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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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燃料电池动车组即将在德国亮相,这激起了人们对以氢为燃料的"零排放"牵引方式的兴趣,油-电混合动力模式的推广应用,为用户提供了一系列替代传统内燃和电力牵引的选择方案。 相似文献
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传统的数据封包传送数学模型在传送船舶智能化网络数据资源时,传播速率很慢,平均延迟高,吞吐性能差。为解决上述问题,设计一种新的数据封包传送数学模型,利用BM匹配算法匹配船舶网络数据资源格式,根据船舶智能化网络的IP地址、网络端口号、网络资源传输协议、网络通信数据以及其他网络资源信息数据建立封包传送数学模型。为验证模型效果,与传统模型进行实验对比,结果表明,设计的数学模型能够有效提高传播速率,降低平均延迟,加强吞吐性能。 相似文献
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为使高铁站功能区的布局更加科学合理,论文以旅客在高铁站房内的平均走行时间最少和高铁站建造成本最低为目标,综合考虑功能区的面积、长宽比例、功能区禁止重叠、流线等约束条件,构建基于多目标混合规划的高铁站功能区布局优化模型,通过算例验证了模型的有效性。该方法得出的结论可以为高铁站功能区布局的规划设计提供参考。 相似文献
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考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术,可以采用智能交叉口的组织形式,大幅提升交叉口的通行效率,为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本,提出智能交叉口在城
市交通网络中的布局优化问题,建立数学优化模型并求解。首先,基于对两类车辆行驶特性的分析,建立混合用户均衡模型,描述CAV与HV的路径选择行为;其次,从交通规划者的角度,以系统最优为目标,整合混合用户均衡模型,建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型,并利用改进的遗传算法求解;最后,选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析,验证模型与算法的有效性,并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明,智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率,同时,大幅降低了由于网联自动
驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距,增进了出行公平性。 相似文献