军队通用车辆运行安全的模糊综合评价技术研究

通过对影响军队车辆运行任务的各类指标进行系统分析,建立了较全面的评价指标体系;结合模糊数学理论和层次分析方法,采用两两比较法和专家打分法,将评价指标定量化,经模糊计算得到定量的车辆运行安全等级;通过评价实例验证了所建立方法的可行性.结果表明:建立基于层次分析的模糊综合评价模型,能够解决军队通用车辆运行安全评价的定量化问题.该模型可操作性较好、针对性较强,评价过程和结果合理,值得推广.      

基于熵权法的地铁运营安全模糊综合评价方法研究

针对现有地铁运营安全评价方法中存在的指标权重、指标隶属度等客观确定方法理论研究不足这一现状,采用将熵权法和可拓理论相结合的数学综合方法,建立基于模糊综合评价方法的地铁运营安全评价模型。其中： 指标权重采用熵权和主观权重加权平均的方法求得,既能够充分考虑专家的主观决策意见,又能反映出数据本身蕴含的信息;指标隶属度则采用可拓学理论中的关联函数计算获取。以北京某地铁为例,对该模糊综合评价方法进行了分析验证。验证结果表明,该方法不仅能够有效地评估地铁运营实际安全风险水平,还可以提高指标权重精度,准确反映出各项指标的相对重要程度,进而提高地铁运营安全评价的可靠性。     

交通流随机行为的研究进展

随着人口和车辆的不断增加,道路发展难以满足车辆交通的需要,交通拥塞等问题日益严重.由于交通流的动态、随机、非线性、多行为主体等特征,进一步增加了交通流问题的复杂性.交通流随机行为的研究对于理解交通流的内在演化规律、管理和控制交通流具有重要作用.目前在该领域的研究已经形成了相应理论体系,建立了系列模型,并不断在实际交通中应用.本文对交通流随机行为相关的研究进行了总结,讨论了随机相互作用无关的模型如微观跟驰模型、宏观流体力学模型、介观气体动理论模型、元胞自动机模型、随机过程模型,随机相互作用相关的模型如势强度相关模型,加权顾前势模型等.通过对目前研究现状的总结和分析,对未来交通流随机影响因素及随机动力学的建模与分析进行了展望.      

车辆排放对大气污染的模糊监测及神经预测模型

以车辆排放对大气污染为研究对象,在综合考虑车辆排放对大气污染影响因素的基础上,构建车辆排放对大气污染的模糊监测指标体系。通过模糊集的相关理论,建立车辆排放对大气污染的监测模型,并采用熵权法确定指标权重系数,利用模糊可变模型计算监测值对各监测级别的综合相对隶属度,界定车辆排放对大气污染的等级程度。通过大数据分析,根据神经网络理论构建车辆排放对大气污染的预测模型,并利用MATLAB软件实现预测过程。应用结果表明,车辆排放对大气污染的监测模型可有效界定车辆排放对大气的污染程度,车辆排放预测模型能预测短时间内大气中污染物浓度,具有较高可信度,研究成果对解决车辆排放对大气污染有较好的指导意义和实用价值。     

基于FCE-AHP模型的地铁电源系统健康状态评估

地铁电源系统是地铁高效、安全、稳定运营的重要保障,针对电源设备的健康状态评估,提出一种基于模糊综合评价法的评估方法。首先根据设备运行实际情况、外部环境因素影响、设备运行时的自身特性,构建电源设备评估指标体系;其次采用层次分析法确定指标层、元件层权重;接着通过对指标监测数据隶属度值的计算,构建第1层模糊评判矩阵,采用加权平均算子将指标层权重与隶属度矩阵结合,并以此构建第2层模糊评判矩阵;最后结合元件层权重与第2层模糊评判矩阵,构建整体模糊评判矩阵,对整体电源系统进行健康评估,基于隶属度最大原则,根据划分的4个健康等级,建立电源系统整体健康状态评估模型。经在宁波地铁某号线实际监测数据的验证表明：该评估方法符合设备实际运行情况,证实了其合理性,同时也为设备进行状态修提供了科学依据。     

