出口集装箱堆场取箱作业优化模型研究

集装箱装卸效率直接影响船舶靠港停泊时间，倒箱操作是影响装卸效率的主要因素．文中建立了龙门式起重机小车取箱作业优化模型，以龙门式起重机取箱作业时倒箱数量最少为目标，以各个取箱阶段为节点、以取箱代价为边的权数，应用最小生成树和启发式算法对优化模型进行求解,根据最小生成树的性质，本模型可获得倒箱数最少的优化装船顺序，提高装卸作业的效率．     

基于改进Dijkstra算法的水平循环类立体车库存取车辆路径优化模型

为缩短水平循环类立体车库车辆存取运行时间和用户平均等待时间,设计了一种改进Dijkstra算法的存取车辆运行路径优化模型。基于水平循环类立体车库存取车辆工作逻辑,在构建存取车辆路径运行时间模型的基础上,建立了立体车库的排队模型;以车辆平均排队队长和车辆排队等候时间为评价指标,在搜索方向、搜索范围及动态节点变化方面引入双向扇形动态Dijkstra算法进行优化。研究结果表明：相比于传统Dijkstra算法,改进Dijkstra算法提升了目标节点的搜索效率,且能弥补其缺乏动态搜索能力的缺陷,输出源节点与目标节点之间的最短路径,有效缩短存取车辆运行时间和用户平均等待时间,提升水平循环类立体车库服务效率。     

集装箱码头连续泊位动态分配优化模型及算法

以泊位配置问题为研究对象,以到港船舶总在港时间最短为目标,建立优化模型。设计了基于Q学习方法的优化算法,并以某集装箱码头的实际船舶作业数据为例,对模型及算法的有效性进行了验证。     

铁路龙门起重机使用可靠性评估

通过对铁路龙门起重机现场使用情况的调查，分析其故障机理及主要故障模式；同时得到了２０ｔ箱形龙门起重机故障时间的分布规律及其使用可靠性指标。     

基于模拟退火的交叉口自适应信号控制优化研究

在车联网环境下,以交叉口车辆的平均延误时间最小为优化目标,通过神经网络预测各进口短期时间窗交通流到达情况,进而基于模拟退火算法提出了交通信号控制动态配时方法。选取成都市某一交叉口的实测交通流数据,在VISSIM环境下对COM进行二次开发实现了早高峰、平峰和晚高峰时段下的自适应信号优化控制,对固定信号配时情况和模拟退火优化情况进行仿真,结果表明基于模拟退火算法的自适应信号控制能够显著提高交叉口的通行能力。为进一步说明本方法的优越性,将结果与遗传算法优化结果进行对比,发现模拟退火算法结果更优,三个时段内车辆的平均延误分别节省了15.61s/veh、0.47s/veh和8.53s/veh,平均停车次数也分别降低了0.59次/veh、0.04次/veh和0.27次/veh,证明了方法的有效性。     

塔式起重机结构系统动态优化设计

为提高塔式起重机的动态性能，建立了以动刚度为优化目标的塔机结构系统动态优化数学模型．通过模态分析及简谐振动响应分析确定影响塔机动态性能的关键模态频率，并以此作为优化目标，对主要结构参数进行灵敏度分析，以确定塔机动态优化的设计变量．以塔机结构系统质量、静强度、静刚度、动态位移响应幅值等为约束条件．实例分析表明，采用这种动态优化方法，动位移幅值降低59．5％，结构质量减少11．2％．     

动态重规划的多目标路径产生方法研究

随着城市现代化发展,交通问题越来越突出,为解决这些问题,智能交通加速发展,合理优化资源分配成为一大焦点。因此,提出一种动态重规划的多目标路径产生方法,主要分为路径选择模型以及路径优化算法两个方面。提出基于时间最短、距离最短、拥挤度最低三个目标的多目标路径选择模型,确定路径求解算法,改进竞争学习神经网络确定拥挤度分类,通过逆向A*算法进行全局路径优化。当检测到路网信息发生变化时,将新信息反馈到系统中,通过增量更新算法进行动态更新,从而实现实时动态路径规划。最后,根据北京市某片区路网情况进行模拟,验证算法的可行性和有效性。     

