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1.
针对城市高层住宅顾客对上门配送服务的需求,借助无人机停放平台,考虑包裹异质性以及无人机在不同配送阶段的精确能耗,构建以无人机飞行成本和能耗成本最小为目标,以无人机容量、电池组容量等为约束的高层住宅无人机上门配送模型,解决“垂直位置最后一百米配送”问题。基于此模型,设计带变邻域下降(VND)搜索的混合蚁群算法(HACO-VND),引入4个算子进行变邻域下降搜索,为了提高算法的求解性能,提出两种局部搜索算子组合,根据顾客点数量使用不同的算子组合。实验结果表明,HACO-VND算法较CPLEX在求解精度与求解时间方面更优,特别是在大中型算例中表现出较佳性能。参数分析表明,高层住宅楼层数越多,无人机单次
飞行的能耗利用率越大,无人机容量与电池组容量共同对配送方案产生影响。为以后无人机送货上门服务方面的研究提供参考和思路。 相似文献
2.
为研究机场土面区在主起落架作用下的承载力,根据规范制备以黏性土为主的填料.使用便携式落锤弯沉仪经实验得出填料在不同密实度下与动态弹性模量之间的关系,根据函数曲线关系及相关研究结果,建模计算当填料处于3种不同密实度时,B737-800飞机在滑行和着陆两个阶段冲出跑道时的作用结果.计算表明:随着填料密实度值的增加,土面区的承载力也在增加;当密实度不足87% 时,填料在荷载作用下易出现剪切破坏,导致主起落架陷入土面区;当密实度达到87% 时,荷载作用产生的竖向变形最小,承载能力最大,土面区可承担主起落架作用. 相似文献
3.
针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。 相似文献
4.
漕宝路地下快速路工程下穿S20立交节点,该节点交通流量大,地面环境复杂,在工程建设中需满足地面交通需求并尽量减小环境影响。本文结合工程实际情况,针对下穿S20立交节点,分别提出2种不同的设计方案,并从环境影响、施工难度、工程经济性等多个方面对方案进行综合比选。在选取合适的方案后,针对方案中关键节点分别进行设计,并对方案进行分析,结果表明方案安全可行。工程可为同类型工程设计和研究提供借鉴和指导作用。 相似文献
5.
研究增开列车条件下高速铁路列车运行图的调整问题,并综合考虑列车车站进路的影响。通过构建Time-Station-Track三维时空扩展网络,刻画列车对铁路时空资源的占用。将原多目标优化问题转化为求解列车占用网络弧段最小费用单目标问题,并构建基于Time-Station-Track网络的0-1整数规划模型。针对模型特点,设计拉格朗日松弛算法,将问题进一步分解为求解单列车网络最短路径子问题,由于问题被松弛后求得的解可能不可行。因此,提出基于列车优先序列的启发式策略对对偶解进行可行化。最后以宝兰客运专线为例,验证模型的正确性和算法的可行性。 相似文献
6.
为探究新冠肺炎疫情下交通防控政策对长沙市人口流动的影响,本文根据长沙市在新冠
肺炎疫情期间颁布的交通防控政策和疫情实时防控情况划分防控阶段,基于百度迁徙大数据,利
用双重差分模型,识别长沙市不同阶段的交通防控政策以及量化防控效果,分析交通防控政策对
长沙市人口流动的影响。结果显示,长沙市在交通管制阶段,平均人口迁出强度、平均人口迁入
强度及城市内部出行强度分别下降了83.68%、69.24%及59.74%,有效地控制了人口流动,降低了
疫情扩散危险。在交通恢复阶段,长沙市人口流动强度逐渐反弹,城市内部出行强度基本恢复到
2019年同期水平。本文研究结果显示了交通管制对疫情扩散限制的有效性,为常态化疫情防控
下精准防控政策和复工复产政策制定提供参考。 相似文献
7.
针对目前舰船横向航行补给时两舰距离测量方法,通过激光测距技术研究,设计了一种船用激光测距装置.详细介绍了其工作原理、结构设计和软件设计,并对其传感器信号融合处理关键技术进行了攻关与验证,解决了距离索测量时无法连续自动提供距离及其变化速率信息的问题,为舰船航行补给和靠离码头安全操纵提供保障. 相似文献
8.
9.
已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析,不能满足精细化设计和运营的需要。本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法。首先,将来源于AFC(Automatic Fare
Collection)的进站客流量数据处理为时间序列数据,并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类;其次,建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程,计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征。在此基础上,充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性,使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型。
实例结果表明,使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14%以内,说明该分类方法具有可行性。 相似文献