多人共站第一类混流装配线平衡问题的优化

针对使用传统模型和算法求解第一类多人共站混流装配线的平衡问题，兼顾工作站数、工人数和工作站负荷均衡，引入了新变量和不对称约束来构建新的数学模型. 提出了一种改进的鸡群算法，使用基于优先权值的编码方式在解码过程中优先选择能最早开始作业的工人来减少序列相关空闲时间，设定工位分配接受准则来分配工人数量以减少工位平均空闲时间；根据适应值大小将种群分为3个不同的群体来实现系统的有效搜索，其中，公鸡群个体基于其适应值差异在不同大小的邻域范围内搜索，母鸡群个体基于适应值相关的参数分别向所归属的公鸡或者其他公鸡/母鸡方向搜索，小鸡群个体则向其归属的母鸡方向搜索；最后将新模型和改进的鸡群算法用于求解标杆算例. 研究结果表明:在算例验证中，对比传统的模型，新模型多找出8个算例的最优解，且寻优速度更快；在算法平均收敛运算时间相似的情况下，本文所提算法求得的平均工人数、工位数以及平滑指标系数等评价指标分别提高了10.74%、16.05%和44.89%，验证了所提模型和算法的有效性和优越性.      

基于客流导向的长大市域轨道交通组织优化方法研究

以北京市轨道交通平谷线为依托,基于线路功能定位和客流需求,对车辆选型、运营交路方案进行探索性创新研究。提出一种行车组织优化模型及求解算法,并以运力运量、工程投资、客流-车流匹配率等关键性指标为比选目标,确定该市域快线的最佳行车组织方案,以期为类似市域快线行车组织方案的合理选择提供理论支撑。     

多特征融合的船舶轨迹相异度模型分析与优选

基于船舶自动识别系统轨迹，构建了船舶轨迹静态相异度模型、动态相异度模型以及组合相异度模型，包括轨迹起点和终点相异度模型、轨迹长度相异度模型、轨迹空间分布相异度模型、轨迹航速均值相异度模型、轨迹航向均值相异度模型、轨迹航速标准差相异度模型和轨迹航向标准差相异度模型；采用KNN分类算法进行轨迹分类，分析了单个相异度模型的有效性和时效性，对比了单个相异度模型和组合相异度模型下轨迹分类效果，研究了组合相异度模型中相异度模型的类别和权重对轨迹分类的影响；分别以内河航道和港口水域船舶轨迹进行试验。试验结果显示:在采用单个相异度的情况下，就分类效果而言，轨迹起点和终点相异度模型和轨迹航向均值相异度模型在内河航道和港口水域船舶轨迹分类效果均优于其他模型，而基于轨迹航速均值相异度模型和轨迹航速标准差相异度模型的轨迹分类效果最低，就分类效率而言，基于航速、航向均值和标准差的相异度模型耗时明显低于其他3个相异度模型；采用组合相异度进行轨迹分类，内河航道和港口水域船舶轨迹分类结果的基于精确率和召回率的宏平均值和微平均值均能接近99%；将组合相异度中相异度类别数由4个增加到7个，轨迹分类评估结果进一步得到提高。因此，单个相异度模型中以轨迹起点和终点相异度模型、轨迹航向均值相异度模型以及轨迹空间分布相异度模型分类效果最优且稳定，而轨迹空间分布相异度模型和轨迹长度相异度模型耗时明显高于其他方式，各相异度模型在不同场景中的适应性基本相似，通过增加组合相异度中相异度类别能够提高轨迹识别效果。      

不确定环境下交通网络应急预防护优化研究

交通网络是灾害发生后实施及时救援和应急疏散的重要物质基础之一.为提高交通网络在灾害中的抗毁能力,保证交通网络的可靠性,针对不确定环境下的交通网络应急预防护问题,以灾前养护加固成本和灾后修复费用最小化为目标,同时考虑资金预算、灾后网络连通性、旅行时间可靠性和灾后路段通行能力等约束,构建了双层规划模型进行问题描述,并利用基于Frank-Wolfe的模拟退火算法进行设计了问题的求解方法.算例计算分析表明,所提出的模型和算法计算快捷,结果合理.研究结果表明:养护后的交通网络抗灾效果明显,本文提出的方法可以为相关问题提供有效的决策依据.     

基于符号回归算法的地铁盾构刀盘扭矩预测研究

为了提高盾构机工作效率、降低施工成本,依托深圳地铁8号线某盾构区间段工程,基于符号回归(Symbolic Regression)算法,对不同掌子面的刀盘扭矩进行了预测。分析了推力、土仓压力以及贯入度变化及换刀对扭矩的影响。结果表明,贯入度增大会导致扭矩增加,但是土仓压力的增加可能会降低扭矩。扭矩模拟数学模型具有较高精度,模型中自变量变动引起因变量变化的趋势与现实情况一致。     

基于K-Means聚类算法的城市轨道交通站点分类及客流特征分析

文章立足于沈阳市轨道交通站点800 m范围内的人口分布、开发强度、公交接驳、路网长度分布、站点位置属性、站点客流数据等六大维度数据,采用K-Means聚类算法将城市轨道交通站点划分为居住型、商业商务型、综合开发型、产业型、交通枢纽型五大类;基于站点聚类成果,叠合多样化数据分析总结各类站点客流的普适性规律,可为后续站点周边基础设施完善、站点客流预测、车站运营组织方案做出指导。     

基于BIM技术的铁路变配电所线缆敷设优化

为解决传统方法在铁路变配电所敷设施工时完全依靠二维设计布线图纸,易发生扭绞、交叉以及浪费物料等问题,基于建筑信息模型(BIM,Building Information Modeling)技术对铁路变配电所的线缆敷设进行优化。利用改进的快速扩展随机树(RRT*,Rapidly Exploring Random Tree*)算法,在三维视图下进行智能布线,解决了线缆布放规划复杂,工艺要求高,施工工艺难以掌握等问题,避免了施工过程中扭绞等问题的发生,同时实现了布线路径最优化。此外,还可以三维动画的形式对整个线缆敷设过程进行模拟和演示,并生成包含路由、长度、规格型号的线缆清单,显著提高了施工效率和工艺质量。