弹性需求和多用户随机平衡下的连续网络设计

连续平衡网络设计问题是在连续决策变量的条件下,寻找最优的用于道路网络中某些路段扩建的投资决策方案。文中从代表性消费者理论出发,建立了该问题的基于弹性需求和多用户类型随机用户平衡的双层规划模型,并考虑了路段能力约束。基于双层模型求解的复杂性,设计了基于混沌优化方法的启发式算法,实例计算结果表明该模型与算法是有效的。     

样本复杂性估计算法优化神经网络结构

在神经网络结构寻优中,样本复杂性估计算法是期望在寻优之前先对问题的规模有所估计,进而根据规模给出一个结构,使之不用从最小结构开始一一尝试。频域分析及仿真实验结果均证明了此算法的有效性。     

铁路建设关联项目财务评饭方法研究

本文论述了基于路网进行财务分析的必要性,对关联项目纳入项目群进行财务评价做出了判定,对纳入路网进行财务评价的关联项目投资、效益和费用的处理提出了解决办法。     

基于改进型构筑算法对城轨车载蓄电池系统优化研究

针对目前城轨车载蓄电池系统利用率较低,车载行驶能量浪费的问题,采用功率型锂电池与双向充电机已经初步成为原有系统的替代方案,从蓄电池系统组成和充放电策略两方面进行了分析与优化.将锂电池电量与车辆工况、充电机效率进行了关联,分别建立了充电控制模型与放电控制模型,基于电池热损耗与能量平衡对模型进行了约束,以改进型构筑算法对模...     

基于符号回归算法的地铁盾构刀盘扭矩预测研究

为了提高盾构机工作效率、降低施工成本,依托深圳地铁8号线某盾构区间段工程,基于符号回归(Symbolic Regression)算法,对不同掌子面的刀盘扭矩进行了预测.分析了推力、土仓压力以及贯入度变化及换刀对扭矩的影响.结果表明,贯入度增大会导致扭矩增加,但是土仓压力的增加可能会降低扭矩.扭矩模拟数学模型具有较高精度...     

考虑川藏铁路特长隧道的工程物资储备基地选址问题研究

为提升川藏铁路雅林段建设阶段工程物资供应的抗风险能力,有必要建设物资储备基地.将23座特长隧道作为工程物资需求点,拟定10个具备建设条件的储备基地候选点,考虑每个需求点对物资需求量的不均衡性及不同运距下运输成本的差异性,建立P-中值模型,采用免疫算法对模型求解.研究结果表明:雅林段储备基地最优选址地点为新都桥、理塘、白...     

不确定环境下交通网络应急预防护优化研究

交通网络是灾害发生后实施及时救援和应急疏散的重要物质基础之一.为提高交通网络在灾害中的抗毁能力,保证交通网络的可靠性,针对不确定环境下的交通网络应急预防护问题,以灾前养护加固成本和灾后修复费用最小化为目标,同时考虑资金预算、灾后网络连通性、旅行时间可靠性和灾后路段通行能力等约束,构建了双层规划模型进行问题描述,并利用基...     

A Note on Shor＇s Quantum Algorithm

Shor proposed a polynomial time algorithm for computing the order of one element in a multiplicative group using a quantum computer. Based on Miller＇s randomization, he then gave a factorization algorithm. But the algorithm has two shortcomings, the order must be even and the output might be a trivial factor. Actually, these drawbacks can be overcome if the number is an RSA modulus. Applying the special structure of the RSA modulus, an algorithm is presented to overcome the two shortcomings. The new algorithm improves Shor＇s algorithm for factoring RSA modulus. The cost of the factorization algorithm almost depends on the calculation of the order of 2 in the multiplication group.     

仿驾驶员DDPG汽车纵向自动驾驶决策方法

汽车纵向自动驾驶的决策层根据车辆当前运动状态与环境信息,决策出理想的动作指令.目前如何在自动驾驶决策策略中考虑人类驾驶员的行为成为研究热点.在纵向自动驾驶决策策略中传统的基于规则的决策策略难以运用到复杂的场景中,而当前使用强化学习和深度强化学习的决策方法大多通过设计安全性、舒适性、经济性相关公式构建奖励函数,得到的决策...