集装箱码头混合交叉作业集成调度模型

针对集装箱码头进出口作业系统中泊位分配、装卸作业、水平搬运等诸多环节之间的关系,分析了现有进出口作业系统对集装箱码头生产效率与运营成本的影响。运用系统工程优化理论,提出混合交叉作业集成调度方法与同步优化技术,以泊位分配、设备配置、集装箱卡车(集卡)行驶路径为决策变量,以集装箱码头最小运营成本为目标函数,建立了三阶段集成调度优化模型,设计了双层遗传求解算法。在双层遗传算法中,上层遗传算法用于搜索集装箱码头设施设备的合理配置组合,下层遗传算法在上层算法的基础上优化集卡行驶路径。计算结果表明:与独立装卸作业过程相比,使用混合交叉作业集成调度模型时,集卡数量为22veh,减小了66.2%,集卡行驶总距离为10 389.8km,减小了17.4%;与单独调度方式相比,使用混合交叉作业集成调度模型时,集卡行驶总距离减小了14.5%,码头运营总成本为84 266.2元,降低了4.6%。可见,使用集装箱码头混合交叉作业集成调度模型,能有效提高集装箱码头生产效率,明显降低运营成本。     

集卡与岸桥及场桥联合调度模型优化

分析了集装箱码头中的集卡与岸桥、场桥联合调度;基于集卡运输时间与等待岸桥、场桥时间之间的权重系数考虑,建立了以等待岸桥、场桥作业时间与集卡运输时间之和最小为目标的联合调度优化模型,为集装箱码头装卸作业调度提供了决策支持;算例验证了模型的有效性和实用性。     

集装箱码头岸桥调度优化模型及算法

为弥补集装箱码头岸桥调度问题的传统优化方法仅适用单船舶情况的不足,以总费用(所有岸桥使用费用和船舶停靠费用)最小为优化目标,考虑岸桥不可穿越性和安全距离约束条件,建立了了面向多艘船舶的集装箱码头岸桥统一调度和卸船任务分配问题的混合整数规划优化模型.使用任务网络图方法,搜索影响卸船任务最终完成时间的关键任务及其相应的限制任务路径,设计了基于限制任务路径进行邻域搜索的双层模拟退火算法求解模型.12个不同规模的算例结果表明:与分支定界法和遗传算法相比,本文算法节省时间6.32%~18.36%,近似最优解的质量更高,而且最优解目标值之间的差距仅为0.38%~2.20%;考虑岸桥之间的安全距离约束导致系统运营成本增加3.41%~11.21%.      

集装箱码头装卸作业的协同与优化

港口集装箱装卸作业系统的开放性、复杂性、随机性的要求,建立基于多智能体的港口集装箱装卸作业协同优化系统,用强化学习算法与经验知识相结合实现单项作业智能体的结构,通过点对点的通讯方式以及对策论与社会规则相结合的协同优化方法,实现集装箱码头装卸作业的协同与优化．     

城市轨道交通网络单程票卡调配模型

城市轨道交通单程票卡调配是票务组织中的重要组成部分.针对路网票务中心与线路票务中心间票卡调配问题,将其转化为载重能力约束条件下的车辆路径优化问题(Vehicle Routing Problem,VRP),构建以配送成本最小化为目标,以配送车辆路径为决策变量的优化模型,并采用遗传算法求解.以北京市轨道交通网络为对象进行实证分析,结果显示:所构建方法相比单次配送过程,成本平均降低约49.6%;相比既有装卸混合条件下的配送过程,成本降低约18.7%,验证了模型的准确性与有效性.所构建方法能够有效解决轨道交通路网层票卡调配问题,为票务组织提供理论和方法支持.     

基于“作业面”的铁路集装箱中心站集卡路径优化研究

结合现场作业情况分析了影响集卡最优走行路径选择的5个主要因素:集卡作业道路通行情况、装卸线上集卡等待轨道吊排队情况、堆场内集卡等待龙门吊排队情况、堆场内龙门吊作业效率,以及空闲集卡距目的地的距离,提出了影响因素隶属度的计算方法,给出了基于模糊决策理论的集卡最优路径选择求解算法,并以铁路集装箱中心站的实例进行验证分析.该优化方法提高了集装箱中心站集卡的作业效率,为基于“作业面”的集装箱中心站的集卡调度系统提供了理论和技术支持.     

集卡与岸桥及场桥联合调度模型优化

分析了集装箱码头中的集卡与岸桥、场桥联合调度;基于集卡运输时间与等待岸桥、场桥时间之间的权重系数考虑,建立了以等待岸桥、场桥作业时间与集卡运输时间之和最小为目标的联合调度优化模型,为集装箱码头装卸作业调度提供了决策支持;算例验证了模型的有效性和实用性。     

基于混合粒子群算法的白车身焊接机器人路径优化

提出了一种由粒子群算法和遗传算法有效结合的混合粒子群算法。以某型轿车前地板线焊接工位机器人的路径规划为例,分别采用混合粒子群算法、遗传算法对机器人的焊点焊接顺序进行求解。2种算法在Matlab中的仿真优化结果表明:混合粒子群算法在求解路径优化问题上能得到更佳的焊接路径。     

