基于粗糙集理论的物流中心选址决策研究

运用粗糙集理论进行物流中心选址决策研究,即针对物流中心的选址决策问题,采用粗糙集理论对冗余指标进行约简,并基于指标数据自身的规律对各项指标赋予权重;再结合模糊评价法,得出了比主观赋权法更为可靠的评价和决策方案。     

基于智能体模拟的浮动式停车价格实施效果研究

在城市机动车保有量快速增长的背景下,制定合理的停车价格对缓解停车难问题具有重要的作用. 基于多智能体的建模方法,结合典型城市商业区停车调查数据搭建仿真环境,通过编程实现停车过程中的行为决策规则,建立浮动式停车价格下的路内停车模拟平台,并对浮动式停车价格的实施效果进行研究. 模拟结果表明,浮动式停车价格策略的实施不仅使路内停车资源的利用更为均衡,区域内车位紧张状况有所缓解,停车寻泊时间有所减少,还提高了周边道路上车辆运行速度. 本研究可以为提高停车效率、缓解区域道路交通拥堵提供一定决策建议.     

中国-东盟综合交通优势度与区域经济耦合协调

综合交通优势度与区域经济发展之间存在耦合关系,以中国-东盟为研究区域,选取综合交通网络密度、基础设施质量水平、综合交通可达性等指标,构建综合交通优势度多属性决策模型.运用ArcGIS网络分析技术,定量分析综合交通网络的地域空间特征;进一步解析综合交通优势度与经济发展的耦合协调机制,分析两者的空间发展格局.结果显示：综合交通优势度区域差异明显,但与区域经济耦合度较高,且呈正相关关系;综合交通优势度与区域经济的协调发展度差异显著,且大部分国家综合交通基础设施建设质量水平相对落后,综合交通优势度普遍处于较低发展水平,对区域经济发展的支撑力不足.     

基于模糊相似优先比的旧桥加固方案决策

旧桥加固方案的合理确定是一个多目标的模糊数学规划问题。文中结合工程实例 ,应用模糊相似优先比法 ,在不同加固设计方案中确定了一个综合的最优方案 ,对采用模糊数学解决旧桥加固、优化设计参数问题进行了探讨     

旧桥加固方案优选原理及程序开发

针对影响加固方案选择的因素具有模糊性这一特征,提出了在确定桥梁加固方案时采用系统模糊综合优选方法进行方案优选;文中详细介绍了该方法的应用模型与步骤,并用c++进行可视化程序编制,结合具体实例验证分析.结果表明,这一方法简单具有实效,可供参考.     

油田生产作业道路养护管理决策系统设计

油田生产作业道路(以下油田道路)是随着油田发展建设逐渐形成的,具有线多、面广、分散、总里程长、管理难度大的特点,部分路段由于使用频率低,导致路面维修不及时,路面破损严重。针对这一问题,我们设计开发大庆油田道路养护决策系统,就是要将有限的资金科学、合理投入,以确保油田生产正常进行。     

基于广义优先关系网络的全自动运行系统故障应急处置方案研究

全自动运行系统是未来城市轨道交通的主流发展方向。出于安全和应急响应及时性等因素考虑,目前我国多数全自动运行线路仍在列车运行时安排人员值守,与行车相关的应急预案和现场处置方案仍沿袭传统处置经验,未能结合系统新功能特点建立与之匹配的“无人化”或“少人化”的应急预案体系。文章采用广义优先关系网络,对城市轨道交通运营的一般应急处置流程进行模块化建模和量化处理,为全自动运行系统应急处置方案的构建提供一种建模方法,同时以时效性、决策质量为评价目标,实现对应急处置方案的评价和优化,并以列车运行实际突发故障事件为案例,通过建模、分析、评价和方案优化,验证文章所提出的全自动运行模式下应急处置模式构建方法的合理性。     

基于轮轨垂向力的波磨状态估算方法

为了探明轮轨垂向力与波磨状态之间的映射关系并采用轮轨力检测数据定量评价波磨严重程度,以中国CRTSⅡ高铁线路与服役动车组典型参数构建三维轮轨动力学有限元模型;细化波磨区段钢轨表面不平顺特征,采用高速综合检测列车在高铁波磨区段上实测轮轨垂向力时频数据验证有限元模型输出结果的准确性;模拟了车辆运行速度为300 km·h^-1时波长在40～180 mm波磨激励下的轮轨垂向力,分析了其时频域分布特性;引入轨面不平顺变化率表征波磨沿钢轨纵向的变化特性,采用非线性最小二乘法与有理式方程拟合了不同波长条件下轮轨垂向力大值与轨面不平顺变化率之间的函数关系,分析了钢轨Pinned-Pinned固有共振频率及其半值振动模态对拟合参数曲线的影响,并推导了基于轮轨垂向力的波磨谷深估算方法;该谷深估算方法在某高铁线路波磨状态监测中初步试用,共发现32个波磨区段,并对比了波磨区段上实测谷深和估算谷深。分析结果表明：谷深估算值与实测值相关系数为0.97,两者具有较高的线性相关性;在谷深估算值大于0.08 mm时,估算值与实测值之间的均方根差约为0.01mm,基于谷深估算方法作出波磨打磨整治决策时...     

多网联范围下的智能网联车换道决策组合模型研究

为提升不同网联范围下智能网联车(Intelligent Connected Vehicles, ICV)的换道效率,结合深度强化学习和分子动力学理论,提出一种融合掩码机制和注意力机制的双深度Q网络(MaskAttention-DDQN, MAQ)换道决策模型。首先,在SUMO (Simulation of Urban Mobility)仿真环境中采集网联范围内ICV及人工驾驶车辆(Human Drive Vehicles, HDV)的行驶状态信息。其次,搭建MAQ模型,采用掩码机制和注意力机制方法,实现固定模型输入大小,以及实现置换不变性。第三,为实现车辆间影响程度的数值化,以车辆间相对速度和相对位置为参数,使用分子动力学理论为网联范围内HDV信息赋予权重。最后,分别在不同交通密度仿真环境中对不同换道决策模型和赋权方法进行对比,并测试ICV在不同网联范围(80~330 m,以50 m为间隔)下的换道决策效果。仿真结果表明,以40辆HDV、100m网联范围为例,MAQ模型比DeepSet-Q模型拟合精度提高了90.2%;分子动力学赋权方法相比线性权重赋权方法总奖励值提高了5.5%,ICV平均车速提高了4.8%;ICV平均车速随着网联范围的扩大,呈现出先增大、再减小、后趋于平稳的变化规律。     

基于TOPSIS的高原山区铁路区间渡线设置决策研究

为判定高原山区铁路某段区间是否应设置渡线,为铁路后续运营提供便利化的条件.首先,根据高原山区铁路线路特点,结合国内外铁路设置区间渡线现状,阐述高原山区铁路设置区间渡线的作用和意义;其次,确立车站间距、行车密度、事故抢险救援时效性、综合维修便利性、工程投资和养护维修工作量6个指标作为评价指标,并使用TOPSIS方法对上述...