基于混合智能的金属结构诊断及维修决策系统

根据港口起重机金属结构故障发生的特点及其对整机使用安全性的影响情况,确立了起重机金属结构诊断与维修决策系统的基本任务和信息流向,分析了系统面临的智能技术问题,在此基础上,研究了一种智能混合模型,介绍了基于该模型的金属结构诊断及诊断决策智能系统的实现方法及应用特点。     

基于混合模式客流分配的城市轨道交通线路设计模型

根据出行者的出行方式特征构建了描述出行者实际行为的混合模式出行网络，并设计了基于混合模式客流分配的城市轨道线路设计模型，并给出了相应的算法。     

CDM机制下基于多航站楼运行模式的机场停机位实时分配算法

将多航站楼资源共享和航空公司时隙可互换作为前提,建立多方（机场、航空公司和旅客）最小延误费用原则,采用混合集合规划（MSP）进行建模与求解.该模型不仅能保证多航站楼停机位资源的有效共享,而且能充分优化油耗成本以及航班波扰动引起的旅客中转等待成本.实例表明,文中所提出的指派算法能有效地解决多航站楼模式下的机位实时分配问题.     

混合模式下的多车型交叉甩挂调度优化

多车型是甩挂运输发展的新趋势,载重大的牵引车拖带不超过吨位限制的多 种挂车称之为交叉甩挂.为分析多车型交叉甩挂的优势和客户点分布规律的影响,本文建 立了轴辐式与网络型相结合的混合模式下的多车型交叉甩挂调度模型,针对该模型的特 点设计了混合模拟退火算法进行求解,并将其与其他3 种牵引车-挂车匹配策略进行对 比,验证了模型和算法的有效性,同时体现了多车型交叉甩挂在成本节约方面较之于其 他3 种甩挂匹配策略的优势.最后运用4 种策略求解改进的Solomon 经典算例,分析了客 户点分布对目标函数的影响,可为甩挂运输车辆调度提供决策支持.     

混合下单模式下在线餐饮订单配送优化模型

针对在线餐饮订单量激增及订单到达非均匀分布导致的调度不合理与资源浪费等问题，提出顾客提前下单与动态实时下单相结合的下单模式，研究此模式下订单配送优化. 考虑在线餐饮订单配送优化具有的动态VRP和多回程VRP属性，以最小化配送成本为目标，建立带有软时间窗的整数规划模型. 设计基于插入算法和2-opt 邻域搜索的混合启发式算法求解模型. 通过算例，分析提前下单顾客比例、提前下单时长等因素的影响. 结果表明，单个因素的增加会降低配送成本，当两者同时增加，因系统达到饱和使配送成本不升反降，因此要调整措施使顾客下单情况与系统配送能力相适应.     

混合下单模式下在线餐饮订单配送优化模型

针对在线餐饮订单量激增及订单到达非均匀分布导致的调度不合理与资源浪费等问题,提出顾客提前下单与动态实时下单相结合的下单模式,研究此模式下订单配送优化. 考虑在线餐饮订单配送优化具有的动态VRP和多回程VRP属性,以最小化配送成本为目标,建立带有软时间窗的整数规划模型. 设计基于插入算法和2-opt 邻域搜索的混合启发式算法求解模型. 通过算例,分析提前下单顾客比例、提前下单时长等因素的影响. 结果表明,单个因素的增加会降低配送成本,当两者同时增加,因系统达到饱和使配送成本不升反降,因此要调整措施使顾客下单情况与系统配送能力相适应.     

混合到达模式下市郊列车开行方案优化研究

针对市郊铁路服务长距离通勤客流的定位和客流到达分布不均的特征,提出在市郊铁路以公交化方式开行多种停站模式列车.将市郊客流按照到达分布的不同,分为均匀到达和非均匀到达两部分,使用混合分布刻画不同列车服务频率下的两类客流到站方式,并考虑停站多样化产生的企业附加成本,建立以乘客出行时间最少和企业运营成本最低为目标的市郊列车开行方案优化模型.结合市郊客流特点,分析列车开行方案与乘客选择间的动态影响关系,给出在市郊列车多停站、公交化运营时的混合客流分配方法;以该方法为迭代基础,设计了遗传求解算法.算例分析表明,与均匀到达模式相比,本模型给出的开行方案可有效降低出行时间和开行成本,具有更好的开行效益.     

