随机交通网络连通可靠度改进算法

连通可靠度作为网络可靠性的基础指标是指导交通事故预防、灾后重建和日 常维护等活动的重要理论,但其计算是经典的NP难问题.为了提高大规模网络应用的求 解精度和效率,提出了基于k-最短路径和状态排序的改进算法--Target_Order 算法,集 中考察影响网络连通性的关键节点及其状态,有效减少了无关网络连通性的节点组合产 生的冗余网络状态,大幅降低了计算复杂度.最后,以成都规划年地铁网为例,通过与传统 算法（ORDER算法）比较,分析了算法关键参数的影响,验证了改进算法在精度与效率方 面的显著优势.研究结果同样适用于其他随机交通网络的连通可靠度计算与统计.     

提高随机系统预测可靠性的方法

预测的可靠性直接影响企业决策的正确性．对于新型的复杂随机系统的预测方法的研究及随机系统预测的可靠性研究是预测工作者非常关注的．文中较详细地阐述了如何保证随机系统的预测可靠性的方法,并以较典型的随机系统——物流系统为例进行分析．将该方法应用于具体的某物流园区的市场预测,并将预测过程进行了介绍．     

反应堆吊篮流致随机响应理论分析

讨论了吊篮结构流致振动的均方根响应。通过将流体力划分为简谐振动流体力和脉动流体两部分,结合结构有限元离散技术,建立了吊篮结构的流致随机响应不依赖于流体压力实验数据的纯理论分析方法。着重考查了平均流速、湍流强度及湍流尺度等几个主要参数对结构均方根值的影响。     

基于集对分析的随机需求接驳公交调度模型

针对需求点的出行客流服从正态分布,基于集对分析理论,利用二元联系数刻画随机客流的确定和不确定部分,将其转化为带联系数的确定性数学模型,研究一类随机需求接驳公交调度模型,将乘客从需求点运输至轨道站点,追求总里程最少.同时,该模型集成了这些乘客的最大容忍在车时间对调度结果的影响.利用Cplex求解模型的精确解,结合实际算例,给出了不同车辆数的最优调度方案,比较了有无乘客在车时间限制的2种方案差异,并分析了客流的不确定程度对调度结果的影响.实验表明,随着客流的不确定程度逐渐增加引起需求点的上车人数变多,受车辆的额定载客量限制,这致使车辆偏好访问较远距离但不超过其额定载客量的需求点,因而总行驶里程也变大;考虑乘客的最大在车时间限制,这引导车辆提供"直达"服务,因而会增加总行使里程,但是满足了乘客的个性化出行需求.     

基于K-L展开的断层-节理边坡随机有限元分析

土性参数的空间变异性和断层-节理的耦合作用,将显著影响边坡工程的稳定性分析。基于K-L展开方法模拟土体抗剪强度参数空间变异性,同时通过强度折减法计算节理岩体边坡的稳定性系数,提出了一种考虑土体参数空间变异性的边坡可靠度分析方法。探讨了土性参数的变异性及水平和垂直方向的相关距离对断层-节理边坡随机可靠度的影响。通过与已有研究中均质边坡稳定性对比分析,验证了模型的可行性,并结合现场实际工程进行分析。研究表明：断层-节理裂隙改变了边坡潜在滑移面产状,同时降低边坡的安全系数。边坡失效概率随着土性参数变异系数的增加而增大。忽略土性参数的变异性指标时,会高估边坡的安全系数指标,低估失效概率。土体竖向波动范围显著影响边坡的可靠度,断层-节理对于边坡稳定性的影响远大于土体波动范围。     

基于快速扩展随机树的机器人路径规划仿真实验平台研究

在建立并实现一种基于快速扩展随机树的机器人路径规划算法的仿真实验平台的基础上,通过该仿真实验平台所做的大量仿真实验表明：基于快速扩展随机树的路径规划算法具有强烈搜索未知空间的倾向,在各种障碍物环境下搜索出可达路径。该仿真实验平台运行稳定,功能完善,可直观地演示路径规划算法的搜索过程。     

如何进行随机教育

在幼教改革的今天,广大幼教工作者愈来愈认识到了幼儿的发展应是全面、健康、和谐的.因此,在教育过程中,我们既要重视对幼儿进行有计划的系统教育,同时也不能忽视对幼儿的随机教育.随机教育指在教师有计划之外的、根据客观提供的教育时机而临时进行组织的教育.下面就如何开展随机教育谈谈自己的一些粗浅体会.     

GPRS网络地址及路由策略应用研究

正随着我国铁路GSM-R通信网的建设和逐步投入使用,铁路专用通信技术取得了巨大进步,承载了越来越多的业务。其中,铁路通用分组无线服务业务(GPRS)网络承载的多种专用通信业务是我国铁路的创新点,将移动通信、IP通信、移动IP等通信领域内的发展方向与铁路专用通信紧密结合,并针对铁路业务进行优化,为铁路运营提供了更好的技术保证。     

传热系数及围岩条件对寒区隧道温度场影响

研究目的:以2022年冬奥会重大交通保障项目金家庄特长螺旋隧道为依托,通过现场实测、理论分析和COMSOL数值模拟相结合的方法,建立隧道围岩区的随机裂隙模型,研究传热系数、围岩初始温度、导热系数和比热容对温度场的影响,并建立围岩初始温度与保温层设计厚度间的数学关系式.研究结论:(1)围岩导热系数和初始温度对径向温度场的...     

基于滚动时域优化的共享自动驾驶汽车动态调度方法

共享自动驾驶汽车被视为未来城市交通系统的重要组成部分。本文考虑随机订单需求研究共享自动驾驶汽车的动态调度优化方法。通过建立车辆调度时空网络,分别针对订单分配与空车移位生成车辆运行时间弧,提出车辆调度问题的刻画方法。基于马尔科夫决策框架,以时空节点流量为状态,以时空弧流量为决策变量,建立最大化系统净收益的车辆动态调度优化模型。采取滚动时域优化思想,建立含前视时间窗的随机规划模型,并利用CPLEX优化引擎,滚动求解车辆动态调度决策结果。Sioux Falls网络算例结果表明,滚动时域优化方法可保证车辆动态调度决策效果,提升系统运营效率。在计算时间限制下,滚动时域方法应优先采用长时间窗中等规模样本。在最大化系统净收益的同时进一步最小化乘客等待时间,可有效提升车辆动态调度决策效果。