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771.
会议筹备问题的实质是目标规划,本文先利用平均值的置信区间估计预测出与会代表人数,并制定了合理的住宿安排方案使空房费最低,建立了宾馆和客房预订的目标规划模型;接着在会议室和客车安排上提出了代表流动的等概率假设,给出了费用的最优化模型;最后借助优化软件LINGO11.0,对数学模型进行了求解并找到最优解.  相似文献   
772.
文章讨论了动态需求下同级库存协同的重要性,分析了装备调配方案的制定流程,给出了同级库存调剂方案的前提.考虑供应成本和供应满意度的平衡,从运输成本、库存积压和装备短缺损失等方面,研究了上级调拨和同级调剂的成本构成.综合了上级调拨和同级调剂的优点,建立了一个装备调配的最优化模型,得到了最优调配方案.最后用一个实例验证了模型的可行性和有效性.  相似文献   
773.
交通诱导是解决交通拥挤的有效途径,其目标是通过调整出行者的出行路径。实现路网交通流的均衡分配。其中,诱导信息与出行者的路径选择行为是影响交通诱导成效的两个关键因素。文中通过探讨诱导信息与路径选择行为对交通流分布的影响,建立了诱导信息条件下出行者路径选择决策模型。并设计了相对应的求解算法,采用matlab程序进行仿真,并最后对结果进行分析。  相似文献   
774.
为提高城市快速路网的整体功能和运行效益,利用实时动态交通数据,根据动态交通因素对路段通行时间的影响,将城市快速路网划分为非拥塞和拥塞两种情况,基于安全停车距离和剩余通行能力,分别计算了两种情况的路段通行时间,提出了以行程时间最短为目标的城市快速路网行程时间计算与最优路径选择算法.将该算法应用于西安城市快速路网进行案例分析,结果表明:该算法的最优路径计算结果与实际相符,误差在15%以内;最优路径的距离约为最短路径的1.84倍.   相似文献   
775.
对交通流跟驰模型施以拉氏变换(或z 变换),转换为控制系统传递函数形式, 进而通过分析传递函数来探讨交通流系统稳定性及控制方法,这是交通流稳定性理论研 究重要方向之一.为进一步挖掘分析稳定交通流系统在稳定状态下动态特性,基于最优速 度跟驰模型,以控制理论时域分析方法,研究了交通流系统在欠阻尼和过阻尼两种情况 下阶跃响应动态特性,并以仿真算例验证了理论正确性.过阻尼较欠阻尼交通流系统稳定 性好,但调节时间更长,若将交通事件抽象为阶跃响应,通过分析交通流系统调节时间、 超调量等参数,可为计算交通事件持续时间作参考,进而制定合理有效的交通管理措施.  相似文献   
776.
为了实时选择最优信号周期,以城市道路单点交叉口为对象,分析了最短信号周期与最佳信号周期的推导过程,由此确定了4种信号周期的计算模型。采用延误、最大排队长度、平均停车次数和通行能力4个指标对4种信号周期模型进行综合评价,并确定出最优信号周期,以弥补评价指标少的局限性。在评价过程中,对不同指标的量纲范围进行了标准化处理,同时确定了不同指标的权重系数。通过实际数据和mat-lab编程对综合评价模型进行验证。结果证明,采用单一指标选择信号周期,会有不同的结果,且会造成其他指标不理想;采用综合评价模型可以直观地确定出最优信号周期,并保证交叉口的4个指标达到整体最优。   相似文献   
777.
摘 要 针对最优路径选择中驾驶员个体认知差异及各评价指标的波动性,提出了1种多属性群决策的最优路径选择方法.首先为了消除各个驾驶员在路径选择过程中因心态不同而带来决策值的误差,引入驾驶员心态指标的概念,以得到各个驾驶员在最优路径选择过程中的客观评价值.其次建立最优路径选择的各个常规评价指标体系(消耗时间、路径距离、行驶舒适度、出行费用、路线熟悉度等),为消除评价指标波动性引起的误差,用区间数来描述各个评价值,并建立多目标非线性规划模型.最后进行算例验证,结果表明了该方法的有效性和优越性.   相似文献   
778.
以票价补贴、运营补贴和生态足迹成本为策略,基于可持续发展理念构建了财 政预算约束下公共交通的最优补贴模型.上层模型是在有限的财政预算、运输容量及生态 足迹限制下,获得最优的票价补贴、运营补贴及消化运输活动产生的生态足迹成本,实现 社会效用最大化;下层模型采用Logit 模型和用户均衡分配模型获得公交及小汽车的出 行方式和路网流量,实现出行成本最小化.为了验证模型的实用性,构建了简单路网进行 算例分析.结果显示:增加公共交通乘客的票价补贴,会吸引更多乘客使用公共交通,其效 果优于增加公交企业的运营补贴;考虑生态足迹约束下,实施82%的票价补贴和8%的运 营补贴其效用值最优.  相似文献   
779.
把模糊优化理论引入到传统的抗风结构的计算中,使工程抗风结构设计更加合理安全.因为抗风结构包含了大量的模糊因数,从风级到建筑物的体型等等无不包含了大量的模糊效果.  相似文献   
780.
论述了天文定位的最优估计方法及其精度。六分仪观测值依赖于GMT和推算船位的该值的预测值之差,与来自上瞳尔曼滤波器增益阵的Kφ和Kλ相乘,可以得到推算船位与最优估计船位的差值Dφ和Dλ。  相似文献   
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