基于强化学习的干线信号混合协同优化方法

交通拥堵已成为很多大中城市普遍存在的社会问题。信号控制作为缓堵保畅的重要措施之一，愈发受到社会关注。信号优化手段可分为模型驱动和数据驱动两类，且随着交通大数据的不断充实，基于强化学习的数据驱动方法日益成为新兴发展方向。然而，现有数据驱动类研究主要偏重于决策模型设计，缺乏对智能体结构的探讨；同时，在多路口协同方面多采用分布式策略， 忽略了智能体之间信息交互，无法保障区域层面的整体最优性。为此，本文以干线信号为对象， 构建一种多智能体混合式协同决策的信号优化方法。首先，针对交通状态的多样性、异构性及数据不均衡性，设计分布训练-分区记忆的单智能体决策模型，并优化状态空间和回报函数，界定单路口控制的最佳方案；其次，融合分布式和集中式学习的模型优势设计多智能体交互方法，在单路口分布式控制的基础上，设置中心智能体评价局部智能体的决策行为并反馈附加回报以调整局部智能体的决策模型，实现干线多信号的协同运行。最后，搭建仿真平台完成效果测试与算法对比。结果表明：新方法与独立优化和分布式协同相比，在支路交通流基本不受影响的前提下， 干线停车次数分别降低了14.8%和13.6%，具有更好的控制效果。     

高铁隧道新型自行式仰拱栈桥施工技术

为解决传统自行式仰拱栈桥结构复杂、操作不灵活、设备技术不成熟、造价高等诸多问题,比较分析国内外高速铁路隧道仰拱栈桥运行方式和优缺点,依托在建的贵南高铁九万大山一号隧道,结合桥跨式和悬挑式2种栈桥的优点进行优化设计,采用配置全弧模板和中心水沟模板的新型自行式液压仰拱栈桥,并采用全弧模板和中心水沟模板一体化设计.实践证明:此新型栈桥操作更安全、更方便,提高了隧道仰拱与中心水沟及仰拱的施工效率,保证仰拱的施工质量,节约成本,减轻劳动强度.     

TCC制式检测平台数字驱动采集接口可视化设计与实现

为了解决列控中心(TCC)测试过程中测试人员对TCC驱动采集数据无法实时监测的问题,设计了TCC制式检测平台数字驱动采集接口可视化方案。使用S7-300PLC高速数字驱动采集模块和集成的视窗控制中心WinCC平台开发,实现了TCC制式检测平台数字驱动采集接口点位状态与站场图实时可视化。通过对TCC数字驱动采集点位信息的毫秒级精确采集,达到了对TCC请求的毫秒级应答,满足测试人员高效测试的要求,极大地提高了测试效率。该方案成功应用于5个厂家、6个型号TCC制式检测,取得了良好的应用效果,为铁路未来可视化测试提供技术支撑。     

海上水面自主船舶发展分析

从IMO框架下关于MASS的发展入手,介绍国外和国内研究MASS的发展状况。从试验标准、船舶配员及人才教育、新航运体系构建和通信及网络安全等方面分析MASS未来研究的课题和发展方向。     

船舶逆向物流系统架构设计研究

由于传统的船舶航运忽视逆向物流的重要性,导致船舶物流管理效率低、灵活性差,为此提出并设计了一种基于物流管理的船舶逆向物流系统架构。从物料回收和零部件回收2个方面对回收物流进行跟踪,采用信源分散理论,结合航运信息的动态特征,对物流的来源进行确定,再根据物流管理概念,更新了逆向物流数据库,并利用逆向物流管理思维,实现船舶物流的逆向管理。仿真实验结果表明,基于物流管理的船舶逆向物流系统架构较传统架构的物流管理效率高出了28.3%,且灵活性较好,具备极高的有效性。     

基于大数据技术的铁路电子支付平台双活中心交易日志处理研究与实现

随着铁路电子支付平台业务的发展和客运12306互联网售票系统售票支付量的大幅提升,支付系统在交易日志和快照环节遇到了性能瓶颈。研究运用Spark、Kafka、HBase等关键技术,基于Hadoop平台和Java开发工具设计数据处理架构,满足高性能和基于双活双中心的交易日志处理。经实际应用,大幅提升了系统处理能力,更好地支撑了铁路业务系统的发展需求。