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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
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针对当下智慧港口建设如火如荼,而建设行业标准体系却迟迟未能统一的问题.首先利用智慧港口建设发展路径的研究基础,结合国内外信息化发展评价指标体系研究成果,构建了适合国内智慧港口建设发展的评价指标体系;其次利用主客观综合赋权法降低了传统评价过程中,主观因素对指标权重的影响,引入基于云模型的改进物元理论,解决了传统评价方法中模糊性和随机性带来的误差;最后以天津港智慧港口建设工程为算例,对天津港的智慧港口发展水平进行评估,计算得到期望为3.9956,发展等级为较好,与正态云模型和灰色关联分析法的验证结果一致.研究结果表明:评价体系符合现阶段智慧港口的发展方向,评价方法简洁有效,在降低了双重不确定性对于评价结果影响的同时计算了评价结果的置信度,为今后我国智慧港口发展和评价体系的建立提供了参考. 相似文献
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Initial alignment technology is directly related to the navigation accuracy and startup time of the strap-down inertial navigation system (SINS), and has always been regarded as a challenging focal point in the research field of inertial navigation. This paper makes a comprehensive survey of SINS initial alignment technology, briefly introduces the basic principles of initial alignment without latitude, coarse alignment with known latitude and precise alignment, and points out their advantages, disadvantages and applicable conditions. The research and effects of existing initial alignment error suppression techniques are then analyzed and discussed. Finally, according to the problems of existing initial alignment methods and the development requirements of the carrier, the future research direction of SINS initial alignment technology is predicted. © 2022 Journal of Clinical Hepatology. All rights reserved. 相似文献
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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
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在城市轨道交通线路开通过程中,如存在受外界条件影响而不能按期开通的地铁车站,需采用甩站的方式进行开通。秉承对原设计方案变更最小化原则,对信号系统的各个子系统实施方案进行研究,以达到满足甩站运营的实际开通需求。 相似文献
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基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据,从数据驱动视角,深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上,采用KMeans算法,将站点聚为5类,探讨各类站点的时变需求规律及影响因素;在空间上,提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法,将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15,30,60 min 为间隔,以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型,并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明,随机森林模型的精度更高,适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高,考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统,为改善服务水平提供技术和理论支撑。 相似文献