基于弹复力调整的高速列车群动态运行轨迹优化方法

为提高列车控制过程的自主性和智能性,研究了列车群动态运行过程,采用多智能体和图论方法构建了列车群分布式信息交互模型;以节能和准点为优化目标,以安全和乘客舒适度为约束条件,建立了列车群运行轨迹多目标优化模型,利用基于模拟退火思想改进的差分进化算法获取了列车群静态最优运行轨迹;在此基础上,为避免或消解列车运行过程中随机干扰导致的延误传播问题,针对移动闭塞系统,基于弹复力构建了信息交互支撑的列车群动态间隔调整机制,设计了列车群在线协同优化算法,实现了列车群运行轨迹的动态调整,最后采用武广高速铁路实际数据进行了仿真验证。研究结果表明:提出的在线协同优化算法可以有效提升最优解搜索能力,避免Pareto最优解集的频繁更新,在不同干扰场景下算法触发频率平均降低36.7%;在试验设计的一般干扰场景中,优化后的动态调整策略在保证列车群安全平稳运行的同时,将受扰列车的延误度由6.2%降至0,与立即恢复延误策略相比,节能率达4.8%;在试验设计的较大干扰场景中,受扰列车的延误度由13.1%降至1.4%,全局时间偏差恢复为0,节能率达1.8%。可见,提出的方法能够解决运行轨迹静态规划方式无法完全适应外部动态环境变化的问题,有效保障干扰情况下列车运行复合紊态的及时恢复。      

新型履带式伸缩臂起重机

随着我国经济建设的不断发展，工程建设中起重机的使用量急剧增加．目前流动式起重机主要有两种形式：其一是轮胎式底盘配伸缩起重臂的汽车起重机．见图1：其二是履带式底盘配桁架起重臂的起重机，见图2。     

时变单车路径问题建模及算法设计

讨论了一类时变单车配送路径优化问题。综合考虑车辆行驶速度随时间、路段不同而变化的特点,及车辆为多条路线上的客户提供服务时对车辆路径优化的影响,建立了以配送完成时间最早为优化目标的时变单车配送路径优化模型。在行驶时间满足FIFO规则下,设计了基于Inver-over操作的PSO启发式算法及满足贪婪配送策略下的动态规划精确求解算法,并讨论了增加贪婪补货策略的单车配送路径问题解与原问题解的关系。最后分别用两种算法对算例进行求解,并通过对求解优化结果及计算时间的对比分析验证了IOPSO算法的有效性。     

带偏好的交叉航路角度优化模型

为揭示交叉航路结构对空中交通影响的内部机理,有效打通航路节点运行瓶颈,研究了航路交叉角度优化问题. 首先,在分析航班飞行时间和航班油耗与航路基本相交结构角度关系的基础上,构建了交叉航路角度结构;其次,基于交叉航路交通量分布特征,建立了飞行时间和油耗偏好的交叉航路角度优化模型;最后,选取典型交叉航路进行了模型验证. 研究结果表明:航班飞行时间和油耗存在线性负相关关系;单一考虑时间优化时,航班总运行成本增加0.54%,仅考虑油耗优化时,总成本减少2.89%;无偏好优化时,航班总运行成本减少3.82%;考虑偏好时,在时间权重系数等于0.4处取得极小值,此时总运行成本降低5.26%,且空域内油耗密度、飞行冲突次数和管制员工作负荷3个指标的均值分别降低20.41%、56.12%、46.24%;优化后构型对原始空域结构的平均角度扰动为11.88%.      

Fuzzy optimization of storage space allocation in a container terminal

A fuzzy optimization model of storage space allocation is proposed, and a rolling-planning method is derived. The model takes the uncertainty of departure time of import containers and arrival time of export containers into account. For each planning horizon, the problem is decomposed into two levels: the first level minimizes the unbalanced workloads among blocks using hybrid intelligence algorithm; based on block workloads allocated in the above level, the second level minimizes the number of blocks to which the same group of import containers are split. Numerical results show that the model reduces workload imbalance, and speeds up the vessel loading and discharging process.     

