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11.
为了研究半潜船运输过程中满载与空载燃油消耗不同对重大件货物运输和最优航速的影响,建立了货物分配与航速联合优化模型,并改进了递归平滑算法RSA(recursive smoothing algorithm),基于插入法和改进的递归平滑算法IRSA(improved recursive smoothing algorithm),提出了全局搜索算法求解该模型.用插入法解决货物分配问题,用IRSA求解满载和空载的最优航速.算法应用结果表明:与RSA相比,运用全局搜索算法使运输成本降低了240.3万元;与划分为6和9个时间段的离散到达时间方法相比,运用全局搜索算法计算时间分别缩短了71.1和767.3 s.   相似文献   
12.
火车渡轮柔性轨道受力变形计算   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对一种以短轨构成,并在短轨之间预留伸缩间隙的柔性连接轨道,用力学原理研究了这种柔性轨道在力和力矩作用下的弯曲变形规律.推导了柔性轨道弯曲变形量与受力或力矩大小的函数关系式.在轨道实际可能的变形范围内,计算了产生不同变形量所需要的力或力矩的大小.结果表明其量级并不很大,在工程实践中是易于实现的.从而从力学角度证明这种柔性连接轨道的可行性.  相似文献   
13.
为提高铁路轮渡栈桥对船型的适应性,提出一种一端固定连接岸上,另一端能够上下、左右移动,从而连接来船不同部位,便于车辆进出船舱的柔性或活动船岸连接栈桥构造方案.给出这种新型柔性栈桥的基本构造和主要构件组装特征,说明了其工作原理.进而推导出栈桥活动端的横移距离、偏转角度、纵桁外伸长度等关键设计参数的函数关系.研究结果表明,这种新型柔性栈桥具有可行性和实用性.  相似文献   
14.
随着海事事故与海上违法行为的不断增多,智能的监控方法成为降低海事事故,打击海上违法行为的有效手段.同时,船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)的普及及船舶交通管理系统(Vessel Traffic Service,VTS)的扩建,又为智能监控提供了数据支持.鉴于此,利用船舶自动识别系统提供的数据,分析通航水域船舶信息的分布情况,根据其概率分布采用朴素贝叶斯算法,从船舶航速、航向及距航道边界距离3个方面,构建船舶异常行为检测模型.最后,以成山角通航水域为例,检验模型的有效性.实验结果表明,构建的模型能够有效地完成异常行为监测,减少海事监管人员的工作强度,同时根据实验结果分析了成山角水域船舶航行的特点,并对成山角定线制提出合理化建议.  相似文献   
15.
16.
17.
为解决在竞争条件下半潜船维修船的最佳配备数量及选址问题,分析明确了半潜维修船的功能特点.针对岸基维修的竞争,建立了基于时间和经济影响的半潜维修船到达故障点的最迟时间约束式.在构建的k-中值选址模型基础上,增加了对军舰维修区的重点覆盖的条件约束,并设计了求解该模型的贪婪启发式算法.结合实例,运用局部搜索替换的改进贪婪取走启发式算法求解该模型,得出了我国半潜船维修船的最佳配备数量及选址.  相似文献   
18.
班轮运输船队规划模型与仿真   总被引:1,自引:0,他引:1  
为提高班轮运输系统的优化配置水平,满足班轮运输组织定期、定时服务的要求,根据班轮多港口挂靠和货物直达运输航线形式的特点,以规划期内船队营运现金流量折现值最大为目标,建立了班轮船队规划混合整数非线性规划模型.针对该模型的特点,设计了拉格朗日松弛启发式混合算法.以某航运公司班轮船队为例进行分析.结果表明:本文提出的启发式算法实现了多航线、多型船、大规模班轮船队规划问题的优化求解,能得到规划期内的航线配船、发船频率及船队建设优化方案.本文建立的模型能综合考虑航线的货流预测、船舶装载率、船舶租入租出等多种影响班轮船队规划的因素,适用于同一航线上配置相同船型的典型班轮运输模式,为班轮船队规划决策提供了支持.  相似文献   
19.
为助力智慧港口建设,针对港口集装箱吞吐量预测准确性不足的问题,利用随机森林算法处理高维变量,构建一种港口集装箱吞吐量预测方法.首先考虑港口集装箱吞吐量受复杂环境影响,建立特征变量训练集;再通过泛化误差分析训练随机森林模型,根据MDA分析对特征变量重要性进行分析,筛选重要影响特征变量集合;最后构建随机森林预测决策树,建立基于随机森林算法的预测模型.以大连港为案例进行验证,并与三次指数平滑、多元回归分析和BP神经网络3种方法预测进行对比,结果表明:随机森林算法预测准确性更高.  相似文献   
20.
不定期船经营智能决策支持系统   总被引:2,自引:1,他引:1  
在分析不定期船经营特点的基础上,将人工智能(AI)和决策支持系统(DSS)结合,提出不定期船经营智能决策支持系统的实现目标、系统基本结构和功能,给出了核心优化模型的表达和系统的知识库与方法库的实现机理。  相似文献   
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