计算机联锁进路搜索算法的分析与研究

简述了计算机联锁系统中站场型数据结构的建立方法，通过深入研究站场型数据结构形状与二叉树的相似性，结合在实际搜索进路过程中总结的经验，提出了一种基于站场型数据结构的新的进路搜索算法。该算法是结合了二叉树、四叉链表和高度原则的新的进路搜索算法。详细论述了这种算法，并给出了完整的描述。     

UM71无绝缘轨道电路的模拟制作、联锁试验及故障查找

本文介绍了UM71无绝缘轨道电路模拟电路的制作和调试的方法和步骤,并对联锁关系和故障查找进行了分析。     

Heterogeneous fixed fleet vehicle routing considering carbon emission

The paper considers heterogeneous fixed fleet vehicle routing with carbon emission to minimizing the sum of variable operation costs. A cost-benefit assessment of the value of purchasing or selling of carbon emission rights, using a mixed integer-programming model to reflect heterogeneous vehicle routing, is incorporated. Essentially, the use of a carbon market as a means of introducing more flexibility into an environmentally constrained network is considered. Tabu search algorithms are used to obtain solutions within a reasonable amount of computation time. In particular, we show the possibility that the amount of carbon emission can be reduced significantly without sacrificing the cost due to the benefit obtained from carbon trading.     

内河搜救区域环境感知系统研究

内河搜救区域环境感知系统的研究开发为全面获取救助水域气象水文信息,实现内河水上船舶交通事故的全天候应急和救助提供技术支撑。在分析内河搜救区域环境感知系统功能需求的基础上,提出了系统的三层框架,即信息采集层、信息解析层与信息显示层,设计了环境感知系统硬件的整体架构,包括气象水文信息的采集模块、信息传输模块、监测控制模块等。     

基于单机的搜索优化及实现

搜索引擎已经成为人们获取信息的主要工具.然而基于单机的搜索,尤其是对于特定文件的搜索,其搜索速度不能另人满意.基于此原因,利用Delphi开发工具,开发了一个微型的基于单机的搜索软件,针对特定搜索,进行优化处理,提升搜索速度,满足人们的特定需要.     

考虑疫情影响的卡车无人机协同配送路径优化

在新型冠状病毒感染的肺炎（新冠肺炎）疫情蔓延的背景下，提出利用“卡车-无人机”协同配送新模式对疫情相对严重的地区进行物流配送，进一步研究该模式对疫情影响下物流配送的价值。考虑无人机最大飞行时间、载重以及道路条件等因素，将客户分为只能由卡车服务的客户、只能由无人机服务的客户以及卡车与无人机均能提供服务的客户3类，以车辆总服务时间最小为目标，建立车辆与无人机协同为客户提供配送服务的数学模型。设计嵌入简单启发式算法的混合邻域搜索算法，通过不同规模算例运算时间及多次运算解的波动性验证算法的有效性；通过对TSP算法、邻域搜索算子的不同组合的分析，找出最优的组合，进而对无人机最大飞行时间、无人机飞行速度载重影响因子进行了灵敏度分析。研究结果表明：计算结果验证了算法的有效性；TSP算法质量直接影响邻域搜索操作得到解的质量，可以通过高效TSP算法设计寻找更好的配送方案；无人机续航能力越强，目标函数就越小，无人机飞行速度载重影响因子越大，导致配送所需的服务时间越多，可以通过选用续航能力强、飞行速度受载重影响小的无人机提升配送服务效率。研究成果可以为城市发生重大灾难或特殊情况时，城市物流配送系统中无人机的应用提供指导和参考价值。     

基于可靠性最短路的实时定制公交线路优化研究

为实时优化定制公交线路，提出一种基于可靠性最短路的线路优化方法，在复杂的交通环境中，可以高效的将乘客送达目的地. 对可靠性最短路进行问题描述，建立可靠性时空网络；给出求解可靠性最短路的算法步骤，构建乘客和定制公交运营商总成本最小的目标函数，采用禁忌搜索算法对问题进行求解；最后，以某市定制公交路网进行实例分析. 结果表明：与最短路线路方案比较，所提方法更接近于实际运营；在高峰时段，交通拥堵的情况下，所提方法可以提高车辆的可靠性，提升定制公交线路的服务水平.     

客船与搜救中心合作计划对促进我国客运安全的作用

客船与搜救中心合作计划是国际海事组织(IMO)涉及国际客船搜救的—个重要文件,其实施必将给客船安全带来很大的变化,从该计划的主要内容、责任和影响三个方面讨论对改善客运安全的作用,有利于我国搜救中心、客船和客船公司对该计划的深刻理解和加决组织实施进程。     

Cognitive cost in route choice with real-time information: An exploratory analysis

Real-time traffic information is increasingly available to support route choice decisions by reducing the travel time uncertainty. However it is likely that a traveler cannot assess all available information on all alternative routes due to time constraints and limited cognitive capacity. This paper presents a model that is consistent with a general network topology and can potentially be estimated based on revealed preference data. It explicitly takes into account the information acquisition and the subsequent path choice. The decision to acquire information is assumed to be based on the cognitive cost involved in the search and the expected benefit defined as the expected increase in utility after the search. A latent class model is proposed, where the decision to search or not to search and the depth of the search are latent and only the final path choices are observed. A synthetic data set is used for the purpose of validation and ease of illustration. The data are generated from the postulated cognitive-cost model, and estimation results show that the true values of the parameters can be recovered with enough variability in the data. Two other models with simplifying assumptions of no information and full information are also estimated with the same set of data with significantly biased path choice utility parameters. Prediction results show that a smaller cognitive cost encourages information search on risky and fast routes and thus higher shares on those routes. As a result, the expected average travel time decreases and the variability increases. The no-information and full-information models are extreme cases of the more general cognitive-cost model in some cases, but not generally so, and thus the increasing ease of information acquisition does not necessarily warrant a full-information model.     

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目前用于车载导航系统最优路径搜索算法大多数只能适应静态交通环境,当交通环境或者出行者位置发生改变时,需要重新计算修改整个最优路径,速度较慢. 在LPA算法的基础上,首先将出行者位置不断变化而目的地位置固定不变的问题转化为起点固定终点固定的问题,另一方面结合增量搜索的思想,利用先前搜索的结果不断更新当前搜索过程中的遗传值,来提高搜索的效率,并最终提出了可用于车载导航系统的动态最优路径搜索算法. 实验结果表明, 在交通环境和出行者位置同时发生变化的情况下,最优路径搜索时间要比静态算法小很多. 最后将算法部署在Windows Mobile手机移动平台上,实际结果表明, 该算法较好地解决了动态最优路径问题,具有理论参考价值和实际意义.