遗传算法确定零担货物的选择装箱方式

提出了在铁路运输中应用遗传算法确定零担货物在集装箱中的合理选择装箱 ,并阐述了该算法的具体实现过程 ,有利于提高决策效率和促进铁路实现集装箱运输作业物流化     

基于PPHoQ和随机变量的产品规划方案选择

为了以一种有效的方式反映客观环境的复杂性和备选方案工程特性值的分布特征，首先，结合产品规划质量屋（product planning house of quality，PPHoQ）的相关理论，客户代表使用区间型语言短语表征顾客需求的重要性，进而集结顾客需求与工程特性的关联度以及工程特性的自相关度，得到各项工程特性的重要度；其次，通过对备选方案工程特性目标值分布与最优值的差距分析，计算各个备选方案工程特性差距的总体分布期望值；进一步地，引入随机占优度的思想，构建备选方案两两比较的占优度矩阵；最后，依据工程特性的重要度、占优度矩阵和赋值优先关系矩阵，确定各个备选方案的综合评估指数. 将本文方法应用于某颚式破碎机的设计，项目团队确定了该产品的5项顾客需求和5项工程特性，通过基于产品规划质量屋和随机变量的优选方法对拟定的备选方案进行了选择，最终结果验证了所提方法的可行性.      

不完全车联网环境下单交叉口信号配时方法

车联网技术的发展给城市信号控制带来了机遇，但是车联网环境建设需要一段较长的时间，本文将车联网发展过程中智能网联车和非网联车混行的过渡阶段称为不完全车联网环境。针对不完全车联网环境下城市孤立交叉口信号配时问题，提出了基于双环相位进行相序优化的模糊控制方法。该方法基于双环相位对相序进行优化，模糊控制系统的输入为绿灯相位排队车辆数和红灯相位排队车辆数，输出绿灯延长时间。对SUMO仿真软件进行二次开发，实现该相序优化的模糊控制方法，并且将其与定时控制和模糊控制方法进行比较。仿真结果表明，当智能网联车和非智能网联车混行时，相序优化后的模糊控制方法能够有效的减少车辆的平均等待时间。     

基于累积前景理论的随机异质道路网配流模型

针对出行者择路行为的有限理性和风险取向的差异性,将出行者分为4类:分别以可靠度低于50%的出行时间预算、期望出行时间、可靠度高于50%的出行时间预算和超预算期望出行时间作为选择路径的参考点.推导了需求服从对数正态分布、路段通行能力服从均匀分布条件下各类出行者的前景值计算公式,建立了用等价变分不等式表示的均衡模型.算例结果表明,累积前景理论参数设置对配流具有重要影响,随着收益敏感系数的增大,各类出行者的路径前景均呈增大趋势,且第3、4类出行者比第1、2类出行者变化更显著;随着损失敏感系数和损失规避系数的增大,各类出行者的路径前景均呈减少趋势,且第1、2类出行者比第3、4类出行者变化更显著;随着感知概率系数的增大,第1、2类出行者的路径前景呈减小趋势,而第3、4类出行者的路径前景呈增大趋势.     

铁路列流图自动生成算法

针对铁路列流图目前由手工绘制存在的缺陷,研究铁路列流图自动生成算法。根据图论理论,从列流图中的列流路径由车流组织确定而无需考虑路径长度的特点出发,借鉴最短径路算法,提出站点连通路径标号算法,用来求出起点至终点经历的站点集合。采用点集合及边集合自动生成算法,自动生成路网内的车站、衔接方向、道岔及铁路线。分析不同情形下径点偏移的横纵坐标关系,按列流线等间距绘制的要求提出列流线自动生成算法。依据自动生成算法开发列流图编制软件,运用该软件自动生成具有65条列流线的某路网列流图,证明列流图自动生成算法能够很好地提高设计效率和质量,同时有助于实现列流图的规范化。     

集装箱运输多箱三维装载优化问题的遗传算法

作为一类组合优化问题,多约束条件下的三维装载问题属NP-hard问题,随着问题规模的不断增大,传统的优化算法在求解过程中会产生时间维数灾难问题。本文提出一种遗传算法,用于在铁路集装箱运输中优化具有放置方向、装载顺序、装载质量、装载容积及重心等约束条件的货物三维装载问题,并结合方向及顺序约束采用巧妙的个体编码方法,结合装载质量、装载容积及重心约束构造合理的评价函数。实例计算表明该算法有效可行。     

米轨铁路的运能运量及运输安全研究

针对米轨铁路的现状,分析米轨铁路运能、运量及运输安全方面存在的问题,提出相应措施,以保证米轨铁路的运输安全,适应经济发展的需求.     

高速公路效益后评价指标体系层次结构的分析

基于高速公路效益后评价的内容体系，对高速公路效益后评价指标体系的层次结构进行了分析，并对指标的计算方法进行了探讨。对于完善高速公路效益后评价工作的理论与方法具有重要意义。     

应用模糊数学及AHP分析法优化铁路物流结构

结合铁路物流特殊性,分析现有合作企业的评价、优选方法在定性因素量化分析上的不足,提出应用模糊数学方法量化分析与评价候选企业的兼容性,利用层次分析法量化评价其素质的优劣,将量化结果与定量指标一起带入全局优化求解。使定性因素和定量因素在全局优化中结合起来,并应用(0 1)目标规划模型得到最优合作组合。通过算例证明该方法在优化铁路物流结构中的有效性。