基于累积前景理论的物流配送干扰管理问题研究

在实际物流配送中,客户时间窗的变化经常导致配送方案的改变,而对其他客户满意度造成的影响.为此,提出累积前景理论,建立了价值函数和概率权重的乘积来衡量客户的满意度,并运用干扰管理的思想,设计了扰动最小的干扰策略和扰动恢复模型.同时,提出一种改进的自适应蚁群算法,改进了蚂蚁状态转移规则和蚂蚁的信息素更新方式,并用模拟退火算...     

基于NSGA-Ⅱ算法的陡波型柔性立管优化设计方法

在柔性立管中部添加浮力块可使其形成陡波构型,合理的浮力块布置对陡波型柔性立管整体性能具有重要意义.论文以陡波型柔性立管悬挂点张力和锚固点张力为优化目标,以立管最大有效张力和最小弯曲半径为约束条件,构建了多目标优化模型.针对我国某海域应用于浮式生产储油装置的陡波型柔性立管系统,选取立管动态响应最大的4种典型工况开展动态时...     

截面含任意多种不同时变特性时初应变问题的通用有限元算法

材料的收缩、徐变、温差梯度分布等都属于初应变问题.基于空间梁单元,该文实现了一种截面含任意多种不同初应变特性材料初应变问题的通用算法,此算法有以下特点:截面允许含有任意多种不同时变特性;可以统一实现收缩、徐变、温度等所有初应变问题的计算;初应变的发展规律可以是任意的;无论截面含有多少不同时变特性,都可以准确分析出由于材料相互间的内部约束产生的自应力及由于结构外部边界约束产生的应力;可定量分析普通钢筋和预应力钢筋对桥梁时效力学行为的影响,并定量计算出由此引起的应力重分布.     

基于两层编码的进化算法及其在控制混沌中的应用

针对RBF（Radial Basis Function)网特点,提出基于两层编码的进化算法来同时确定网络结构和参数。文中分别采用两种不同的遗传算法GA（Genetic Algorithm）和进化规划EP（Evolutionary Programming）训练网络。实验结果表明,基于这三种不同进化算法的RBF网络都能有效地控制混沌系统,其中EP的训练和控制结果最优。     

基于YOLO的铁路侵限异物检测方法

基于现有的铁路侵限异物检测方法只能识别出静态障碍物且识别速度较慢的问题,提出一种基于YOLO算法的铁路侵限异物检测方法.针对铁路侵限异物检测的特殊性,合理设计YOLO模型结构.采用24个卷积层、4个最大池化层及2个全连接层完成异物图像的提取、降维、识别输出,并使用实拍疑似侵限异物图片对YOLO模型进行预训练,达到学习及降低过拟合的目的,最终实现了异物定位及识别的功能.实验中通过对1 660张单幅疑似铁路侵限异物图片进行检测,结果表明,该方法对正常曝光的侵限异物图片检测准确率较高,而且在识别速度方面较AlexNet及Adaboost算法具有较大的优越性.     

大跨径连续梁桥静载试验变形的快速预测技术研究

大跨径PC连续梁桥静载试验过程中的结构分析是比较耗时耗力的工作,容易出现错误。根据已有数据,利用模型树机器学习算法,开发相应程序并训练得到相应的预测模型。利用该预测模型,可以快速预测静载试验状态下的桥梁跨中下挠的理论值,预测结果可以作为"校核参考值",用于结构分析结果的校核工作。测试数据表明,该算法预测误差较小,算法本身具有很好的工程应用价值。     

区块链在智能交通领域中的应用研究

由于区块链具有难以篡改、异构灵活、智能合约自动执行、协作机制透明、安全可靠的特点,在诸多领域得到应用和推广。结合智能交通领域的业务需求和区块链的技术特点,对区块链在交通领域中的应用研究进行了初步探讨。     

基于部分集卡到达信息的码头进口箱翻箱优化

集装箱码头进口箱提箱作业过程中,由于外集卡到达时间的不确定性,存在外集卡提箱顺序与目标箱的堆存位置不一致,从而产生大量翻箱.为了解决这一问题,本文以期望翻箱量最小为落箱位置的选择原则,提出最小化二次翻箱启发式算法,利用算例验证算法的有效性,分析集卡到达的信息质量对进口箱提箱翻箱的影响,根据集卡到达信息质量的不同选择最佳翻箱规则.结果表明:提出的翻箱策略可以在获得部分集卡到达信息下有效地减少翻箱,针对不同的集卡到达信息质量,采取相应翻箱规则进行翻箱作业能有效减少翻箱,提高码头堆场的作业效率.