基于改进型D3QN深度强化学习的铁路智能选线方法

传统的人工选线方法劳动强度大,设计效率低,随着我国铁路建设重心向西部复杂艰险山区转移,人工选线面临的困难日趋凸显。为缩减铁路选线的人力物力成本,提高设计效率,亟需发展结合了人工智能和信息技术的现代选线技术。为此,提出一种基于深度强化学习理论的铁路智能选线方法。以带有空间属性信息的数字高程模型为选线环境,以相邻空间点间的建造费用为即时奖励,以工程建造费用最小为优化目标,设置离散化的备选动作,考虑多种约束条件,构建面向铁路选线的深度强化学习模型。结合深度学习的感知能力和强化学习的决策能力,利用双竞争深度Q学习网络(DuelingDouble-Deep Q Network,D3QN)对模型进行训练,既克服强化学习问题对复杂状态和动作空间难以收敛的缺点,同时解决了传统DQN算法易于出现过估计、训练不稳定的问题,实现自动对选线环境进行感知、搜索、判断、决策,最终寻得目标函数最优的线路方案。以某山区铁路对本方法进行验证,实验结果表明：该方法能搜索到多样化的线路备选方案,可以为设计人员提供新的设计思路;有效降低了铁路建设的经济费用,较人工选线方案节约最多达17.5%。智能选线方法可以帮助节省选线工作...     

珠江口VTS区域联网浅谈

VTS的建立对覆盖区水域的船舶交通安全发挥着重要的作用.珠江口水域情况复杂,船舶种类多,来往频繁,交通流量大,各地VTS又相对独立,船舶动态信息很难全面掌握,为充分利用各地VTS信息资源,实现VTS信息资源共享,本文在阐述珠江口水域船舶交通流状况和VTS现状的基础上,提出珠江口区域联网设想.     

基于WebGL的轨道交通BIM轻量化应用方案

为了解决轨道交通建筑信息模型(BIM,Building Information Model)在Web端的渲染需求,提出了基于WebGL(Web Graphics Library)技术、JSON(JavaScript Object Notation)文件格式、FastDFS存储技术3者相结合的轨道交通BIM在Web端的轻量化应用方案。通过Revit的二次开发,提取Revit自有的BIM表面模型数据,将其使用JSON的方式存储;针对完整BIM对应的JSON格式文件较大的问题,提出了多个JSON格式文件代替一个JSON格式文件的存储方案;使用FastDFS文件服务器,将这些JSON格式文件存储;利用WebGL分级渲染FastDFS中的JSON格式文件。所提方案实现了轨道交通各专业BIM Web端显示。试验结果表明,BIM轻量化显示方案拥有非常好的通用性,对轨道交通的大模型兼容性好,保证了原始BIM数据精确,实现了各专业BIM的交互。     

基于BIM交互与数据驱动的多专业正向协同设计技术

为了实现多专业之间基于数据驱动的协同设计,提高设计效率,在分析城市轨道交通正向协同设计模式的基础上,提出了基于数据驱动的多专业正向协同设计技术.首先建立符合城市轨道交通领域特点的七维建筑信息模型,采用工业基础类表达三维设计模型并解析形成模型结构树;然后通过模型交互和数据提取,完成交互构件参数设计;最后基于数据驱动和协同...     

浅谈船舶项目的招标与采购

结合广州港港作拖轮的采购情况，较为全面地介绍了项目招标采购的基本过程及主要工作方法。     

浅析供应商管理库存模型

在传统的供应链上,企业之间由于相互之间缺乏信息沟通,因而不可避免地会产生需求信息的扭曲和时间上的滞后,往往使得需求信息在供应链传递过程中被逐级放大,大大增加供应链的整体库存,同时减弱了竞争力。而供应商管理库存(VMI)的出现大大改善了这个问题,由企业单独解决变成了集成解决。本文将通过理论分析以及建立相应的解决模型来探讨这种管理方法。     

外籍船舶进出深圳西部港区引航监管办法

阐述广州VTS辖区外籍船舶未按我国法律规定申请引航现状存在的危害性,明确这种行为不仅给我国水域安全带来一定隐患,同时也是违反我国法律规定的违法行为,提出对进出深圳西部港区的外籍船舶实施全程强制引航的监管办法:(1)加强对外籍船舶和代理公司的宣传;(2)充分发挥VTS,海巡船舶,直升飞机的立体监管作用(;3)严格执法,加大处罚力度。     

珠江口VTS区域联网设想

在阐述珠江口水域船舶交通流状况和VTS现状的基础上,提出珠江口区域联网设想。