基于无人机的高层住宅最后“一百米”配送优化

针对城市高层住宅顾客对上门配送服务的需求，借助无人机停放平台，考虑包裹异质性以及无人机在不同配送阶段的精确能耗，构建以无人机飞行成本和能耗成本最小为目标，以无人机容量、电池组容量等为约束的高层住宅无人机上门配送模型，解决“垂直位置最后一百米配送”问题。基于此模型，设计带变邻域下降(VND)搜索的混合蚁群算法(HACO-VND)，引入4个算子进行变邻域下降搜索，为了提高算法的求解性能，提出两种局部搜索算子组合，根据顾客点数量使用不同的算子组合。实验结果表明，HACO-VND算法较CPLEX在求解精度与求解时间方面更优，特别是在大中型算例中表现出较佳性能。参数分析表明，高层住宅楼层数越多，无人机单次 飞行的能耗利用率越大，无人机容量与电池组容量共同对配送方案产生影响。为以后无人机送货上门服务方面的研究提供参考和思路。     

基于散列的长链处理算法

针对铁路信号产品无线闭塞中心、临时限速服务器、列控中心软件对于长链的处理存在的差异进行分析,提出对于长链的一种散列处理算法,兼容目前使用的两种长链规范标准,力求配置最少的信息,得到对于长链计算所需的各种关键参数,以提供给研发、测试开发所需对于长链处理的公共处理接口,使开发人员不再处理长链的计算,解决数据配置人员由于各产品处理长链逻辑的差异而导致的长链数据配置错误率高、影响既有数据大的问题。也将对此算法在线路数据处理的后续应用,提出进一步的展望和规划。     

基于新鲜度损耗的社区团购电商配送中心选址研究

社区团购电商S2B2C供应链模式带来了新环境下的选址问题,进行选址决策能够有效降低社区团购平台的运营成本并保障企业利益。为了使选址决策更符合社区团购运营实际,作者调研了社区团购供应链模式并建立了考虑新鲜度损耗的混合整数选址模型,借助蚁群算法设计两阶段求解模型,用于优化选址过程中的成本求解,最后通过算例进行比较分析。结果表明选址策略能够有效降低企业的运营成本,局部最优解会在特定配送中心数量约束条件下出现。     

自激气动力有理函数系数的直接识别算法

有理函数系数识别是基于气动力有理函数逼近的桥梁颤振计算的前提条件. 有理函数滞后项的数量对其系数的识别结果影响较大，现有方法中一般仅考虑单滞后项的有理函数系数识别，易造成气动力描述上的失真，进而导致桥梁颤振计算结果不准确. 基于正弦信号的自激气动力在时域上与有理函数对等的原则，采用最小二乘拟合方法，提出了一种可计入多个滞后项的有理函数系数的直接识别算法. 以薄平板模型为对象，利用强迫振动风洞试验获得了自激气动力，采用该算法直接识别了计入不同滞后项的有理函数系数，并分析了滞后项数量对气动力重构精度影响以及对颤振临界风速计算精度的影响.通过自由振动颤振试验获得了实际的颤振风速，进而与采用识别出的有理函数计算的颤振风速进行对比，结果表明:颤振临界风速的试验值与计算值吻合较好，从而验证了本文所提识别算法的准确性；与现有的有理函数系数识别方法相比，本文提出的识别方法兼顾了效率和精度，可广泛用于实际桥梁断面自激气动力有理函数系数的识别中.      

区块链在智能交通领域中的应用研究

由于区块链具有难以篡改、异构灵活、智能合约自动执行、协作机制透明、安全可靠的特点,在诸多领域得到应用和推广。结合智能交通领域的业务需求和区块链的技术特点,对区块链在交通领域中的应用研究进行了初步探讨。     

改进群智能优化算法的海上物流配送路径优化方法

传统算法过早陷入局部最优,不能考虑全局配送问题,导致海上物流配送成本偏高,因此研究改进群智能优化算法的海上物流配送路径优化方法。该方法根据海上物流配送约束条件,建立路径优化模型,利用改进群智能优化算法,进行全局域中混沌局部的同步搜索,实现海上物流配送路径优化。实验结果表明,此次研究方法的物流配送成本,比传统方法低了24 332元,可见此次研究的路径优化方法更好。     

基于改进BP算法的混凝土热学参数反演与预测

针对实验室测得混凝土热学参数结果的随机性和施工现场环境的差异性,提出了基于改进BP算法的大体积混凝土热学参数反分析方法.以太洪长江大桥南岸隧道锚大体积混凝土施工为工程实例,反演了绝热温升、反应速率、导热系数及表面散热系数,采用反演分析得到热学参数进行温度场预测并用于指导施工.研究结果表明:采用均匀设计方法确定热学参数减少了样本数据,采用附加动量法改进的BP算法,提高了学习效率,避免算法陷入局部极小值.     

基于MEC-BP神经网络的基坑水平位移反演分析

随着城市地铁建设快速发展,地铁车站基坑的变形要求越来越严格,基坑土层设计参数的选择面临着极大挑战.利用思维进化算法(MEC)优化BP神经网络的初始权值和阈值,结合有限元数值模拟,提出基于基坑水平位移的土层参数反演分析方法.采用文献算例对该方法进行验证,并与不同反演方法进行对比.研究结果表明:1)MEC-BP神经网络对多工况水平位移的反演分析结果与文献结果基本一致,验证了该方法的有效性和实用性;2)MEC-BP神经网络的收敛速度快于遗传神经网络(GA-BP),其反演结果优于常规BP神经网络、GA-BP方法和修正高斯-牛顿法(G-N);3)采用标量误差函数Ferr进行寻优,可以提高MEC-BP法水平位移反演分析结果的稳定性和准确性.