的总体规划模型,开发出相应的原型系统。     

连续消耗应急物资调运问题研究

以多出救点、单应急点的连续消耗应急物资调运问题为研究对象,考虑应急物资调运具有时间效率重于经济效益的特点,以及应急系统的整体可靠性及费用,以物资参与救援开始时间最早为第一目标,以出救点数目最少为第二目标,建立了相应的多目标优化决策模型。在满足物资参与救援开始时间最早的基础上,给出了出救点数目优化过程的3个判断条件,并设计了简单的求解算法,最后通过算例验证了模型及算法的有效性。     

地铁车辆段物资总库结构设计

以徐州市轨道交通3号线一期工程银山车辆段物资总库为工程案例,从结构建模、基础设计、上部结构设计、牛腿及吊车梁布置四个方面,对物资总库结构设计的关键技术进行了总结,相关结构设计经验及建议可供类似钢筋混凝土厂房结构设计参考。     

基于动车组接续的高速铁路列车停站方案设计研究

对于高速铁路列车停站方案的优化问题,在满足各个车站客流需求的条件下,在开行列车数量一定时,以完成当日运行任务所需动车组数量最少和旅客旅行时间最短为目标,构建列车停站方案设计的混合规划模型,并采用设计的人工蜂群算法求解.基于哈大高铁的相关数据设计列车停站方案,并对其进行优化.相比于初始解,优化后的列车停站次数减少10.9％,越行时间增加1 h,动车组数量减少30.4％,实例证明,所建模型和设计的求解算法对优化停站方案和减少动车组数量均是有效、正确的.提出的新的考虑动车组数量的高速列车停站方案设计优化方法,可为铁路运营决策者编制高速列车开行方案提供有价值的决策支持.     

考虑公平的铁路应急物资调度优化研究

铁路应急资源调度受到应急需求、运输成本和物资分配公平性等因素制约。为了降低运输成本,提高物资分配公平性,针对灾害突然发生时需求不确定及应急物资不足的情况,以分配公平性最大和运输成本最低为目标,建立铁路应急物资调度多目标优化模型,设计改进遗传算法求解模型。以受自然灾害影响的某区域为例,验证铁路应急物资调度多目标优化模型及算法。结果表明,该模型和算法能够有效地解决应急资源调度问题,改进后的遗传算法与基本遗传算法相比更为有效,有助于提高各应急需求点的公平性,有效降低应急物资调度的成本。     

基于人工蜂群算法的高速列车运行节能优化研究

合理的列车操纵方式能在很大程度上降低列车运行过程中的能耗,为了有效降低高速列车运行能耗,从研究高速列车的操纵方式入手,首先建立列车牵引计算模型和列车运行能耗计算模型,其次通过对比人工蜂群算法(ABC算法)和粒子群算法(PSO算法)的优化性能证明ABC算法优于PSO算法,提出了在满足运行速度、运行时间以及运行区间等约束条件下,采用ABC算法与操纵工况序列相结合的方法来优化计算确定高速列车操纵工况关键转换点最优位置和速度。最后通过对选取线路的MATLAB仿真模拟,验算了ABC算法在降低列车运行能耗方面的有效性。研究表明,经过ABC算法优化后的结果均能满足优化操纵方式的基本操纵策略且达到了良好的优化效果,能较好地解决列车节能操纵优化问题。     

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。     

交通物流配送路径优化算法的研究

为进一步优化交通物流配送路径,提高物流配送效率,将多种路径优化算法相结合,提出改进的路径优化混合算法。首先利用遗传算法的随机搜索性、快速性和全局收敛性产生物流路径问题的初始信息素分布,然后充分利用蚁群算法的并行性、正反馈机制及求解效率高等特点求得较优解,最后利用爬山算法良好的局部收敛性求得最优解。实验结果证明,该混合算法与单一算法相比,其路径计算效果和计算效率都有比较明显的提高。     

基于Web的数据仓库数据集成问题的探讨

基于Web的数据仓库数据集成就是将Web技术与数据仓库技术有机结合.它将涉及到数据仓库技术,Internet技术,数据挖掘技术和搜索引擎技术等.从丰富数据仓库数据源的技术角度出发,分析了基于Web的数据仓库体系结构,并对数据仓库中基于Web的数据集成方法、实施数据集成中存在的问题以及目前可利用的解决方案进行了探讨.     

