矩阵损失下带约束生长曲线模型中齐次线性估计的可容许性特征

证明了约束条件下生长曲线模型中线性估计的可容许性与约束条件下一元线性模型中,线性估计的可容许性在齐次线性估计类中具有等价性,得到了带约束生长曲线模型中线性函数KBL的估计DYF在齐次线性估计类中是可容许估计的充要条件．     

最优联盟结构生成算法中的分支限界技术

讨论多Agent系统中的最优联盟结构生成问题．对于联盟值以特征函数表示的情况下,提出了一种分支限界技术．该技术用联盟大小所代表的整数多个二部拆分作为当前搜索空间的多个分支,以已经求得的局部联盟值的下界和当前所得到的最优值所构造出的剪枝函数来限界．这样,若当前要搜索的一个分支——二部拆分的上界小于所构造的剪枝函数时,该二部拆分分支所对应的大量二部划分就不需进行分解,从而减少了搜索时间．该分支限界技术可整合到当前所出现的各种联盟结构生成算法中．为了测试该技术的有效性,本文将该技术应用到了Rothkopf所提出的DP算法和Rahwan等人所提出的IDP算法中．在具有21个Agent系统中,带有分支限界的BBDP（Branch Bound Dynamitic Programming）算法比不带有分支限界的DP算法可节省时间58．2％;带有分支限界的比不带有分支限界的IDP算法可节省时间17．8％．     

复域上阿贝尔方程可积条件初步

判定微分方程是否可积或求其精确解是微分方程理论中最重要和最基本的问题之一。利用变换群的理论方法,将复域上的阿贝尔方程转化为可分离变量方程或Bernoulli方程,进而得到了一组较为适用的判定条件。     

混凝土强度无损检测数据处理技术和应用研究

在某箱梁混凝土标准试块强度检测数据基础上,引用格拉布斯法建立数据处理模型．对提高回弹法检测混凝土抗压强度精确度的措施进行探讨,同时将该模型与混凝土无损检测现行规范方法相比较,结果表明,该计算模型预测结果可靠、精度高。     

基于简化WITI指标的机场延误预测方法

为实现在战略或预战术阶段对恶劣天气条件下的机场延误进行有效预测,本文引入简化的天气影响交通指标(WITI),采用灰色关联分析的方法,验证该指标与机场延误之间的关联性,再分别以WITI指标和传统指标构建多元线性回归模型和BP神经网络预测模型,对广州白云国际机场(ZGGG)和深圳宝安国际机场(ZGSZ)的离场延误进行预测.结果显示,WITI指标与机场离场延误之间的关联度明显高于传统指标,基于WITI指标比基于传统指标构建的多元线性回归模型,在预测准确度上高出14.09%(ZGGG)和9.79%(ZGSZ),同样在BP神经网络模型中则高出8.00%(ZGGG)和6.41%(ZGSZ),由此认为WITI指标在机场延误预测中具有更好的应用效果.     

考虑用户时间冲突的停车共享方案优化研究

随着机动车保有量的快速增加,大城市中心区用地的有限导致停车位不足,而许多居民区的私人车位在白天处于空闲状态.停车共享策略可以很好地解决不同群体对同一地块停车需求在时间上的互补问题.然而,停车共享的实施必须要解决好一个问题,即,车位提供者与外部使用者之间的冲突.本文主要研究如何实施停车共享,根据需求调节共享终止时刻、泊位供应率,使得在避免冲突的情况下停车管理者收益最大.     

基于交织的立体综合车场公交调度优化模型研究

公交调度是公交立体综合车场(简称立体车场)运营中的关键问题. 不同于以往公交调度问题,立体车场公交调度需要同时安排各车的场内停车位置、发车时间与行驶路径. 基于立体车场公交“早出晚进”特征对立体车场调度问题与调度模式进行研究,进一步分析立体车场公交车辆的交织条件;基于整数规划构建以立体车场公交车辆交织次数为目标的公交调度优化模型,求解立体车场公交调度方案. 研究结果表明：立体车场公交调度存在同层集发和异层分发两种调度模式,且异层分发模式优于同层集发模式;此外,车辆交织条件是空间与时间同时发生重叠. 通过案例验证了研究结论的正确性及调度优化模型的可行性.     

高速列车周期性开行方案优化模型与交叉熵算法

中国高速铁路不同车站之间,旅客对乘车时间、频次、直达与中转等列车服务要求的异质特征明显. 如何在一个周期内(如1 h 或2 h)用有限的列车起讫点和停站方式组合,满足多样化客流需求是制定周期性列车开行方案所面临的问题. 建立整数规划模型,确定一个周期内大站停、隔站停多个层级列车的起讫点、停站、开行频率和编组,保证站间直达率,满足旅客异质需求. 模型从按特定规则生成的备选列车集合中优选列车,同时决策其开行频率,实现列车开行成本最低. 针对问题特点设计交叉熵算法,与CPLEX软件的实例求解结果和计算效率进行对比.结果表明,所提算法能有效求解大规模实际问题,列车开行方案服务指标较优.     

High‐speed rail cost recovery time based on an integer optimization model

With increasing gasoline prices, electric high‐speed rail (HSR) systems represent one means to mitigate overexposure to volatile prices. However, additional research is needed related to funding this infrastructure. In this paper, we develop a new integer optimization model to address this problem and use a hypothetical case study to demonstrate the approach. The objective of the approach is to minimize the time period in which the cost of HSR construction and operation can be recovered. This is an iterative process based on an integer optimization model, whose objective function is to determine the optimum recovery time (ORT), by setting the HSR ticket price and frequency. Embedded in the optimization model is a multinomial logit model for calculating the demand for HSR as a function of these decision variables, thus capturing the effects of level of service on market share. In particular, the optimization model accounts for the role of different types of subsidies toward HSR construction (one‐time subsidies at construction, annual subsidies, and subsidies depending on frequency). This method can also help determine whether an HSR system should be built or how much subsidy should be provided given a fixed expected cost recovery time. By integrating the logit model into the objective function evaluation, the effects of ticket price and service frequency on service demand can be directly captured. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

沥青玛蹄脂粘弹性模型参数分段线性拟合法

分析了沥青玛蹄脂静态蠕变曲线的特点,应用分段拟合法对曲线的起始与末尾段进行线性拟合,研究了剪切蠕变条件下沥青玛蹄脂粘弹性Burgers模型参数取值,并与传统方法进行了对比。发现在低温条件下,两种方法的平均误差基本保持在5%以内,而传统方法的最大误差超过了20%,分段拟合法仅有小时间段超过5%;高温条件下,传统方法测定Burgers模型参数比较困难,而分段拟合法平均误差小于0.01%。研究结果表明:分段拟合法误差相对较小,易于操作,是确定Burgers模型参数的有效方法。