不确定环境下的多车型物流配送路径优化

为实现在路段通行时间不确定背景下,配送企业对多种车型车辆的组合优化,使车辆资源利用、配送路径最优.通过建立总成本和配送时间最小的多目标模型、并考虑时间窗约束,设计提出多目标进化遗传算法求解该问题.本算法结合链表思想,同时为解决产生不可行解问题,在解编码时采用多染色体;并在算法中针对子染色体和母染色体分别设计交叉算子,运用擂台赛法则和改进精英保留策略构造非支配解集和加快算法的收敛速度.结果表明:相比单车型,多车型组合优化具有更高的经济效益,且随着不确定参数的变化,运输成本上升,多车型配送满载率受影响较小.     

WARTSILA 7RT-flex58T-B型主机伺服油滤器破损致排温异常1例

<正>0引言WARTSILA 7RT-Flex58T-B型主机是瓦锡兰公司推出的新型燃油喷油和排气阀电控共轨系统主机,主要装配在本公司AFRAMAX型油船(载质量为10万t左右)上,具有省油和保养周期长的优点。1故障现象某日,我公司"凯达"轮主机设定转速84 r/min稳定航行中,各缸的排温380~390℃,排温正常。中午时分观     

基于利用率和跑道占用时间的军用机场快速出口滑行道位置优化模型

现行快速出口滑行道位置确定模型常以最小跑道占用时间为唯一目标，主要应用对象为民用机场，未能有效解决多机种、多运行模式下的军用机场快速出口滑行道位置确定问题。针对这个缺陷，基于综合利用率和综合跑道占用时间这2个指标，建立了综合考虑双指标的军用机场快速出口滑行道位置优化模型。以某军用机场飞行区构型为背景，以4种飞机为对象，结合该机场2种年架次比，在不同飞机着陆滑跑距离分布概率密度函数基础上，计算了不同位置快速滑行道出口对应的利用率，在此基础上得到了快速出口滑行道综合利用率。针对利用率大于90%的快速出口滑行道，应用贪心算法迭代不同快速出口滑行道的跑道占用时间，并通过加权计算得到综合跑道占用时间。基于综合利用率和综合跑道占用时间，确定出了快速出口滑行道数量和位置，给出了建议的方案，并进一步分析了年架次比改变对快速出口滑行道位置的影响。结果表明:与仅以利用率或最小跑道占用时间为优化目标的2种传统模型相比，应用优化模型提出的快速出口滑行道设计方案，在2种年架次比下使跑道占用时间分别缩短18.42，34.82 s，效率分别提高34.2%，40.6%。      

地铁闸机扇门机构故障时间序列预测研究

基于CNN+ LSTM混合神经网络构建故障时间序列预测模型，利用某型号地铁闸机扇门机构的故障数据进行实例分析，并与ARIMA、CNN和LSTM 3种单一预测模型对比。结果表明:CNN+LSTM混合神经网络模型的预测准确性较高，具有良好应用前景，研究成果可用于支持地铁闸机维修计划的制定和优化。     

2014年上海道路交通事故简述

2014年,上海市共发生适用一般程序处理道路交通事故1 172起,造成902人死亡、624人受伤,同比详情见表1. 一、一次死亡2人以上(含)道路交通事故情况 2014年,全市共发生一次死亡2人以上(含)道路交通事故27起,造成59人死亡,事故起数同比减少1起、死亡人数同比增加1人.     

基于移动通信数据的居民居住地识别方法研究

从大量手机数据中提取居民活动的时空特征是大数据趋势下的新兴热点。然而现有的研究主要使用的是手机通话数据或者手机定位数据,并且许多研究缺乏相关验证,使得研究可信度不高。本文基于手机信令数据,通过3种方法对居民职住地进行识别分析,并对比不同方法之间的差异,研究探讨通过手机大数据对于居民职住地识别的可信性。