铁路货运数据仓库多维视图的组织及其物化策略

合理地组织数据仓库的多维视图，并将部分视图物化，是提高数据仓库查询性能的一个有效途径，本文结合铁路货运数据仓库模型的研究，探讨了数据仓库数据立方体多维视图的依赖格组织法及其物化策略，介绍了物化视图选择的贪心法和空间边界法，并结合空间边界法提出了一种新的价值模型。     

改进的模拟退火算法在网架结构优化中的应用

模拟退火算法是一种求解大规模组合优化问题的随机搜索方法,虽然已在工程中广泛应用,但算法的效率并不高。为改善算法的收敛速度和解的质量,在模拟退火算法的基础上引入搜索效率高的复形法,将两者的优点有机结合,构成一种新型的算法——复形模拟退火算法,并将其应用于网架结构优化设计中。优化结果表明,将复形模拟退火算法应用于网架结构优化设计是可行的,有效的。     

大型交通网络最优路径的随机深度搜索算法

提出了随机子空间的概念,并应用于随机深度搜索算法.该算法可以解决大型交通网络最优路径的搜索问题.并运用于约4000个车站,520多条线路的交通网络并取得了成效.随机深度搜索算法可以2 000ms快速的找到一个优秀解.     

基于数据仓库技术的铁路决策支持系统

建立基于数据仓库技术的铁路决策支持系统可以更有效地实现跨平台数据集中、多部门信息共享以及综合信息决策支持,是铁路信息化建设的重要组成部分.简要介绍数据仓库概念及其相关技术,并提出基于数据仓库技术的铁路决策支持系统解决方案.     

基于捕食搜索策略的粒子群算法求解高铁闭塞分区划分问题

高铁闭塞分区的合理划分可以保证列车的运行安全、提高运输效率和减少投资成本。为了更好地解决这个问题,利用基于捕食搜索策略的粒子群算法求解优化准移动闭塞条件下的闭塞分区划分模型。捕食搜索策略可以平衡粒子的局域搜索和全局搜索,从而避免陷入局部最优,提高算法精度。通过算例仿真,比较基于捕食搜索策略的粒子群算法和标准粒子群算法对模型优化的结果,验证基于捕食搜索策略的粒子算法对模型的求解是有效的,而且得到的解更精确,运算速度更快。     

基于数据仓库和OLAP技术的故障分析应用研究

制造业的故障分析涉及众多复杂因素和海量数据,传统的故障分析方法已经不能满足需求.利用数据仓库和联机分析处理(OLAP)技术解决电视制造业中的故障分析问题.首先介绍数据仓库和OLAP的基本概念和相关技术,然后在实际应用中利用SQL Senrer 2000提供的数据转换服务(DTS)来完成数据仓库的构建,并用SQL Server 2000提供的专门用于数据分析的软件Analysis Service完成OLAP分析,最终实现故障分析系统.这一解决方案能够实现传统的信息管理系统向信息分析决策系统的转变.     

动车段备品库级联屏幕实时显示算法研究

本文以动车段备品库出/入库操作及引导信息的实时显示算法为研究对象,对级联屏幕实时显示算法(信息获取及初步计算、信息预处理算法、信息准同步输出算法等)进行详尽的分析与设计,解决自动化备品库内不同LED屏幕间信息的准同步显示及数据报文丢失时的信息复现等问题,使功车段备品库内的相关操作具备信息的实时显示与引导功能,保证了备品配件库易耗品及循环利用物品的快速、高效并且有序流通.     

多型号平车装载问题的混合遗传算法

铁路运输中的多车型平车装载问题就是要解决在保证安全运输的条件下，提高铁路运输资源的利用率，节省铁路运输资源，这属于NP-hard问题，遗传算法在求解NP-hard问题方面具有较好的优化效果。文中首先分析了平车装载问题的基本技术条件，然后在基本遗传算法和FFD算法的基础上，提出一种求解多车型平车装载问题的混合型遗传算法，并给出算法的编码方法、遗传算子的设计和适应度函数的定义。一方面通过引入染色体有效性判断与修正方法，有效解决了进化过程中的无效染色体问题；另一方面通过引入基因座信息熵来进行群体多样性的计算和控制，有效解决了进化中的局部最优问题，最后用实例验证了所提算法的有效性。     

蚁群算法在调机运用计划中的应用

编组站调机运用计划为具有不同开工、完工时间窗口的单机调度问题,优化目标是最小化晚点列车的数量。为解决这一NPC问题,建立单机调度数学模型,采用蚁群算法求解。设计的算法步骤是,将调机运用问题描述成适合蚁群算法的形式,并进行初始化,考虑迭代过程中信息素对未来决策的影响程度,定义与问题相适应的转移概率,进而确定选择策略来平衡已有方案的利用和搜索空间的选择,采用2-opt方式的局部搜索策略来避免“早熟”或者“停滞”现象,同时在蚂蚁经过的路径上进行信息素更新,实现对该优化问题的有效求解。以某编组站有12列到达列车和少量暂存列车解体编组出12列出发列车为例,利用设计的蚁群算法步骤,求得到达列车的解体次序和出发列车的编组次序,验证了该算法在编组站的改编能力无法满足车流配送情况下实现合理安排调机的有效性。