智慧客服中心BOM在轨道交通行业的发展研究

对智慧客服中心BOM在轨道交通行业发展中的前景进行展望,对票务处理传统BOM问题进行剖析,并从智慧客服中心BOM未来发展功能、系统性能需求、系统结构等多角度展开研究,为智慧客服中心BOM在轨道交通行业可持续快速发展提供一种参考方案。     

交通基础设施视角下物流与区域经济协调发展路径研究

随着物流运输的发展,公路运输增长造成的拥堵对交通安全和环境污染均造成了一定的影响。为了减少物流业造成的负面影响,维持物流业驱动区域经济发展,从优化交通基础设施的布局和建设、推广多式联运和智能物流系统、完善物流配套设施和服务、强化交通运输安全和环保管理以及推进区域协同发展和经济一体化等方面,对物流业与区域经济协调发展路径进行了深入探究。     

从先行先试到先行示范——深圳特区40年综合交通体系发展历史实践与未来展望

在中国工业化、城镇化、现代化的不同发展阶段,深圳作为改革开放试验田,在交通领域积极探索适配特定历史阶段特征的交通发展模式.系统梳理得出深圳交通模式先行先试的深层次逻辑:1)领先于全国探索交通供给路径问题,打破政府单一来源的交通供给模式,丰富交通供给路径选择;2)准确识别交通体系结构性演变趋势和发展节奏,始终坚持将集约化...     

基于两阶段模型的城市多模式旅游路径选择

为适应旅游交通产业的发展,解决游客出游线路规划时所面对的问题,建立了2阶段模型以优化城市多模式旅游路径选择。第1阶段,研究了旅游情境下影响游客交通方式选择行为的主要因素,综合考虑了“游客社会经济”“出行特征”和“交通方式”3方面的影响因素,以及同起讫点间不同交通方式(公交车、地铁、出租车/网约车)的步行距离比、资金消耗比和运行时间比等9个因素,在南京市开展问卷调查,构建多项Logit(MNL)模型,分析了游客的出行交通方式选择行为;第2阶段,基于旅游路径选择的最优要求、分段要求以及限时要求,构建了基于DC-TSP的城市多模式旅游线路规划模型,并利用LKH求解器进行模型求解。结果表明：所建模型充分考虑了城市多模式交通网络特征,可满足城市内旅游线路规划需求。     

改进群智能优化算法的海上物流配送路径优化方法

传统算法过早陷入局部最优,不能考虑全局配送问题,导致海上物流配送成本偏高,因此研究改进群智能优化算法的海上物流配送路径优化方法。该方法根据海上物流配送约束条件,建立路径优化模型,利用改进群智能优化算法,进行全局域中混沌局部的同步搜索,实现海上物流配送路径优化。实验结果表明,此次研究方法的物流配送成本,比传统方法低了24 332元,可见此次研究的路径优化方法更好。     

智能网络海上船舶物流运输最佳航线选取模型

常规的物流运输航线选取模型无法获取实时天气及周边环境信息,导致绕避台风不及时。为此利用智能网络技术,设计海上船舶物流运输最佳航线选取模型。分析随机变量对物流运输路线的影响,利用智能网络获取船舶实时位置,计算航线运营成本,了解运输总需求,分析船型大小与其挂靠频率间的关系,选择合适的靠泊港口与靠港顺序,完成智能网络下海上船舶物流运输最佳航线选取模型设计。采用仿真对照实验,测试该模型应用效果。实验结果表明,将智能网络技术应用到最佳航线选取过程当中,能够实时获取相关信息,准确地制定船舶绕避台风方案,选择最为合适的物流运输航线,保证货物安全并准时到达。     

权重完全未知犹豫模糊混合集成算子的群决策方法及应用

在犹豫模糊环境下,针对评价属性权重和专家权重信息完全未知的情形,结合犹豫模糊混合加权集成算子,提出一种合理有效的群决策方法.首先,依据改进的犹豫模糊熵结合均熵求得决策者的客观权重,利用熵最小化原则和犹豫模糊指数熵确定评价属性的权重;接着,分别利用犹豫模糊加权算术平均算子和犹豫模糊混合加权算术平均算子对个体及群体犹豫模糊决策矩阵进行集结;然后,通过犹豫模糊得分函数实现方案的排序和择优;最后,把该方法应用在应急救援路径选择问题上,进而验证了所提群决策方法的有效性和实用性.     

先进出行信息下事故对行程时间可靠性的影响

定义路径行程时间可靠性为在交通事故期间内平均路径行驶时间小于事故前路径出行时间乘以可接受拥堵水平的概率,由此导出路网行程时间可靠性.假定事故持续时间服从正态分布并将研究时域划分成相同的时段,在先进出行信息下,利用元胞传输模型进行路段流量加载,给出了每一个时段内路径行程时间的递推式,并在每一个时段内更新1次路径出行时间,出行者根据更新的出行时间运用Logit模型进行路径决策,最后基于Monte-Carlo法模拟求解路网行程时间可靠性.算例结果表明,行程时间可靠性随事故持续时间和方差及需求的增加而减小;可靠性随可接受拥堵水平的增加而增加;在拥堵网络中,包含事故路段的OD间需求越高,可靠性越低.     

非结构化信息存储系统中事务处理机制的实现

针对目前非结构化信息存储系统中事务处理模型的不足，介绍一种新的事务处理系统OBSA-TPS，实现一种基于语义树的多粒度封锁机制，提高了非结构化信息存储系统事务处理的并发能力，从而使得以非结构化信息为主体的Web应用系统能够完成较为完善的事务交易处理．