苛求软件可靠性方法、技术与模型研究

从瀑布式程序设计的角度,综述了苛求系统软件生命周期各阶段的可靠性方法、技术和模型,包括需求形式化建模与验证、屏蔽设计错误的多版本软件容错、函数式程序设计以及可靠度评估模型等。总结比较各自适用的开发阶段、面向的目标错误类型及优缺点。     

考虑支路路段双向车流相互影响的单向交通组织优化

考虑支路路段双向车流相互影响的因素,从道路负荷与公平性的角度出发,优化单向交通组织方案。建立一主多从的双层规划模型,上层规划是多目标规划,以单行交通组织方案为决策,以路段饱和度超限量最小化降低道路负荷、以车辆绕行系数最小化提高公平性。下层规划是考虑支路路段双向车流相互影响的均衡交通分配(每个点对之间的最短路各自由1个下层规划确定,但所有下层规划确定的最短路可一次性求解)。双层规划可用模拟退火算法求解,求解效果明显优于支路路段通行能力等量划分为双向分道行驶的传统优化方法。     

动态规划在轨道交通清分系统中的应用

城市一卡通和轨道交通路网化运营,迫切需要统一高效的清分清算中心.轨道交通清分系统承担各线路及公交卡之间的清分结算,实现轨道交通路网范围内的“一票换乘、统一清分票务收入、统一发行管理票卡、统一安全管理”.轨道交通线路大多是多方投资建设且周期较长,因此建立灵活准确的清分模型,满足用户的特定清分要求,公平准确地划分票务收益,...     

城市轨道交通大小交路模式列车开行方案的优化

列车开行方案是城市轨道交通运输组织的基础.大小交路模式列车开行方案规定各时间段内各交路上开行列车对数.分析大小交路模式乘客出行成本和企业运营成本的计算方法,以乘客出行成本及运输企业运营成本最小化为目标,以列车追踪间隔时间、乘客需求和最大可用车底数量为约束,构建城市轨道交通大小交路模式列车开行方案双目标混合整数非线性规划模型.采用理想点法将原模型转化为单目标模型,借助Lingo11.0求解.通过算例验证模型的合理性,并对折返站和小交路区段客流比重进行成本的灵敏度分析,结果表明:小交路折返站的选取对成本影响显著,且小交路区段客流比重越高,开行大小交路模式越有利于降低运输成本.     

智能网联环境下的城市路网容量可靠性分析

网联自动驾驶车辆（CAVs）与人工驾驶车辆（HDVs）混行的交通发展模式会促进城市路网容量发生变化,为解析混合交通流对城市路网容量可靠性的影响,构建了智能网联环境下城市路网容量可靠性双层规划模型。为表征CAVs信息获取与自动驾驶的能力,假定CAVs遵循系统最优原则选择路径,而HDVs则根据自身经验选择路径,基于二者路径选择的差异建立描述混合交通分配的下层模型,刻画智能网联环境下的混合交通流分配特性。并且,为了快速求解大型路网交通分配,将下层混合交通分配模型转换为非线性互补下问题进行求解。考虑到实际路网的随机性,以及路网道路通行能力并非固定值,运用具有多种相关性的均匀随机分布理论,建立了的描述城市路网容量可靠性的上层模型。通过蒙特卡洛仿真分析不同CAVs渗透率下的路网容量可靠性,并进一步解析各路段对路网容量可靠性的敏感度。结果表明：当需求水平d > 0.5时,路网容量可靠性开始降低;当d > 0.7且CAVs渗透率λ＝0时,可靠性小于0.4;当d > 0.7而λ＝1时,可靠性接近1,说明CAVs可增强路网容量可靠性。研究还发现,当需求水平处于0.7~1区间时,渗透率的变化对路网容量可靠性有显著的影响,但随着需求的增大,路网处于超负荷状态,渗透率对路网容量可靠性影响较小。此外,CAVs渗透率从0增加至1的过程中,路网中存在“道路容量悖论”现象的道路从19条下降至3条,且当λ＝1时路网中仅有1条道路出现了显著的“道路容量悖论”现象,拥堵严重。表明CAVs渗透率的增大可以显著改善路网中的“道路容量悖论”现象,减少路网容量可靠性的波动,提高路网运行稳定性。     

混合动力车辆控制策略研究

针对某串联混合动力装甲车,建立了以燃油消耗最小化为目标的最优控制模型,应用动态优化算法对问题进行求解.选择某重型车辆典型城郊工况CYC-CSHVR进行仿真分析,并将结果与"恒温式"控制策略的结果作比较,结果表明动态规划算法的燃油经济性比"恒温式"有较大提高.最后根据仿真分析,得到该串联混合动力装甲车的发动机输出功率与需...     

浅谈装配流水线的生产优化与均衡率提高

流水线生产的节奏不均衡致使生产效率不高,通过改进装配过程的硬件和对每一个装配动作的分解,合理地优化,既可使流水线装配均衡率大幅度提高,又可极大地提高生产率和一次装配合格率。     

考虑速度限制的连续交通网络设计问题

本文提出了一个考虑车速限制的双目标连续交通网络设计问题,旨在通过合理的路段拓展与限速策略提高网络交通运行效率和减少交通系统的环境污染.构建了一个双目标双层规划模型来描述提出的交通网络设计问题.其中,上层问题从交通管理者的角度出发,以系统总阻抗与总投资额之和最小及网络总的车辆尾气排放最小为目标,制定最优的网络设计方案和不同时段最优的限速方案;下层问题基于用户平衡准则,描述不同时段出行者的路径选择行为.设计了基于非支配排序的遗传算法对提出的双层规划模型进行求解,并采用数值算例验证了提出的模型与算法的有效性.     

城市道路中排放收费对合乘的影响

为研究城市道路中排放收费对合乘的影响,建立了双层规划模型.下层规划描 述了出行者的出行方式选择及路径选择;上层规划以社会福利最大化为目标.设计了启发 式求解算法并通过一个算例得到了路段最优收费费率、交通需求、社会福利、出行费用和 排放量.算例结果表明,排放收费可提高社会福利,促进更多的出行者选择合乘,而合乘不 会抑制交通需求;合乘成本对合乘的影响有限;排放权重系数越大,社会福利越高,系统 效率也会提高;燃油效率越高对系统不一定越有利,应根据实际的路网结构进行建模分 析,制定最优费率.     

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在物流活动的商品配送运输中，由于受不确定因素的干扰，对配送车辆调度的适时性造成了很大影响，从而增加了配送成本和降低了配送的服务质量。本文考虑客户对配送时间的要求和车辆行驶时间的不确定性，建立了以车辆配送总行驶距离最小化为目标的机会约束规划模型，并构造了求解该模型的单亲遗传算法，通过实例对模型求解，结果表明，该算法是很有效的。