基于离散事件系统仿真的集装箱码头布置规划研究

集装箱码头的规划布置涉及多种复杂的影响因素,是系统性设计和不断优化的过程.本研究采用eM-plant软件模拟集装箱码头备选方案的作业系统,并根据实时统计生成仿真数据库;采用专家调研法和层次分析法创建尽可能全面反映备选方案信息的评价指标体系,并赋予各评价指标不同的权重;结合码头作业系统仿真模拟运行的情况,综合运用层次分析...     

建设应急备用水源工程,应对突发公共安全事件——浙江城市应急备用水源规划建设的思考

水是生命之源,是人类赖以生存的必要物质。对于人口高度集中、产业高度集聚的城市而言,城市集中供水系统是城市正常运行、健康发展的重要保证。饮水问题关系到每个人、每个家庭,得到安全可靠的生活饮用水,是人们安居乐业的前提条件。该文首先分析了浙江省水资源的基本情况与城市供水概况;接着例举了两起水污染突发事件;最后提出建立城市应急备用水源的思路。     

��������������ɢ�¼������VRP�����о�

针对车辆路径问题（VRP）研究的复杂性,提出了一种新的解决方案. 首先对客户货物的配送过程建立离散事件仿真模型,在模型中,配送过程事件、资源等利用面向对象的方法进行描述,VRP问题涉及的各种约束条件在仿真流程中予以处理,所以该模型可以真实模拟复杂的车辆配送过程. 然后利用遗传算法对离散事件的仿真结果进行优化,得到了车辆路径问题的最优解. 这种将离散事件仿真和遗传算法相结合的方法可以有效克服精确算法和智能启发式算法较难解决多约束车辆路径问题的弊端. 实验结果验证了新方法的有效性和可行性,由于仿真结果详细记载了配送的全过程,因此该方法对车辆路径问题的实际应用具有一定的指导意义.     

特殊活动的停车选择模型研究

针对特殊活动下的停车问题,提出了出行者选择行为的效用模型和针对各部分效用的标定方法。在原理设计中,考虑了特殊活动下小汽车出行者的行为约束因子,建立了特殊活动下的选择行为模型;在实现方法上,对效用因子进行了标定,并应用最大似然法对出行者停车选择行为时间效益模型作了计算。该研究可以用于进行特殊活动下基于停车选择行为的出行选择分布预测,解决特殊活动下的停车预测和管理的理论问题。     

基于GSOM神经网络模型的交通行为模式学习方法研究

提出了一种用于基于视频的交通事件自动检测的交通行为模式学习方法。首先为了获取利用神经网络进行车辆行为模式学习所需的训练数据,一种基于运动估算的车辆跟踪算法被建立,将采集到的灰度视频图像序列转化为车辆标号场时空序列。其次,使用轨迹建模和编码的方法,将跟踪结果转化为轨迹数据用于网络训练。在此基础上,建立自组织神经网络,并针对自组织网络的不足使用改进的GSOM模型,选择欧氏范数作为测度,自主开发了试验软件,以U形转事件为对象开展试验,对轨迹数据进行学习。对比试验结果表明改进的GSOM算法能有效提取行为模式。GSOM相比SOM用于行为模式学习更为有效和准确。     

社会公共事件对交通系统的影响机理分析

社会公共事件的发生直接影响到城市道路交通系统的正常运行,在对社会公共事件科学分类的基础上,分析事件对城市道路交通的影响机理及过程,对于提高城市交通管理水平具有重要的意义。基于自组织理论分析平稳型事件发生后城市交通网络自组织过程和交通平衡状态的变化过程,并给出重点参数,有助于对有效管理交通事件影响下的城市交通提出合理的建议。     

工作时间具有模糊性时的可靠性分析方法

本文应用模糊数学的基本概念和方法,将清晰工作时间拓广到模糊工作时间,将普通 事件拓广到模糊事件,将普通可靠性拓广到模糊可靠性,导出了模糊可靠性常用指标 的计算公式,建立了不可修复系统的模糊可靠性数学模型。      

基于事件驱动的单跑道动态地面等待策略

为了保障飞行安全,允分利用机场容量,有效减少航班延误损失,建立了基于事件驱动的单跑道动态GHP模型.用分层次的两阶段优化算法对模型求解,结果显示,与时间驱动策略相比,事件驱动策略的总延误时间减少了19.6%;与线性规划方法相比,计算茸减少了24.3%.     

地铁突发事件应对体系设计

归纳了近几年世界上多起地铁突发事件发生的原因;提出了制定应对地铁突发事件体系时需考虑的原则及应对体系的基本框架;并对地铁突发事件应对体系的预防应对子系统、紧急应对子系统、事后恢复子系统进行了详细阐述.最后,提出了今后需深一步探索和研究的方向.     

基于时间和状态约束的故障因果关系图及其在燃气轮机中的应用

故障原因及其产生位置的确定是决定故障诊断系统是否可用的关键因素。文章定义了离散事件系统中故障之间两种类型的因果关系,给出了故障因果图（FSCG）的概念,进一步给出了描述故障之间基于状态和时间约束关系的因果图,基于此,将上述方法应用在某燃气轮机的故障诊断过程中,在对燃气轮机的内部结构进行概述的基础上,结合具体的故障发生情况,给出了其部分故障树结构,进而给出了相应的故障因果关系图,将其应用到实际的故障诊断中,并与传统的故障树方法进行相关对比,证明了该方法的有效性。