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91.
为提高居民出行入户调查样本代表性,使调查数据能够准确反映居民出行特征,在分析居民出行调查数据处理现状及常规扩样方法局限性的基础上,引入基于人口合成技术的IPU算法(iterative proportional updating)和GRE算法(generalized regression),对深圳市居民出行入户调查数据进行实证分析,并利用相关系数及相对误差指标对扩样结果进行评价.结果表明:利用算法关联家庭与个人表的频数矩阵,通过迭代调整扩样权重值、IPU算法和GRE算法均能很好地拟合家庭与个人的属性分布与总体一致,且相对误差控制在6% 左右,满足扩样的精度要求.由于IPU算法更具普适性,算法不受初始权重及稀疏样本限制,其扩样误差及波动性较小,扩样结果更为稳健. 相似文献
92.
城市轨道交通线路车辆由运用车、检修车和备用车组成,通过研究城市轨道交通车辆检修与运用的关系问题,合理排布列车的维修运用计划,给出每列车适宜的日运行计划,优化检修车和备用车的配置数量.以列车每日运行需求、检修计划为约束条件,建立车辆运用计划模型,并以某城市轨道交通线路为案例,运用mathmatica计算,对比月修、架修、大修时列车的每日运行计划,优化每日列车开行次数,准确得到列车的到达检修时间及周期,从而避免大量列车同时到达检修周期.研究结果有助于解决列车的欠(过)修问题,使列车运用更加合理,为未来智慧化轨道交通的列车排布打下基础. 相似文献
93.
市场需求的不确定性使得企业经常产生临时性物流需求,物流现货市场采购的补充作用能够有效解决上述问题.为最大程度地利用运力及物流网络,降低运输成本,提高企业收益,承运人往往通过运输服务组合拍卖的形式选择运输线路组合.针对如何在运输服务组合拍卖中选择合适的运输线路组合这一关键问题,基于零担物流承运人的视角,建立了以收益最大化为目标的数学模型,提出了一种基于托运任务间协同效应的求解策略,并采用粒子群算法通过两个不同规模的算例对所提模型及协同效应策略进行验证.在小规模算例1中协同效应策略与反向精英粒子群算法求解方案相同,但协同效应策略运算时间仅需120.6 s,较反向精英粒子群算法减少1775.1 s,求解时间缩短93.64%;算例2中协同效应策略得到最优方案仅耗时148.6 s,反向精英粒子群算法求得相同最优方案则需4125.9 s,运算时间增加96.4%.研究结果表明:使用协同效应的求解策略在两个算例中均能够得到较为满意的决策结果,且计算复杂度较小,在求解质量相同的情况下,协同效应求解策略运算时间更短. 相似文献
94.
车辆路径问题(VRP)是供应链管理中的关键问题,同时环境问题又是物流领域亟待解决的主要问题之一,所以在研究VRP过程中结合当前环境是研究低碳运输的重要方式。为实现低碳运输,文中计算油耗时考虑了车辆的载重和车速,并以最少成本作为目标函数对VRP进行研究,建立数学模型,对传统的人工蜂群算法进行改进,最后通过matlab软件进行仿真实验。 相似文献
95.
96.
97.
利用改变网络计划的逻辑关系和缩短关键工序的持续时间两类方法,对一个初始网络进行时间优化,从而使一个网络计划合理、有效、可行。 相似文献
98.
99.
100.