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铁路应急救援决策是铁路运输安全管理领域研究的热点之一.本文以铁路应急救援为背景,分析多智能体技术在铁路应急决策领域应用的可行性,提出一种基于分层Agent的铁路应急救援指挥控制结构,并分析了各层Agent的基本功能.根据各层Agent的结构特点设计决策推理的模型,采用基于模糊评价的方法实现管理Agent的决策机制,并阐述了决策算法的计算过程.最后通过一个具体的列车救援决策案例进行模型的验证.研究结果表明,将该方法应用在铁路应急救援决策领域具有可行性.Agent技术和模糊评价方法相结合的决策方法为研究铁路应急救援的智能化提供了新的思路.     

基于多Agent 的通航运力资源协同调度

针对并行式多任务条件下的通航运力资源调度效率较低问题,提出一种基于多 Agent 协商的通航运力资源协同调度方法. 构建多Agent 通航资源协同调度框架,建立基于招投标机制的运力资源匹配性模型以提升并行任务处理能力,在匹配性结果基础上设计资源调度策略,最后使用实际运行数据验证本文提出方法的可行性. 仿真结果表明：该方法资源调度速率受并行任务数量影响较小,满足实时性需求;相比常用Agent算法所得调度结果,单机日利用率平均提升0.19 h/d,作业时长均方差平均降低0.03 h,能够快速有效地调度通航运力资源.     

交叉口Agent间的博弈学习协调方法

将Multi-agent应用在城市交叉口交通协调控制中。通过引入交通信号控制Agent,分析Agent的协调过程;以交通信号控制Agent为角色,建立了相互关联的城市交叉口资源动态协调配置抽象模型;应用对策论作为协调实现途径,并且以分布式Q强化学习中Q值更新作为其效用函数。通过对两交叉口协调实例分析,证明了采用博弈学习协调方法的有效性。     

基于同级库存协同的装备调配方案优化研究

文章讨论了动态需求下同级库存协同的重要性,分析了装备调配方案的制定流程,给出了同级库存调剂方案的前提.考虑供应成本和供应满意度的平衡,从运输成本、库存积压和装备短缺损失等方面,研究了上级调拨和同级调剂的成本构成.综合了上级调拨和同级调剂的优点,建立了一个装备调配的最优化模型,得到了最优调配方案.最后用一个实例验证了模型的可行性和有效性.     

确定应急响应时间下海上有限运力调度方法

分析海上事故救援的资源保障方式,提出海上事故应急响应的一般过程。为了及时有效地开展事故救援,研究了在岸基反应基地救助船舶载运能力受限和应急响应时限的双重约束下,救助船舶需要多次运输以保证满足事故对应急物资需求的调度问题。针对海上事故救援环境的特殊性,引入海上风浪失速因子对船舶航行的影响,构建了满足应急响应限制期下使应急响应时间最短,参与救助的船舶数量最少的运力调配模型,给出了求解方法,并通过具体算例验证了模型的合理性和有效性。     

铁路突发事件应急资源调配问题分析

快速有效的救援是减少铁路突发事件损失的重要工作。为降低突发事件所造成的损失,要求决策者能够快速做出资源调配方案。建立多出救点、多资源的基于时间最短和成本最低的多目标规划模型。通过数学描述给出解析算法,并通过具体算例验证模型的正确性和算法的有效性。     

基于UML的MAS环境下Agent的一般性分层框架

研究有时间、资源等约束的开放MAS环境下的Agent模型，提出了混合型Agent的一般性分层框架．该框架包括特性说明层、心智状态层、计算处理层和信息交互层．分析了Agent的体系结构、其在组织中承担的角色和部件组成等．采用UML技术设计Agent的概念类图，给出了Agent的形式化表达和通用程序的设计方法，并阐述了综合调度引擎、并发性消息处理的实现机制．将该框架应用于青藏铁路贯通线广域线路Agent保护研究。设计了多个Agent实现协同保护功能，解决了传统保护的误动问题，表明采用该Agent框架的设计对解决这一复杂问题是有效的．     

城市轨道交通应急资源选址和配置方法研究

为解决城市轨道交通中的应急救援站选址以及应急救援资源优化配置问题,从最短救援距离、城市地价、救援工具分区限速、救援时间、基于实际运营情况的特殊站点和中心度关系网络的特殊站点等角度,确立供需可达矩阵,建立以救援时间代价以及建设费用之和为最小的应急站选址模型。在救援资源数量确定的情况下,建立关于应急站的资源收益函数,同时根据资源分配 过程具有马尔可夫性,以期望收益值最大为目标确定资源最优配置模型,并运用动态规划逆序法进行求解。最后,以规划中的成都地铁网为例,将其15 个站点作为应急站,计算其需要分配的应急资源数量。实例计算结果表明,所建选址和资源配置模型所得结果满足实际运营要求,因而具有较高的可信度。     

计算网格中基于效用函数的资源选择方法的研究

研究运用效用函数对网格资源进行合理分配和管理．文中首先描述了基于Agent的计算网格资源分配模型；接着综合考虑费用和执行时间两方面的因素，讨论了两种可行的网格任务Agent效用函数模型，即基于期望的效用函数和基于响应时间的效用函数，并给出了网格资源Agent的效用函数描述；最后提出了一种网格任务Agent资源节点选择算法，该算法可对网格任务Agent在资源节点间移动的延迟，以及在目标资源节点上执行任务的时间进行优化．     

基于双层规划的装备调配系统建模研究

结合我军装备保障现状,考虑供应满意度和调配成本的平衡,在分析装备调配系统的结构成本和运行成本的基础上,建立了装备调配系统的双层规划模型。研究了动态需求下装备调配系统的网络结构和调配策略,得到最优组织结构和运行成本。模型可以提高装备调配系统的科学性,对装备调配保障方案优化具有指导意义。     

基于GPS的公交运营动态调度策略研究

本文从智能公交系统入手,介绍了GPS在智能公交系统中的应用,提出了将GPS车辆定位技术应用到公交运营的实时信息采集中,对公交车辆运行状况和运营服务水平进行实时监督,提高公交服务水平和公交运行稳定性.针对车辆“早点”与“晚点”的动态调度控制策略,对车辆运行过程进行实时调度控制,并建立动态控制的一个较为实用的模型.     