青藏铁路运营维修模式探讨

为确保青藏铁路开通后正常运营，寻求适合青藏高原的运营维修模式和安全保证措施，根据青藏铁路独特的地理和环境特点，结合目前我国铁路运营维修模式和青藏铁路的特殊性，分析青藏铁路建成后的机构设置，运营模式，维修模式及其发展趋势。提出了青藏铁路养护维修模式以及相应的安全措施。     

基于多代理机制的车间作业调度算法动态混合生成策略

针对根据具体问题设计调度算法很难适应变化的生产作业调度问题,本文提出了基于多代理机制的车间作业调度算法动态混合生成策略,该策略根据具体的生产任务,判断生产类型,继而根据问题动态生成算法,对问题进行计算,形成调度序列,使得生产调度算法能够更好地适应动态变化的车间生产环境.通过仿真实验,验证了本系统的有效性.     

基于多代理机制的车间作业调度算法动态混合生成策略

针对根据具体问题设计调度算法很难适应变化的生产作业调度问题,本文提出了基于多代理机制的车间作业调度算法动态混合生成策略,该策略根据具体的生产任务,判断生产类型,继而根据问题动态生成算法,对问题进行计算,形成调度序列,使得生产调度算法能够更好地适应动态变化的车间生产环境.通过仿真实验,验证了本系统的有效性.     

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。     

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。     

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。     

基于贪心策略下混合蚁群算法的无人机航迹规划

针对复杂环境下无人机航迹规划中航行误差的校正问题,提出一种改进的蚁群算法.该算法在蚁群算法的基础上,首先将粒子群算法中的适应度作为启发值引入信息素更新中,改进了原始的信息素更新模型;其次使用贪心策略在选择校正点时进行剪枝运算,优化了算法的选择策略;最后使用A*算法替代原始算法的随机初始化,修改了信息素的更新方式,优化了生成路径的质量.对规划路径,使用Dubins曲线对航迹进行光滑,光滑后航迹既能满足航迹约束,也能满足飞行器的性能约束.研究结果表明:在参数设置上,当蚁群数量较大时,设置较小的启发值常数能获得更好的结果;对贪心蚁群算法使用A*算法进行初始化,能有效加速蚁群算法收敛速度,提高解的质量,实验显示改进后航迹长度减少了约6％,时间减少了约25％.     

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.     

智能网联环境下基于混合深度学习的交通流预测模型

为适应未来智能网联环境下精细化交通流预测需求,提出一种基于混合深度学习 (Hybrid Deep Learning, HDL)的车道级交通流速度预测模型. 模型以智能网联系统强大的数据采集和计算能力为基础,采用集成经验模态分解算法将原始速度序列分解为多个固有模态函数分量和残差分量,并将所得分量重构为模型输入;利用双向长短期记忆神经网络和注意力机制,构建深度学习模型框架;为检验模型预测精度和可靠性,选择北京市二环路多个连续车道断面速度数据进行算法验证. 结果表明,HDL模型在不同车道均有理想的预测结果,单步和多步预测精度均显著优于对比模型.     

寡头垄断模式下集装箱运价影响机制实证分析

梳理影响市场运费走势的要素体系,进而构建基于数据分析为基础的理论框 架,然后选择分析几类核心因素与市场运费之间的关系,来探究寡头垄断模式下影响市 场的主要因素与运价指数的数据本身之间的影响机制.研究发现：单位运力年周转率与集 装箱运费指数（China Container Freight Index,CCFI）之间不存在协整关系,GDP、原油价 格与CCFI 之间并无Granger 关系,而闲置运力是影响CCFI 变化的Granger 原因;同时 CCFI与闲置运力各自都存在严格的自相关与溢出效应.     

工程系统理念与基于主题学习模式在课程建设中的统一

工程系统本质就是将科学、技术、工程实践融为一体的“工程模式”教育理念体系。本文通过对工程教育现状的分析及对工程系统理念的阐述,提出以基于主题学习模式来组织专业课程建设的若干思路,以求从本质上使专业课程的设置贯穿工程系统理念,迎合现代工程的实际需要。