重复荷载作用下砂土永久变形预估模型

为预估路基的永久变形,在万能材料试验机上对砂土进行了重复加载动三轴试验,得到了砂土永久变形的发展曲线,建立了塑性应变和荷载作用次数之间的关系式,使用最小二乘法拟合出该式中的系数与含水量和回弹模量之间的回归公式,并对回归公式进行了可靠性分析。当荷载作用次数为10000次时,现有路基土永久变形模型预估结果与试验结果相对误差最小为52%,最大高达376%;而系数与含水量和回弹模量之间的回归公式相关系数最小值为0·31,平均值为0·41,大于临界值0·28,试验曲线与理论曲线相关系数大于0·99。分析结果表明:建立的砂土永久变形预估公式可靠性较高,而现有预估模型不适用于砂土。     

考虑停靠能力约束的主干道公交车站长度计算

分析了影响公交车站停靠能力的因素,在此基础上构建了主干道公交车站停靠能力计算模型.在公交车站停靠能力满足需求的前提下,得到主干道最小站台长度计算公式.最后对魏公村车站进行了实例分析,计算该车站长度以检验模型的准确性,并利用VISSIM进行仿真比较分析.结果表明：计算得到的长度在对社会车辆造成的车均延误以及公交车辆平均在站时间方面都具有较大优势,车均延误减少0.2s左右,而平均在站时间减少约2.9s.     

基于非线性规划的空域扇区结构优化设计

在统计、分析管制员工作负荷和使用管制员工作负荷模型的基础上,提出一个受不同扇区规划数目约束的扇区结构划分的数学模型。作者采取多变量有约束非线性整数规划法简化了算法流程,并给出了算法解法步骤;在MATLAB平台上,通过编辑算法程序,实现了非线性算法运算功能,完成了扇区结构优化的计算机实现。通过对广州终端区空域进行扇区结构优化设计,根据数据对比得出扇区结构优化后各扇区工作负荷与工作负荷平均值的相对误差由原来的1104s／h降低到134．4s／h,验证了扇区结构优化数学模型的可行性和非线性算法的有效性。     

CLUSTER OF WORKSTATIONS BASED ON DYNAMIC LOAD BALANCING FOR PARALLEL TREE COMPUTATION DEPTH-FIRST-SEARCH

IntroductionWith the advantages of the high- speed net-works,cluster of workstations achieve the samescalable parallelism as the current MPPs( Massive-ly Parallel Processors) .But there are many factorssuch as load imbalance,synchronization and com-munication that inhibit good performance in thesesystems.These issues are central to the develop-ment of many parallel applications. Load balanceproblem is a serious impediment to achieving goodperformance in parallel processing the issue of load…     

电子收费系统资源优化方法

以排队论、非集计理论为理论基础,分别以系统平均延误最小、系统总成本最小、系统效益增量与成本增量之比最大为目标,对多收费方式收费系统进行资源优化.通过简单的数值案例说明其应用,为电子收费系统的建设提供参考.     

多用户类型弹性需求随机期望-超额用户平衡模型

为准确描述随机路网环境下出行者规避行程时间不确定风险的择路行为,推导了通勤者需求量服从对数正态分布和路段通行能力服从贝塔分布条件下计算期望-超额行程时间的计算公式,并在考虑出行者对行程时间的估计误差和路网服务水平对交通需求影响的基础上,建立了用等价变分不等式表示的多用户弹性随机期望-超额用户平衡模型.算例结果表明:随着需求水平波动程度和路段通行能力退化程度的加剧,当需求方差-均值比从0.5增至2.0、贝塔分布参数(l和m)从90和10变为10和10时,通勤者和非通勤者期望最小理解期望-超额行程时间分别增加了48.5%和99.2%.     

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重载铁路集疏运调度系统车流组织优化问题涉及到空车与重车的协同优化,只有将二者结合才能够制定完整的车流组织方案.论文首先通过分析系统空重车流组织特征,以车辆周转时间最小为目标,建立基于企业需求与铁路供给的车流综合优化模型.其次以目标函数为抗体,约束条件为抗原,构建基于信息熵的亲和度表示方式,利用免疫克隆算法求解集疏运系统车流组织方案.在求解的过程中,利用免疫克隆算子实现繁殖,通过抗体浓度对种群规模进行控制,防止早熟收敛.最后仿真结果表明,与遗传算法和粒子群算法相比,本文算法的平均搜索时间减少了25%、49%.     

3D Sector Optimum Partition of Airspace

Introduction Airspace management authority usually partitionsan airspace into several sectors, in each of which acontroller s position is set for the sake of air trafficmanagement and coordination. As air traffic flowrises, the number of aircrafts in each…