基于卡尔曼滤波算法的公交车辆行程时间预测

通过分析公交车辆的行驶特性,利用卡尔曼滤波算法建立行程时间预测模型,并用该模型预测未来时段的公交车辆路段行程时间.预测结果表明,该方法预测精度较高,可有效地改善公交车辆动态调度效果,提高交通资源利用率,因此该方法具有推广意义.     

共用模式下的铁路空托盘调运优化模型

为了实现空托盘经济和高效的调运,系统分析了空托盘调运的原因及必要性.在综合考虑各种影响空托盘调运因素的基础上,确定了以总调运费用最小作为空托盘调运所要实现的目标,并建立优化模型.在对模型进行修正的基础上,对单目标优化问题处理方法进行分析,利用ILOG软件对模型求解.最后,通过案例分析了租赁成本、运输成本、库存成本,以及调运时间与总调运费用之间的关系.算例证实了在租赁费用一定的前提下,运输成本与库存成本越高,托盘调运越少;反之,租赁托盘越少;另外,调运时间越长,租赁托盘越多.研究成果可为铁路集装化运输中空托盘调运提供理论借鉴.     

基于时间Petri网的集装箱码头AGV调度系统建模研究

在分析了集装箱自动化码头物流系统中的自动导引小车-AGV工作情况的基础上，提出了利用时间Petri网对AGV调度系统建模和性能分析的基本思路；建立了AGV的运输路径模型，并进行了系统性能特性分析；结果表明这种模型能够准确地描述集装箱码头物流系统的运行状况．     

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在重大灾害事件中,交通需求是影响区域疏散路线规划效果的关键因素之一.考虑实际应急疏散过程中的异质动态交通流差异性装载和分配过程,建立了一种基于受灾人员和应急物资两种异质动态交通流的最小费用流模型;然后针对两种异质流不能混合分配、网络流占用随时间变化更新等特点,提出了一种基于时间扩展的最小费用路线启发式算法,最后给出了相应的算例验证了模型和算法的可行性.结果表明：受灾人员响应行为的快慢影响着疏散时间、拥塞程度、分配的有向路数目;同时针对不同的受灾人员响应行为,调整应急物资装载时刻和装载量,可以有效缩短疏散时间.     

高铁行车调度合理工作负荷研究

高铁行车调度的工作负荷与列车运行安全有着非常密切的联系。本文采用任务分析法在对行车调度的工作内容进行详细分析的基础上，建立了相应的工作负荷模型，并以京沪高铁行车调度为研究对象，研究分析了他们的全日工作负荷。     

基于服务池的高速铁路应急资源全域优化调度方法

为提高高速铁路应急处置效率,实现资源统一调配,融合云计算和大数据技术,研究了高速铁路应急服务资源的调度问题。在应急云资源建模、应急云服务虚拟化建模、云服务池建模、高速铁路现有应急救援系统的资源使用建模、云计算模式构建的基础上,建立了跨总部和区域的高速铁路应急资源服务池的全域优化调度模型,提出了云资源传输总距离最小、资源协调成本最低、运行处理时间最短、当资源缺乏时需增加的资源数最小等4个优化目标;针对问题的特征,研究提出基于双层粒子群的高铁应急服务优化调度方法。对于给定的案例,选取距离最小作为优化目标,运用提出的方法可给出优化的资源调度方向和资源调度数量,验证了所提出的方法对于求解分布式应急云资源调度问题的有效性。     

基于时间和能耗权重的密集停车场调度策略

平面密集停车是一项全新的停车方案,利用四向移载设备配合停车托盘来实现密集停车功能. 为研究其调度问题,利用改进最短路径算法求解平面密集停车场内任一车位上车辆出库调度的综合最短路径. 不同客户对时间和费用的偏好不同,电机空载和满载时能耗不同导致调度成本不同,故引入时间权重和能耗权重两项指标建立数学模型. 通过仿真模拟,实验结果验证了模型的可行性. 研究结果表明,建立的车辆调度模型可用于密集停车场的出库调度,在保证车辆调度出库时间合理的基础上节约能源消耗、降低成本,实现了经济环保的目标.本研究对智能平面密集停车场的推广应用做出了一定的贡献.     

基于时间和能耗权重的密集停车场调度策略

平面密集停车是一项全新的停车方案,利用四向移载设备配合停车托盘来实现密集停车功能. 为研究其调度问题,利用改进最短路径算法求解平面密集停车场内任一车位上车辆出库调度的综合最短路径. 不同客户对时间和费用的偏好不同,电机空载和满载时能耗不同导致调度成本不同,故引入时间权重和能耗权重两项指标建立数学模型. 通过仿真模拟,实验结果验证了模型的可行性. 研究结果表明,建立的车辆调度模型可用于密集停车场的出库调度,在保证车辆调度出库时间合理的基础上节约能源消耗、降低成本,实现了经济环保的目标.本研究对智能平面密集停车场的推广应用做出了一定的贡献.     

公交车的调度优化研究

公交运营调度是整个公交企业管理业务的核心。依据石家庄市32路公交线路调查的客流数据,建立了兼顾乘客和企业经营者双方利益的目标优化模型,编排出适合其实际行车运营的调度表,从而为车辆调度提供了可靠的依据。