件杂货码头连续泊位调度与货场分配

件杂货装卸作业本身的复杂性导致其码头作业组织较集装箱码头更为复杂. 采用两阶段分层方法求解件杂货码头连续泊位调度与货场分配问题. 第1 阶段考虑泊位等级、潮汐动态、货物水平运输距离,以水平运输周转量最小为目标构建连续泊位调度模型,确定船舶靠泊位置;第2 阶段考虑作业线间作业量均衡和最小化所有作业线的最大作业完工时间构建货场分配模型,缩短船舶在港作业时间. 针对构建模型分别设计求解方法,提出两种不同调度策略确定船舶进港顺序. 最后通过算例试验,在验证方法有效性的同时对不同策略下调度方案进行对比分析.     

路网抗震可靠性及震后运输调度路径选择研究

道路交通网络在地震作用下会出现一定程度的结构损坏和功能失效,对震后运输调度路径选择产生了影响.为研究路网的抗震可靠性及震后运输调度的路径选择问题,以路网连通概率作为衡量路网抗震可靠性的指标,将贝叶斯网络理论应用于路网形态特征之中,构建量化路网抗震可靠性的贝叶斯网络模型并求解.将震后运输调度路径选择视作多属性决策问题,综合考虑运输时间、运输距离及路径可靠性这3种属性,构建运输调度路径选择的决策效用函数模型,对模型求解确定震后运输调度的路径选择方案.以宿迁市宿城区部分路网为实例,在设定地震影响下,定量分析路网抗震可靠性,选择震后运输调度路径.     

共享单车分层调度策略研究

针对共享单车乱停乱放、故障率高、时空分布不均等特点,解决调度中效率低下、成本过高的问题,提出了一种共享单车分层调度策略,将调度区域划分为道路层和小区层,采用不同类型的调度车辆完成故障车的收集、正常车的收集与投放工作。以时间成本最小为优化目标,考虑调度车容量约束和补给约束,建立了多车次的静态调度模型。案例分析表明,该模型可以有效地指导调度路径的优化调整; 3种策略的调度成本分析也表明,构建的分层调度模式在经济成本上具有明显优势。     

基于累积前景理论的公交调度优化灰关联评价方法

针对公交调度优化评价决策影响因素的灰色关联特征,从出行时间有效性、交通网络可达性、运力协调性以及经济效益4个指标出发建立公交调度优化方案的评价体系,考虑决策者风险态度对公交调度优化方案评价的影响,构建基于累积前景理论的公交调度优化灰色关联的评价模型,选取广州市的某条公交线路的四种调度优化方案进行评价,并将评价结果与层次分析法和灰关联方法的评价结果作比较,验证该模型的可行性与有效性.     

考虑腹地关系的内河港口竞争策略分析

针对上下游两个内河港口之间的竞争问题,考虑相邻港口同时选择单一定价、单一定价—差别定价、差别定价—单一定价和差别定价4 种竞争策略情形下,运用Hotelling 博弈方法,在考虑港口之间水运成本的情况下,对不同竞争阶段港口的均衡价格、市场份额和利润进行了比较. 研究表明：港口的均衡结果与两港的位置和水上、陆路单位运费率之比有关;只有单一港口选择差别定价时,其可以获取更高的市场份额和利润;分别以不同阶段的市场份额、利润作为支付函数,上下游港口的纳什均衡均为差别定价策略.     

考虑能耗的铁水联运集装箱装卸设备协同调度

随着集装箱港站铁水联运作业量增大,以及节能减排压力与日俱增,实现港站作业设备的高效调度和低能源消耗间的协同优化将是亟待解决的问题.本文研究了集装箱铁水联运港站中多设备间的高能效协同调度问题,基于混合流水车间调度(HFSS)思想,构建了综合考虑岸桥、集卡、正面吊三阶段装卸过程的协同调度模型,以总完成时间最短和能耗最低为目标,设计了基于遗传算法和模拟退火的混合优化算法.通过实验验证了模型和算法的可行性,证明可以实现高能效利用下的港站设备协同调度优化.     

基于文件内外访问倾向性的流调度策略

提出了一种网上教学平台上基于文件内外访问倾向性的视频流调度策略.描述了系统架构、存储策略、调度策略与算法.通过对现有流调度算法的研究,结合视频文件内外访问倾向性,提出了一种新的流调度算法.理论分析和仿真实验表明:该算法可有效提高系统吞吐量和热门影片的命中率,降低系统平均等待时间.     

考虑腹地关系的内河港口竞争策略分析

针对上下游两个内河港口之间的竞争问题，考虑相邻港口同时选择单一定价、单一定价-差别定价、差别定价-单一定价和差别定价4 种竞争策略情形下，运用Hotelling 博弈方法，在考虑港口之间水运成本的情况下，对不同竞争阶段港口的均衡价格、市场份额和利润进行了比较. 研究表明：港口的均衡结果与两港的位置和水上、陆路单位运费率之比有关；只有单一港口选择差别定价时，其可以获取更高的市场份额和利润；分别以不同阶段的市场份额、利润作为支付函数，上下游港口的纳什均衡均为差别定价策略.     

基于文件内外访问倾向性的流调度策略

提出了一种网上教学平台上基于文件内外访问倾向性的视频流调度策略.描述了系统架构、存储策略、调度策略与算法.通过对现有流调度算法的研究,结合视频文件内外访问倾向性,提出了一种新的流调度算法.理论分析和仿真实验表明:该算法可有效提高系统吞吐量和热门影片的命中率,降低系统平均等待时间.     

用于云存储数据服务器的I/O请求调度算法

在云存储系统的体系架构中,当前对数据服务器守护进程的I/O请求调度采用先来先服务（first in first out）策略,这种调度策略没有考虑不同类型I/O请求的时效性要求,容易造成时效性要求高的I/O请求因被阻塞而无法得到及时处理,从而降低整个系统的服务质量.为解决该问题,本文提出一种用于云存储数据服务器的I/O请求调度算法.该算法首先对来自客户端的I/O请求进行分类,并赋予不同的优先级;然后以合适的时长作为周期、以分时间片的方式对不同优先级的I/O请求进行周期性的调度.分布式文件系统仿真实验结果表明,该算法在重负载情况下对实时请求的响应速度提高了20%,同时也兼顾了低优先级请求的响应性能.