可变线路公交车辆调度算法优化研究

为提高可变线路公交的调度效率,在建立以服务人数最多和乘客出行时间最小为目标的可变线路公交调度双层规划模型之后,以拒绝=重新插入为思路,分别从减少乘客平均出行时间(算法2)和降低系统拒绝率(算法3)2个方向出发,对简单插入算法(算法1)进行优化,提出2种调度优化算法以提高简单插入算法的精度.通过仿真试验对3种算法进行比较,研究结果表明,乘客出行需求为10人/h时,3种算法不会或偶尔出现拒绝乘客的现象,最大拒绝率分别为11%,3%和0%,平均乘客平均出行时间均在51 min左右;乘客出行需求为15人/h时,3种算法的平均拒绝率分别为6.70%,3.67%和3.28%,方差分别为14.90,12.64和11.91,平均乘客平均出行时间分别为73.49 min,77.50 min和78.73min.与算法1相比,算法2和算法3更能够提高调度效率和保证系统服务质量的稳定;与算法2相比,算法3能够在不明显提高乘客平均出行时间的基础上,进一步降低系统的拒绝率.      

基于蚁群算法的船舶调度优化研究

新时期背景下,国际贸易活动日益频繁,船舶的大型化发展趋势愈加明显,也为集装箱海运运输网络转型发展提供了必要平台,逐渐发展成健全网络体系。在这种情况下,对船舶的优化调度作用逐渐突显出来,通过对船舶运力的合理规划能够使船舶企业营运的成本支出明显减少,现实意义显著。而在优化船舶调度方面,将蚁群算法引入其中,构建以蚁群算法为基础的船舶调度优化模型,能够为船舶调度工作的顺利开展提供有价值的参考依据,进一步推动现代船舶行业的进步与发展。     

家庭光伏发电系统动态经济调度研究

随着光伏发电技术的快速发展,我国安装光伏发电系统的用户逐年增长,研究家庭光伏系统动态经济优化调度问题具有重大意义。以用户收益最大化为目标函数,设置上网比例和买电比例作为决策变量,充分考虑家庭光伏发电系统的并网收益、购电支出、政府补贴、光伏阵列和蓄电池系统维护支出等因素,确定了发电系统的经济效益调度模型。在MATLAB仿真环境中,以某家庭光伏发电系统24 h内的运行调度为算例,选取目前市面上实行的几种购电电价机制,采用改进型粒子群优化算法对所建立的模型进行寻优求解。分别比较了基本不同电价机制和不同的负荷情况下所得到的最优收益,最终为调度者提供了最好的调度策略。     

突发事故应急船只调度算法研究

为了提高突发事故下应急船只的疏导能力,保持交通畅通,需要进行船只应急调度算法优化设计,提出基于并行动态负载均衡的突发事故应急船只调度算法,采用分布式的网格区域模型对船只交通网络进行群体隔离,结合动态负载均衡方法进行船只出入港流量的疏导模型设计,通过并行控制方法进行突发事故下船只调度控制,实现船舶应急交通网络的负载均衡,提高了船舶在突发事故下的应急疏导能力。仿真结果表明,采用该算法进行应急船只调度的控制性能较好,负载均衡能力较强,提高了船舶交通的应急处置能力。     

基于云计算的船运物流运输调度方法研究

传统船运物流调度方法能够实现船运物流的运输,但针对港口货物存在分散性、复杂化、多到达地的情况,则会产生物流运输效率低,调度运行不畅的问题。为此提出基于云计算的船运物流运输调度方法研究。通过云计算船运调度方法模型的设计,完成多层级调度方法与总体框架的建立;利用调度通信机制,科学掌握船运状态,依托云计算调度方法核心计算机制,完成对船舶的科学调度,进而实现建基于云计算的船运物流调度方法。实验数据表明,设计调度方法,具有良好的处置货物能力,科学的船舶调度性。