内外集卡协同服务的码头集卡预约优化模型

针对码头集卡集中到达引起的拥堵问题, 提出了基于内外集卡协同服务的码头集卡预约优化模型, 建立了休假式排队系统, 设计了基于遗传算法的求解方法, 并利用算例验证了模型与算法的有效性。分析结果表明: 内部集卡在堆场的计算平均等待时间为14.31 min, 实际平均等待时间为15.11 min, 外部集卡在堆场的计算平均等待时间为20.65 min, 实际平均等待时间为21.55 min, 计算值与实际值相差较小; 预约优化后外部集卡在堆场的平均等待时间由20.65 min缩短为16.85 min, 码头集卡的平均等待成本由29.3元降低为24.1元。休假式排队可有效描述码头内部集卡和外部集卡的特征。可见, 集卡预约优化模型能有效降低码头集卡的等待成本与等待时间, 建议对集卡进行管理时应优先考虑减少内部集卡的等待时间。     

集装箱码头场桥调度优化模型研究

为提高码头堆场作业效率,研究了出口箱作业过程中的多场桥调度优化问题.结合岸桥作业子计划与堆场贝位箱量分布,以场桥在每个子任务中从堆场贝位提取的箱量以及场桥行驶路径为决策变量,建立目标为场桥作业贝位数最少及行驶路径最短的两阶段数学模型.从单场桥和双场桥作业的角度,设计算例利用CPLEX对模型进行求解,检验了模型的准确性,并与顺序作业法、贪婪作业法及遗传算法进行对比,结果表明:两阶段模型有效地减少了场桥移动距离.     

基于可靠度条件下的混合交通流量分配模型及算法

在混合交通中出行者对不同交通方式的行程时间存在着不同的可靠度要求,故有必要根据不同的可靠度要求追加不同冗余时间,以最优时间策略选择交通方式,从而构造混合随机交通模型及其求解算法,并利用具体实例对其有效性加以验证。     

Pricing Model of Multiattribute Derivatives Based on Mixed Process

By Analyzing the behavior and character of derivative security, the authorsestablished a pricing model of multiattribute derivative security whose underlying asset pricingprocess is a mixed process, and obtained a new model for option pricing of multiattribute derivatives based on mixed process, and improved some original results.     

基于可靠度条件下的混合交通流量分配模型及算法

在混合交通中出行者对不同交通方式的行程时间存在着不同的可靠度要求,故有必要根据不同的可靠度要求追加不同冗余时间,以最优时间策略选择交通方式,从而构造混合随机交通模型及其求解算法,并利用具体实例对其有效性加以验证。     

多模式混合交通网络流星分配模型及算法

在现代城市交通系统中,由于有多种交通模式存在,出行者通常采用从一种交通模式换乘到另一种交通模式的方法来节省时间和金钱。采用状态转移网络来描述这种多模式交通网络的结构,同时以路段上的混合交通阻抗函数为基础,对多模式交通网络中的各种费用加以分析,从而可得到多模式交通网络流量分配的模型和算法。     

基于混合Logit的居住地和就业地选择行为模型

为了剖析城市居民在选择居住地和就业地时的决策机理,利用混合Logit模型建立了城市居住地选择模型和就业地选择模型.针对北京28个住宅小区进行了问卷调查,共发放2 520份问卷,回收1 994份有效问卷,利用调查数据对模型参数进行了估计.结果表明,＂出行距离＂是影响居民在进行居住地与就业地选址时的首要因素,除此之外,＂轨道站点数量＂是影响居住地选择的主要因素,＂出行成本＂则是影响就业地选择的主要因素.     

具有Drilling自由度的膜单元的杂交／混合有限元法

本文扩展了Ｈｕｇｈｅｓ等建立的具有独立转动变量的变分原理，由此导出了杂交／混合有限元的列式方法。在此基础上，建立了一个具有ｄｒｉｌｌｉｎｇ自由度的杂交／混合膜单元。数值检验表明，本文的列式方法优于基于Ｈｕｇｈｅｓ等提出的变分原理的列式方法。另外，本文建立的单元能够顺利通过ＭａｃＮｅａｌ建议的标准考题，并已达到完善单元的标准。     

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提出建立多尺度、多邻域规则元胞自动机模型来描述城市道路两侧人行道人非共板条件下的行人与自行车混行交通流. 人非共板是一种新颖的慢行交通管理模式,但进行这种人行道规划、设计时,指标选取往往会缺少理论支持,运营时缺乏定量评价运行状态的手段. 本文以城市道路单侧人行道板上同向行人和自行车共板的情况为研究对象,考虑自行车与行人几何尺寸、元胞状态值及邻域定义等方面的差异, 建立了统一的混合元胞自动机模型. 该模型能较好地描述这两种交通方式相互干扰现象,通过模型演化能方便地获取阻挡概率等交通运行状态评价参数,为人非共板的规划和设计提供可靠的理论依据.     

行程时间服从混合高斯分布的车队离散模型

为充分描述异质交通流条件下的车队离散规律,为信号配时优化、公交优先控制提供理论基础.考虑异质交通流条件下车辆行程时间分布特点,采用混合高斯分布拟合车辆行程时间分布.基于此,从流量角度推导了异质交通流条件下车队流量离散模型.通过实际调查数据,分析了下游交叉口到达流率分布与上游交叉口离去流率分布之间的关系,并将本文模型与Robertson模型、实际数据进行比较分析.结果表明,本文模型能够更好地描述异质交通流条件下的车队离散规律,与Robertson模型相比,平均预测均方误差减少了27%.     

基于自适应小生境遗传算法的混合交通网络设计双层规划模型

在现有的交通网络设计问题研究基础上,采用双层规划模型来描述混合网络设计问题,其中上层模型综合考虑网络阻抗、投资额以及CO的排放总量三方面因素,建立起以三者之和最小为目标的优化函数;下层模型为用户均衡模型。根据所建模型的特征,利用一种基于自适应方法和小生境技术的改进遗传算法进行求解。实例计算证明：此模型和算法是研究混合交通网络设计问题的有效方法。