万家团圆 欢度中秋 邀明月 公交运营 真诚服务 献爱心

北京9月11日,北京公交客六分公司第三车队(983线路)一行人来到丰台区王佐乡乐邻里敬老院,了解老人们的生活起居和身体健康状况,同时送上亲手制作的“爱心月饼”,祝愿老人们幸福快乐。深圳9月12-13日,深圳东部公交B850线、369线等与乘客一起“话中秋、猜谜语、抢答题”共度佳节。公交车内,趣味横生的谜题吸引了乘客的注意,大家纷纷参与到猜谜活动中来,车厢里充盈着和谐愉悦的节日气氛。     

运营重载铁路项目隧道基底病害整治技术

以中南通道铁路(瓦日线)吾沿河隧道病害治理为工程背景,针对地下水、基底虚渣、软弱围岩、地应力等因素造成的隧道基底病害进行研究,通过泄压、注浆加固、结构及道床拆换等方式进行专项治理,取得了成效,保障了铁路的正常运行.     

CAPE型船舶在港口接卸时的若干问题

CAPE型船舶以承运矿石、煤炭等大宗散货为主,具有载货多、运货稳、费用省等特点.此类船舶易出现中垂、中拱现象,因此应制定合理的装卸计划,确定各舱货物装卸及压载水注入和排放的数量、顺序,尽量使船长各段上的浮力和重力保持一致.为提高作业效率和保障安全,应熟悉货种特性,正确选用和妥善安排机械、人力,搞好作业衔接和配合.     

试验变压器空载合闸时涌流问题探讨

本文从低压电器试验用变压器的特点出发,分析了试验变压器空载合闸时涌流产生的过程,以及试验变压器空载合闸涌流的特点和影响空载合闸涌流大小的因素,并提出了降低试验变压器空载合闸涌流在大小的措施。     

战时舰载导弹配送路径规划模型构建研究

针对战时舰载导弹配送路径规划问题,考虑到战时舰载导弹配送时涉及到的多个因素,从动态规划、图与网络角度进行分析,建立了单参数、多参数和多始点、多终点的配送路径规划问题的数学模型,有效地对战时舰载导弹配送路径进行了优化.同时,运用MATLAB和LINGO对有关的实例模型进行求解验证,对战时舰载导弹配送中缩短配送时间、降低配送需要投入的保障力量、确保高效、快速、准确、及时完成配送任务有一定的理论参考价值.     

基于车流量波动的列车编组计划与车流径路综合优化

在铁路日常运输组织中,存在大量的不确定因素,考虑这些因素对车流组织工作的影响至关重要.在列车编组计划优化中,考虑车流量的波动性,假设其服从一定的概率分布,根据事先给定的置信水平,按照机会约束规划理论,考虑车站和线路能力限制等约束,以车流集结总消耗、改编额外总消耗和总走行消耗之和最小为优化目标,建立基于车流量波动的列车编组计划与车流径路综合优化模型,设计基于随机模拟的改进分枝定界法对模型进行求解.研究表明:考虑车流量波动情况下的列车编组计划最优方案鲁棒性较强,而且随机参数的模拟规模越大,最优方案的稳定性越好.     

基于三参数区间数的编组站子系统能力协调研究

随着高速铁路逐步成网,普速铁路的运输能力得到了极大释放,铁路运输系统之间原有的平衡状态需要重新协调。对于编组站能力的既有研究,大多采用"定值"形式及"刚性"协调策略,不能有效揭示子系统的匹配变化规律。综合考虑编组站能力的波动性及动态适应性,以系统静态、动态协调为目标,构建了编组站子系统能力协调模型,并通过引入缓冲算子的功效系数法对多目标函数进行简化,利用区间占优及区间分析理论对目标函数与困难约束中的不确定性区间参数进行处理。基于双向三级六场编组站设置算例参数,并通过Lingo软件对模型进行求解,结果表明当车站上行系统列流量为136列、下行系统列流量为130列时,能够达到编组站子系统能力协调模型的最优状态,证明所用方法是一种研究编组站子系统能力的有效方法。     

基于TOPSIS法和灰色理论的交通信息网络布局优选

交通信息网络布局是实现交通信息网络高效运转的基础,合理的交通信息网络布局能够很好地解决交通运输普遍存在的道路利用率不高、路网运行效率低下的问题。针对交通信息网络布局模式进行评价及优选,建立交通信息网络布局评价指标体系,以TOPSIS法和灰色理论为基础,将层次分析法与熵值法相结合确定各指标的权重,以此构建TOPSIS法和灰色关联分析的多属性决策模型。以成都市为例,对其交通信息网络布局模式进行了优选,得出应采用网孔式网络布局方案结论。结果表明:TOPSIS法和灰色关联分析的多属性决策模型在对方案进行优选时,能很好地避免传统TOPSIS在决策过程中,当两个方案均与正、负理想解距离相等而无法判断两个方案优劣的问题,适用于对区域交通信息网络布局模式的评选。     

基于分解协调法解决多库房库存-路径问题

建立一个组合经常性库存费用、安全库存费用和随机路径费用模型后,首先,设计一种基于Monte-Carlo抽样求解路径期望费用方法。其次,针对解决此问题,使用传统分解协调法(DCM)的协调参数收敛性差的问题,应用遗传算法(GA)设计了协调参数。此外,对解决子系统随机需求车辆路径问题,为提高交叉熵法的性能,根据分位值改变大小,对用于更新Markov转移矩阵的路径,设计了自适应调整方法。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于动态罚函数的铁路车流分配与径路优化模型

为解决铁路车流分配与径路优化模型中的难约束问题，避免群智能算法在应对该问题时难以求解的不足，提出了一种基于惩罚函数的约束优化方法. 首先，在车流分配及径路优化基本模型的基础上设置虚拟弧，在目标函数中增加惩罚项的方式松弛掉模型中的弧段能力约束，同时对惩罚项中的惩罚力度和惩罚因子设计动态更新的策略；然后，将改进灰狼算法（improved grey wolf algorithm，IGWO）应用于车流分配与径路优化模型的求解；最后，结合某一地区的路网数据，对改进前、后的模型和算法进行对比分析. 算例结果表明:与改进前的模型相比，引入惩罚项之后，IGWO可以在限定的范围内找到满足弧段能力约束的可行解；与灰狼算法（gray wolf algorithm，GWO）相比，IGWO计算所得的配流方案使OD （origin-destination）货流的平均绕行率和货物总走行公里数分别下降了2.6%和5.2%.