线性0—1规划模型的排序解法

针对0－1规划模型提出了一种新的解法,即排序法。它利用目标函数变量系数绝对值大小的相对关系,对无约束条件解进行排序,在最小解集中寻找最优解,以加快收敛速度。     

非线性最小二乘参数平差的非线性规划算法研究

讨论了非线性最小二乘参数平差可行的5种非线性规划算法－牛顿法、最速下降法、离散牛顿法、拟牛顿法和SQPM算法,通过分析、比较和实算证实SQPM算法是求解非线性最小二乘参数平差问题的最为有力的工具,且使SQPM算法成为无需精确计算参数概略值的非线性最小二乘参数平差法。     

PHEV能量管理策略研究

针对一款串联型插电式混合动力公交车,文章基于MTLALB建立整车和各部件数值模型。在中国典型城市公交工况下,建立基于全局优化的DP策略,并与CD-CS策略和PMP策略进行能耗对比分析。结果表明:(1)基于CD-CS策略的后期SOC在一定范围内波动,DP策略与PMP策略的SOC轨迹近似呈线性变化。(2)CD-CS策略较DP策略的能耗成本高22.68%,PMP策略比DP策略的能耗成本高0.30%。DP策略与PMP策略可以合理分配能量源,实现全局最优,但DP策略相比PMP策略计算量大。     

基于个体出行链的区域城际铁路规划方法研究

基于"基础设施即服务"的理念研究区域城际铁路规划问题,精准考虑带时间窗的个体出行特征和运输服务供给,构建时空网络联系基础设施、服务供给和出行需求3个维度.在所有路段存在的前提下,考虑城际铁路、城市轨道交通和城市道路等基础设施及其运输服务供给,为每类出行者生成满足其出行时间窗的备选出行链集合,以所有出行者广义费用和总投资...     

资源约束下城市轨道交通基础设施维修任务安排优化模型

针对城市轨道交通基础设施系统组成复杂、维修任务繁多、维修资源有限的特点,在分析不同类型维修任务需求的基础上,研究资源约束下基础设施维修任务的长期安排方法.考虑作业工队、维修设备等限制条件,建立基于混合整数规划的优化模型以安排任务的开始时间和持续时间,实现任务执行费用和惩罚费用的最小化.通过引入作业时间占用约束以减少任务...     

一个改进的二次规划型算法

建立非线性等式和不等式约束规划问题的一个序列二次规划(SQP)型算法.算法的每次迭代只需解一个确实可解的二次规划,然后对其解进行简单的显式校正,便可产生关于罚函数是下降的搜索方向,克服Maratos效应.在适当的假设条件下,还论证了算法的全局收敛性和超线性收敛性.     

考虑财政补贴的电动公交车队置换优化模型

为解决公交车队置换问题,分析财政补贴政策对公交车队电动化的影响,本文考虑财政补贴、温室气体排放水平等因素,以公交车队生命周期成本最小为优化目标,建立公交车队置换的混合整数规划模型,使用CPLEX软件求解模型,获得最优精确解.以2017年北京市19路公交车队为算例进行计算,得出最优的车辆购置方案、充电桩购置方案、车辆淘汰...     

利用可编程控制器对立式车床的改造

用可编程控制器对立式车床(C5116A)进行改造,在机床原有的操作方式和机床的主电路不变的情况下,使机床的控制线路大为简化,从而使机床故障率降低.文中提出了总体构思,设计出了PLC的梯形图及接线图,列出了改造后各电器元件的代号与老图纸的代号的对照表.并介绍了部分电路的调试过程.     

二层线性规划问题

罚函数方法是数学规划中一种常见且有效的求解方法。用罚函数原理,把二层线性规划（BLP）下层问题的对偶间隙作为惩罚项,将BLP转化为带罚函数子项的有限个线性规划问题。由于BLP的全局最优解可在约束域S的极点上找到,利用线性规划对偶理论,给出了一种求解该二层线性规划的罚函数算法。     

Profit-based maritime container assignment models for liner shipping networks

We propose the problem of profit-based container assignment (P-CA), in which the container shipment demand is dependent on the freight rate, similar to the “elastic demand” in the literature on urban transportation networks. The problem involves determining the optimal freight rates, the number of containers to transport and how to transport the containers in a liner shipping network to maximize the total profit. We first consider a tactical-level P-CA with known demand functions that are estimated based on historical data and formulate it as a nonlinear optimization model. The tactical-level P-CA can be used for evaluating and improving the container liner shipping network. We then address the operational-level P-CA with unknown demand functions, which aims to design a mechanism that adjusts the freight rates to maximize the profit. A theoretically convergent trial-and-error approach, and a practical trial-and-error approach, are developed. A numerical example is reported to illustrate the application of the models and approaches.