物流配送点选址模型及其算法研究

首先介绍以最低送货运输费用为目标 ,借助最小二乘法推导出单物流配送点的选址模型及其迭代算法 ;在此基础上重点分析了已知物流配送点数目条件下的选址和物流服务分配问题 ,提出用二进制数的矩阵来描述物流服务分配方案 ,推导出其选址的数学模型 ,并给出交替选址迭代算法 ;最后讨论了如何把在未知配送点数目条件下的选址问题转化为已知配送点数目条件下的选址问题来求解     

基于弹性动力分析的工程机械集成化设计系统

为了解次目前国内工程机械设计中由于动力学分析水平和设计效率较低而造成的产品性能落后这一长期存在的问题，首次引入弹性动力分析理论建立了工程机械工作装置的通用弹性动力分析模型，以此为基础建立了工程机械动力学仿真系统，并建立了工程机械方案设计与部件选型专家系统以实现总体方案设计、部件选型和整机动力匹配的自动化，最后利用信息集成技术建立了基于弹性动力分析的工程机械集成化设计系统。     

基于WEB技术的工程管理信息系统开发

基于WEB技术开发的工程管理信息系统可以适应工程建设参建单位众多、工程跨越的时间长、空间大、人员流动性高等待点，随着计算机技术和互联网应用的普及，该系统应用方便、成本低、效率高，具有显著的比较优势和应用价值。以厦门市路桥建设投资总公司最新开发完成的工程管理信息系统为基础，介绍基于WEB技术的工程管理信息系统开发思路。     

基于信息融合的发动机全系统故障诊断研究

针对传统发动机故障诊断的不足,利用多传感器信息融合技术可以提高故障诊断精度的特点,将多传感器信息融合技术引入发动机故障诊断,提出了基于多传感器信息融合的发动机全系统故障诊断策略。     

车载动态实时可视化交通信息服务系统

一种新型城市交通信息服务系统,它采用GPS接收机、数码像机、有线/无线智能传感器、辅以人工等方式完成路况信息采集,经控制中心处理后按1～3次/min频率生成全面、综合反映路况信息的实时、动态交通图,通过无线传输为公众提供实时、动态路况信息,并用全新概念的车载显示器Skipper显示路况信息,实现道路车辆均衡化、提高道路利用率。论述了其开发背景、系统构成及工作原理、核心产品开发与运用等。     

GIS技术在公路建设管理中的应用研究

针对公路建设的发展以及工程项目管理发展的要求,介绍了道路CAD技术、地理信息系统(GIS)技术、数据库技术、网络技术在公路建设项目管理过程中的应用以及如何借助GIS的图形处理功能、信息表现及其空间分析功能对公路建设过程中的各工程实体的工程信息、计划进度、质量监理、费用管理等进行可视化表现和分析,规范和方便建设项目的科学管理,从而为公路建设的管理者和决策者提供直观、可靠、及时和有效的管理手段,便于作出相应的决策。     

交通综合信息平台建设研究

建立一个基于GIS-T的交通综合信息平台。它能够接受、存储和处理多源异构数据．能够为各种应用子系统和公众提供良好的信息服务。同时，对平台的框架设计、功能构成以及平台实现的关键技术进行说明和分析。     

舰艇编队信息融合中模糊C-均值算法改进研究

在分析舰艇编队信息处理融合的基础上,提出舰艇编队信息融合体系结构、模型和实现框架。针对原C-均值算法在处理数据时的不合理性,提出了改进的模拟C-均值算法,提高分类效果,满足信息融合的实时要求和可靠性要求。     

高职电子信息工程技术专业学生专业能力培养路径的研究与实践

对接电子信息产业人才需求,分析就业岗位工作任务、分解专业能力,在优化课程体系、增强实践教学、完善实践教学支撑体系、培养创新思维和教师队伍建设等方面,形成高职电子信息工程技术专业学生专业能力培养路径,并付之于实践,为电子信息产业培养具有较强专业能力的技术技能人才。     

Free-floating bike sharing: Solving real-life large-scale static rebalancing problems

Free-floating bike sharing (FFBS) is an innovative bike sharing model. FFBS saves on start-up cost, in comparison to station-based bike sharing (SBBS), by avoiding construction of expensive docking stations and kiosk machines. FFBS prevents bike theft and offers significant opportunities for smart management by tracking bikes in real-time with built-in GPS. However, like SBBS, the success of FFBS depends on the efficiency of its rebalancing operations to serve the maximal demand as possible.Bicycle rebalancing refers to the reestablishment of the number of bikes at sites to desired quantities by using a fleet of vehicles transporting the bicycles. Static rebalancing for SBBS is a challenging combinatorial optimization problem. FFBS takes it a step further, with an increase in the scale of the problem. This article is the first effort in a series of studies of FFBS planning and management, tackling static rebalancing with single and multiple vehicles. We present a Novel Mixed Integer Linear Program for solving the Static Complete Rebalancing Problem. The proposed formulation, can not only handle single as well as multiple vehicles, but also allows for multiple visits to a node by the same vehicle. We present a hybrid nested large neighborhood search with variable neighborhood descent algorithm, which is both effective and efficient in solving static complete rebalancing problems for large-scale bike sharing programs.Computational experiments were carried out on the 1 Commodity Pickup and Delivery Traveling Salesman Problem (1-PDTSP) instances used previously in the literature and on three new sets of instances, two (one real-life and one general) based on Share-A-Bull Bikes (SABB) FFBS program recently launched at the Tampa campus of University of South Florida and the other based on Divvy SBBS in Chicago. Computational experiments on the 1-PDTSP instances demonstrate that the proposed algorithm outperforms a tabu search algorithm and is highly competitive with exact algorithms previously reported in the literature for solving static rebalancing problems in SBSS. Computational experiments on the SABB and Divvy instances, demonstrate that the proposed algorithm is able to deal with the increase in scale of the static rebalancing problem pertaining to both FFBS and SBBS, while deriving high-quality solutions in a reasonable amount of CPU time.