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随着中国民航事业的快速发展,航班不正常变得越来越严重.虽然航空运输系统涉及空管、航空公司与机场三方面,但是目前解决不正常航班却单纯依靠空管.而这种方式无法达到减少不正常航班的目的.本文研究在协同决策机制下,航空公司自由指派航班时隙的方法问题.文中建立航班时隙指派模型,针对模型的特点设计了一种参数启发式算法。最后通过实例证明了采用本文的方法可以减少航班总延误时间并且提高航班正点率.通过该实例说明航空公司参与时隙分配决策的重要性.     

铁路枢纽内客运站分工的优化模型及算法

为了合理分配引入高速和城际客运专线的铁路枢纽内客运站的接发旅客列车任务,以始发终到客流在各客运站之间的分配、始发终到和通过客流的运行路径为决策变量,以最小化枢纽内始发终到和通过旅客的费用为目标,以客运站始发终到能力和通过能力、铁路线路旅客列车通过能力、旅客运输需求为约束条件,建立了客运站分工多目标非线性混合整数规划模型.考虑铁路枢纽内运行路径少的特点,设计了基于枚举法、多最短路和线性规划的精确求解算法.算例表明,该方法能够对3个客运站的接发旅客列车数量进行定量分配,始发终到能力占用率分别为100%、64.5%和69.3%,通过能力占用率分别为78.7%、65.9%和25%.     

基于多属性决策运输车编配方案研究

在信息化战争中,后勤运输保障举足轻重。根据部队运输需求,制定出科学合理的运输车编配结构对于提高部队公路运输保障能力具有重要的指导意义。分析了我军运输车编配存在的问题,介绍了基于最大离差化的多属性决策模型,为运输车编配方案评价提供了一种合理的研究方法。并以某摩步师直属汽车营为例,对运输车的备选方案进行了排序和选优,得到了...     

基于协同航路技术的航路资源分配方法研究

为减轻扇区拥挤,科学地利用扇区时隙资源,降低航班延误损失,本文研究了航路资源分配方法,将研究重点放到航路上,并建立了以航班总延误损失最小为目标,以扇区容量为约束的简化数学模型,该模型可以让航空公司灵活、自主地为航班确立优先等级。本文选择航班实际数据进行仿真,并使用优化软件对模型进行求解,算例仿真结果表明,所提方法能够大...     

混合蚁群算法求解集装箱箱位分配问题

集装箱船配载过程中的重要环节是合理的箱位分配,它对保证集装箱船装载后的航行性能及其码头装箱效率有重要的影响.随着集装箱船的大型化及待装船箱量的增加,该问题的求解较为困难.结合集装箱船配载中箱位分配的实际操作特点,提出了利用与禁忌算法相结合的混合蚁群算法来求解集装箱的箱位分配问题.仿真模拟试验表明该算法能够在不影响装箱难度的同时,大幅提高集装箱装船后船舶的航行性能.     

长江危险品船舶交通事故应急资源优化配置研究

针对长江危险品船舶交通事故应急资源配置中存在的问题和自身特点,从应急系统中应急资源的投入产出的整体相对效率考虑,运用数据包络分析(DEA)对长江危险品交通事故应急资源配置效率进行评价,在此基础上,用神经网络对评价所得数据进行训练,并对生成方案的效果进行预测,从而获得全局最优的危险品交通事故应急资源优化配置方案,为目前长江危险品船舶交通事故应急资源的科学配置提供了重要的参考依据。     

城际铁路票额随机分配优化

票额分配是实现城际铁路效益最大化以及调整和优化列车开行方案的基本依据之一,同时也是适应城际客流需求的重要手段之一.在分析实际分配方法和确定式的整数分配票额模型难以适应域际客流需求的基础上,提出以实际客流情况为依据的弹性票额分配方法,将实际乘车客流量视为不确定因素即将其视为正态分布,建立随机整数规划模型并采取转化为确定性...     

造船资源管理与配置研究

在界定造船资源的基础上,建立了造船资源能力与负荷管理模型,该模型分为造船资源维护、基于ISWBS任务包组的造船负荷计算、造船资源平衡、作业流程与负荷采集点设置四个功能区.文章重点针对基于ISWBS的造船资源配置策略进行了详细的建模阐述,并进行了资源配置应用分析.     

全自动集装箱码头集中式锁站动态分配与管理方案

针对自动化集装箱码头锁站布置方式及分配策略,在分析解挂锁作业流程及工艺特点的基础上,提出一种集中式锁站动态布置方法,实现锁站与岸桥作业区的空间隔离;考虑前后缓冲区的设置,提出3级缓冲区管理策略,介绍缓冲区布局形式及相应功能;针对装船挂锁及卸船解锁的作业工艺流程,提出相应锁站动态分配策略,根据锁站及缓冲区作业状态将锁站动态分配给运输车辆。与现有锁站分配及管理方法相比,该策略能够均衡各锁站及缓冲区负载,提高自动化码头装卸船作业效率,为自动化集装箱码头锁站分配及管理提供参考。     

Design of safety-oriented control allocation strategies for overactuated electric vehicles

The new vehicle platforms for electric vehicles (EVs) that are becoming available are characterised by actuator redundancy, which makes it possible to jointly optimise different aspects of the vehicle motion. To do this, high-level control objectives are first specified and solved with appropriate control strategies. Then, the resulting virtual control action must be translated into actual actuator commands by a control allocation layer that takes care of computing the forces to be applied at the wheels. This step, in general, is quite demanding as far as computational complexity is considered. In this work, a safety-oriented approach to this problem is proposed. Specifically, a four-wheel steer EV with four in-wheel motors is considered, and the high-level motion controller is designed within a sliding mode framework with conditional integrators. For distributing the forces among the tyres, two control allocation approaches are investigated. The first, based on the extension of the cascading generalised inverse method, is computationally efficient but shows some limitations in dealing with unfeasible force values. To solve the problem, a second allocation algorithm is proposed, which relies on the linearisation of the tyre–road friction constraints. Extensive tests, carried out in the CarSim simulation environment, demonstrate the effectiveness of the proposed approach.