基于改进Copula 的海上运输关键节点应急保障能力评估

海上运输关键节点的应急保障是最大限度减少突发事件造成损失的重要方面. 考虑影响海上运输关键节点应急保障能力各因素之间的关联性,因素变量分布情况的影响,以及多维变量导致Copula 函数的参数求解困难等问题,构建基于因子分析(Factor Analysis)和 Copula 函数(FA-Copula)的海上运输关键节点的应急保障能力评估模型,对海上运输关键节点应急保障能力进行评估,分析不同因素的影响. 计算结果显示：整体对比来看,应急能力比较好的是直布罗陀海峡、马六甲海峡和巴拿马运河,比较差的是苏伊士运河;从其中提取的公共因子FA1 来看,马六甲海峡比较好,苏伊士运河比较差;对不同因子变量联合分布比较发现,不同因子变量分布会对结果产生不同的影响.     

基于自适应迭代学习控制的列车自动驾驶算法

针对高速列车自动驾驶系统受到时变外部扰动和受限状态的情况,提出一种基于迭代学习控制的自适应控制算法. 基于Lyapunov 函数,利用列车运行过程中的状态偏差,推导出自适应迭代学习控制律和参数学习更新律. 构造类Lyapunov 函数的复合能量函数,通过迭代域的差分,证明其差分负定性和收敛性. 采用所提控制算法对列车跟踪性能进行计算机仿真和实例仿真验证,结果表明,所提出的自适应迭代学习控制算法对列车期望曲线跟踪具有较高的精度和较快的收敛速度,能够在较短的迭代次数实现对期望曲线的精确跟踪.     

基于主线拥堵场景的快速路级联信号控制方法

城市快速路高峰时段已经呈现出常态性拥堵,对快速路主线拥堵进行疏导尤为必要.本文通过在主线和入口匝道进行三级交通检测判别,设计了多级联动的信号控制流程与实现方式,构建了不同拥堵程度下的分级响应控制策略,基于瓶颈点通行能力最大化下的实时信号控制算法及最大排队长度限制下的实时信号控制算法,建立了主线及匝道车道开关闭、汇合处信号灯控制、主线动态限速、交通信息诱导等于一体的快速路级联信号控制方法.仿真分析结果表明,在主线不同拥堵程度下采取的级联信号控制方法,可以有效提升快速路主线平均车速,并未导致匝道排队的恶化,局部路网平均延误均有明显降低.     

集装箱船舶装箱排序问题的两阶段算法

集装箱船舶装箱排序问题综合集装箱装船顺序与船舶贝内排箱,是一类典型的组合优化问题.考虑堆场发箱顺序和船舶配载之间的关联,构建集装箱船舶装箱排序问题的数学模型.针对构建的优化模型,鉴于已有方法难以直接对其进行求解,基于两阶段分层求解思想设计SWO-HES两阶段算法.算法第1阶段利用吱呀轮算法(SWO)大邻域导向式搜索的特点优化集装箱装船顺序问题;第2阶段将SWO的结果作为输入,基于启发式规则和演化策略算法(ES)构造混合演化策略算法(HES)优化船舶贝内排箱问题.最后,通过不同规模算例的研究,将SWO-HES与常见智能算法、基于实际装船规则的启发式算法进行对比分析,验证模型与算法的有效性.     

基于部分集卡到达信息的码头进口箱翻箱优化

集装箱码头进口箱提箱作业过程中,由于外集卡到达时间的不确定性,存在外集卡提箱顺序与目标箱的堆存位置不一致,从而产生大量翻箱.为了解决这一问题,本文以期望翻箱量最小为落箱位置的选择原则,提出最小化二次翻箱启发式算法,利用算例验证算法的有效性,分析集卡到达的信息质量对进口箱提箱翻箱的影响,根据集卡到达信息质量的不同选择最佳翻箱规则.结果表明:提出的翻箱策略可以在获得部分集卡到达信息下有效地减少翻箱,针对不同的集卡到达信息质量,采取相应翻箱规则进行翻箱作业能有效减少翻箱,提高码头堆场的作业效率.     

快速路可变限速与匝道控制协同优化策略

可变限速控制和匝道控制是快速路交通控制的主要手段,本文对两者的协同优化策略进行了研究.借助智能车路协同系统强大的信息感知能力,通过引入微观交通流信息,对经典METANET模型进行了改造,构建了可变限速控制影响下的微观METANET模型,实现了一种新的可变限速控制策略,同时,采用ALINEA算法,对入口匝道进行了优化控制,实现了两者的协同优化.最后,基于实际道路和交通流数据搭建了仿真平台,对微观METANET模型和协同优化策略的有效性进行了验证.仿真结果表明,微观METANET模型具有良好的交通流预测效果,协同优化策略能有效地改善快速路交通流状态.     

城市轨道交通常态与非常态短期客流预测方法研究

城市轨道交通客流特征除表现为常态的周期性、季节性及高峰性外,还会因节假日、体育赛事、城市大型活动、突发事件、特殊天气等因素表现出差异性和特殊性,本文对较为成熟的常态及研究较少的非常态客流预测方法进行了实验.首先利用通用的ARIMA时间序列预测算法分析样本历史数据实现常态日客流预测;其次针对客流特殊因素提出时间序列及回归分析的组合模型,同时引进虚拟变量和结合相似日样本数据进一步改进,实现非常态预测问题的高精度求解.仿真计算结果表明,本文方法对解决短期客流预测具有良好的适用度,尤其同样本同预测周期条件下的非常态组合改进模型和常用单一时间序列模型的对比,证明改进模型可以很好地应用在客流特征既包括随时间固有不变的性质又表现出特殊因素的研究中,具有较强的自适应性和更好的预测精度.     

非完美信息下京津冀区域物流设施选址研究

针对大规模物流设施选址问题,本文构建了非完美信息下设施可靠性选址的连续逼近模型.该模型不仅考虑了设施存在损坏的可能性,而且考虑了由于信息缺失顾客无法获得设施状态且存在返回出发地的行为.由于该模型的结果无法直接确定设施选址点,因此采用Disk算法对该模型的结果进行离散化,获得物流设施选址方案.以京津冀区域物流设施选址为例,验证了该模型有效性并对设施布局特性进行了分析.最后,通过灵敏度分析探讨了不同参数对京津冀区域物流设施选址的影响.     

基于遗传算法的车辆悬架系统等效物理参数识别

针对车辆悬架系统的功能及物理特性,以车轴的运动为系统输入,对复杂的整车行驶模型进行了合理简化。以某型专用越野车辆为例,建立了簧载质量的3自由度振动模型,推导了簧载质量任意位置处的加速度频响函数;利用汽车试验场道路测试数据,通过遗传算法编写VC程序进行了数据拟合,得到了悬架系统在不同路面工况下的等效物理参数。实际应用表明,拟合结果具有较高的可信度。     

流动舞台车功能及结构衍变的研究

针对流动舞台车市场的需求,研究了某特种汽车公司的流动舞台车第一、二代产品的功能和结构的衍变及液压系统的提升。