基于随机机会约束规划的班轮联盟 舱位租赁最优分配

面对持续低迷的航运市场和激烈的市场竞争,各大集装箱班轮公司通过组建联盟 来共享舱位资源,降低其系统成本,增加市场竞争力.舱位租赁是联盟合作的最基础形式,研究 该模式下的舱位资源最优分配具有很大实际意义.本文在考虑航运市场不确定需求的基础上, 研究了班轮联盟舱位租赁最优分配问题,构建了1 个班轮联盟舱位租赁最优分配模型,并运用 随机机会约束规划的方法,将其应用到班轮联盟舱位租赁分配决策中.结果表明,本文提出的 方法和模型能够有效地对班轮联盟系统舱位进行协同配置,研究结果与实际情况相符,检验 了方法和模型的有效性与实用性.     

基于改进差分进化算法的出租车合乘问题研究

在现有出租车合乘问题研究基础上,考虑乘客模糊时间窗、合乘意愿等因素,建立 更符合实际的多对多合乘模型,并使用改进的差分进化算法进行求解.该算法设计了一种分段 实数编码方案、基于个体排序的缩放因子F 与交叉概率CR及混合轮盘赌的半贪婪选择策略. 仿真结果表明：所提算法的求解效果优于传统差分进化算法与遗传算法,是解决该类问题的 有效方法;与非合乘模式相比,所建模型成本减少、服务乘客数增加,模型合理有效;同时分析 了模糊时间窗、合乘意愿2个因素对模型求解结果的影响.     

不确定箱重下内河集装箱班轮航线配载决策

与集装箱海运相比内河集装箱班轮运输具有其独特性,同时对于内贸箱而言,货主订舱时箱重信息的不确定性导致其航线配载决策变得更加复杂.本文考虑不确定箱重影响,以最小化航线班轮堆栈占用数量为目标,构建内河集装箱班轮航线配载决策的随机规划模型.为实现求解,基于随机规划理论,采用机会约束描述随机约束,将随机规划模型转化为随机机会约束规划模型,并设计混合邻域搜索算法求解.算法由蒙特卡罗随机模拟、神经元网络训练及邻域搜索启发式3个部分组成.算例研究表明,混合邻域搜索算法的鲁棒性较好,可实现配载计划对不确定因素的有效吸收.     

考虑出行者损失厌恶的后悔随机用户均衡模型

在经典随机后悔最小化模型的基础上,通过引入出行者获益损失的不对称偏好,建立了考虑出行者损失厌恶的属性水平的后悔函数及基于Logit形式的随机用户均衡模型.在提出的属性水平的后悔函数中,等尺度的获益和损失所产生的欣喜和后悔的差异,受后悔欣喜偏好参数和出行者损失厌恶共同影响.此外,与上述随机用户均衡模型等价的变分不等式问题被给出,并用相继平均法求解.最后,用1个算例网络来验证所提出模型的合理性和算法的可行性.结果表明,出行者的损失厌恶对其路径选择行为具有较大的影响,并且随着损失厌恶程度的增大,出行者更倾向于选择最短路径.     

基于模糊补偿的RBF神经网络机械手控制

针对机械手系统的高精度轨迹跟踪控制,提出了一种基于模糊补偿的RBF（radial basis function）神经网络机械手控制方法.该方法首先利用PD（proportional-integral）控制器获得机械手的控制策略,将其输出作为RBF神经网络的输入,并学习得到系统模型;然后运用模糊逻辑补偿器对系统扰动和建模误差进行补偿;最后,在MATLAB/Simulink平台上针对两关节机械臂,进行了有模糊补偿和无模糊补偿系统跟踪的均方根误差测量仿真实验.研究结果表明,两关节机械臂的控制精度分别提高了60.8%和71.4%,本文提出的方法能够解决机械手实际模型很难精确建立的问题,并能对系统未建模部分和扰动部分进行自适应补偿.