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铁路集装箱堆场混堆区箱位分配优化模型与算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对铁路集装箱堆场混堆区中的零散箱箱位分配问题,在集装箱到达时间和离开时间已知的条件下,建立一个计划期内以倒箱次数最少为目标的多时段动态集装箱堆场箱位分配模型。在计划期内将每时段起重机作业按顺序划分为提箱和卸车两个过程,采用5组0-1变量刻画两种作业、作业前后集装箱的状态以及箱位的状态,由此建立非线性0-1规划模型。考虑到模型所刻画的问题具有NP-hard性质,设计遗传算法求解。算例表明:该模型及算法能够有效地优化堆场内零散箱的箱位分配,提高集装箱堆场的作业效率。 相似文献
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驼峰连挂区的设计合理与否直接关系到车辆是否超速连挂以及产生天窗的数量,对驼峰作业的效率、能力和安全影响很大。鉴于目前对连挂区的设计仍存在问题,以难行车溜行距离尽可能远、减速顶数量尽可能少以及连挂区计算高度与理想高度的差值最小为目标函数,建立连挂区设计为三坡段的多目标优化模型。依据模型具有离散组合优化的特点,先确定坡度的组合方案集合,而后采用分析比选方法来寻求问题的最优解。通过计算分析,得出各坡段合理的坡度组合方案以及与坡段长度的最佳比例匹配关系。在既有驼峰设计规范的基础上,为进一步优化驼峰系统的设计提供理论依据。 相似文献
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时间依赖网络最短路径TDSP(Time-Dependent Shortest Path)是SP(Shortest Path)的衍生问题之一,与传统SP相比,TDSP在通信网络以及交通运输网络中更具有实际应用价值.在一些特定条件下,如FIFO网络或离散条件下非FIFO网络,TDSP可能存在实例多项式时间算法,而当边成本为一般函数时,已被证明不存在多项式时间算法.更具一般性,在不对边成本函数性质作限定的情况下,本文建立了时间依赖网络最短路径问题的优化模型,给出了求解此类模型的基于网络顶点优先权编码的双层优化智能算法.最后进行了算例分析. 相似文献
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针对带硬时间窗的车辆路径问题(VRPHTW)求解,提出了一种混合单变量边 缘分布算法(hybrid UDMA,hUDMA),改进了基本UMDA的概率模型.统计节点按路径分 布的概率,使其能够在解空间上找到节点-路径的分布关系,提高了UMDA的全局搜索 能力.采用两阶段插入法进行最佳节点搜索和路径分配完成UMDA采样操作,通过种群 进化来获取最优解.计算Solomon 100 客户的6 类问题56 个算例的实验结果表明:在最优 解的取得方面,C类算例能够全部取得最优解,R、RC类算例能以50%左右概率取得最优 解;在平均误差方面,C类算例计算结果与已知最优解一致,R、RC类算例计算误差率与 已知最优解比较接近,平均误差率为1.03%. 相似文献
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居民出行OD调查数据的缺失,将会给调查数据的后期处理工作带来一定的困难.通过EM算法介绍,讨论如何应用基于样本的EM方法来解决OD调查中的数据缺失问题,并通过具体实例演示其操作过程,验证该方法可为交通预测者科学预测、合理规划提供完整、准确的数据基础. 相似文献
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针对运输网络为多重图的双目标带时间窗车辆路径问题设计了蚁群算法.首先,建立了多重图的双目标带时间窗车辆路径问题的数学模型,提出了针对该问题解的搜索空间构建方法,定义了一种综合考虑各优化目标、时间窗和信息素等启发信息的状态转移概率公式. 为了对比说明该算法的有效性,同时设计基于NSGA-II的多目标遗传算法.针对本文算例,对蚁群算法中的各参数进行了敏感性分析,根据分析结果设定算法参数,获得了算例的Pareto最优路径集,同时与NSGA-II算法及相关文献算法针对运行时间、收敛性和群体多样性进行比较.结果显示,本文设计的蚁群算法在这3个指标上均明显优于NSGA-II算法;在相同蚂蚁数量情况下,本文的算法在收敛性和群体多样性方面优于相关文献算法. 相似文献
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利用随机过程基本理论,对批处理系统的作业调度性能进行了分析,给出了确定作业平均丢失率、作业队列长度等系统参数的计算方法,针对单道批处理系统提出了作业队列长度、作业平均到达强度、系统平均服务强度和作业被拒绝收容的概率之间的关系,最后通过分析确定了一个实际批处理系统的CPU主频。 相似文献
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以减少运输路径沿线发生事故的风险及减少事故发生后对城市交通的影响为目的,利用交通流理论研究城市危险品运输路径的选择问题.首先利用传统风险管理理论对路段发生事故的风险及发生事故后的交通损失进行分析,提出了路段风险度的定义;利用Dial算法对路段的损失幅度进行计算,从而得到各路段的风险度,建立了风险度最小的危险品运输路径选择模型;然后利用传统标号算法设计了该模型的求解方法;最后通过算例分析了路段交通量与其风险度的关系,得出路段的交通量与路段风险度之间的关系. 相似文献