考虑车辆限载的危险品运输车辆调度模型

针对危险品车辆在线路间调拨问题,综合考虑了车辆调度成本、车辆限载等,构建了以利润最大化和途径人口密集区的风险成本最小化为目标的混合整数规划模型,对运价(运量)、运力配置进行综合决策.借鉴分层求解方法,首先,不计广义车辆调拨成本,假定调拨运力无时间约束,分析了使目标函数取最大值的运力;然后,设计了搜索机制进行时间约束可行性检验,证明了满足时间约束的运力取值范围;最后,基于不计广义车辆调拨成本最优运力配置,修正搜索机制计算最小广义车辆调拨成本,并通过数值分析验证了算法的有效性,与不允许车辆调拨相比,车辆调拨降低了运价,增加了运输需求.     

行驶时间延迟下配送车辆调度的干扰管理模型与算法

针对行驶时间延迟下配送车辆调度的干扰管理问题,给出了车辆调度人员实际操作中的一系列"救援模式",并将其提炼为计算机可以理解并处理的形式化知识;按照车辆调度人员的"救援路线列举→救援路线选择"两阶段的思维方式,以顾客时间窗偏离程度最小化和配送成本最小化为目标,建立了问题的数学模型及其求解算法. 通过初步的实验,确定了算法的参数配置;在Solomon提出的标准算例上对算法的鲁棒性、求解结果的质量、以及求解性能等几项指标进行了测试及与文献算法的比较;最后对算法进行了实时化的处理. 实验结果表明,本文算法不仅达到了多目标优化的效果, 而且可以满足实时应用的要求.     

不确定计划数的轧制批量计划的模型和算法

根据热轧生产工艺将热轧生产批量计划归结为不确定车辆数的车辆路径问题 (VRP) ,考虑了轧制计划中钢板宽度的反跳和相同宽度钢板的总长度约束 ,在轧制作业计划数不确定的情况下 ,把组批和排序有机地结合起来 ,并用遗传算法和禁忌搜索算法相结合的混合算法对问题进行求解 ,实验结果表明算法获得的最好解、平均负荷率和计算成本都比较令人满意 .     

复杂样本分类的GA-RBFNN方法

本文以提高径向基函数神经网络(RBFNN)分类能力为出发点,结合遗传算法(GA)群体并行搜索能力,提出了一种有效的GA-RBFNN学习算法.该算法在传统衰减聚类算法确定网络初始结构的基础上,加入控制向量,设计了包含整个网络隐节点结构和径基宽度的矩阵式混合编码方式,以及相应的遗传操作算子.网络权值由伪逆法求解确定.经Iris、WINES和Glass数据集的仿真实验验证,该算法快速有效,具有较强的复杂样本分类能力.     

基于单车场多车型车辆路径问题的混合求解算法

为降低华北石油局大牛地气田采气过程中的车辆运输成本和车辆碳排放量,建立了单车场多车型车辆路径问题(SHVRP)数学模型,将扫描法、插入法、邻近法、两阶段法、遗传算法和蚁群算法等启发式算法作为求解SHVRP模型的基本算法,在分析算法原理、性能和适用环境等差异的基础上,提出了3种混合算法:混合启发式算法HHA(两阶段法+最远插入法+2-OPT)、混合遗传算法HGA(最邻近法+2-OPT+遗传算法)以及混合蚁群算法HACO(遗传算法+蚁群算法)。进而,列出了HA、HHA、GA、HGA、ACO、HACO等6种算法求解同一算例的10次运行结果的平均值,混合后算法的运行结果对比混合前算法的优势说明了混合算法的优越性。综合总配送成本、总碳排放量、配送车辆数和首次搜索到最优解的迭代数及计算时间等对3种混合算法进行比较,得出HACO最优,HGA次之,HHA最差。最后,将基于混合算法的智能运输方案与大牛地气田现有的基于经验法则的运输模式作对比,进一步说明了所提混合算法的可行性和有效性。     

资源共享模式下多中心共同配送电动车辆路径优化问题

针对电动车辆路径优化在充电站共用和车辆共享相结合方面存在的不足,提出充电站和电动车在多服务时间段内共享以及多中心间的集中运输调度策略,研究了基于资源共享的多中心共同配送电动车辆路径优化问题。首先,构建了包含电动车租赁成本、电量消耗成本、服务成本、违反时间窗惩罚成本的运营成本最小化和电动车使用数最小化的双目标优化模型。其次,根据模型特点设计了考虑客户地理位置和需求时间窗的3D-K-means时空聚类算法,提出一种基于Clarke-Wright(CW)节约算法的多目标粒子群(MOPSO)混合算法(CW-MOPSO)。该混合算法集成了CW节约算法生成的初始解,并在MOPSO中设计了充电站插入策略、外部存档更新策略和资源共享策略,提高了帕累托优化解的质量。再次,与非支配排序遗传算法、多目标遗传算法和多目标梯度进化算法进行了对比分析,验证了CW-MOPSO混合算法的有效性。最后,结合重庆某物流企业的实际数据对资源共享模式下多中心共同配送电动车辆路径优化问题进行研究,探讨了电动车在充电站的排队等待时间存在不确定性、电动车电量消耗和速度呈阶梯性关系以及不同资源共享模式下多中心共同配送的运营成本、电动...     

基于模糊软集的中药制药车间不确定调度模型和算法求解

为解决加工时间和交货期不确定状态下的中药制药车间调度问题，利用模糊软集的三角形模糊数和梯形模糊数来表征加工时间和交货期信息，并基于模糊数的运算规则定义了可能性测度和必然性测度，用拖期可信度来度量药品生产发生拖期的概率，建立以最小化药品生产平均拖期可信度为目标的混合整数规划模型。针对该模型，提出了一种混合模糊布谷鸟算法的求解方法，并以规模为10(3)×10的经典算例进行仿真测试。实验结果表明，给出的不确定调度模型能反映中药制药调度的真实场景，而且混合模糊布谷鸟算法能很好地对该模型进行求解，相比经典布谷鸟算法，该算法有更好的性能。     

基于模拟植物生长算法的车辆调度问题

基于配送企业车辆资源的限制和客户需求时间窗的要求,在考虑外包车辆和配送入员加班的情况下,对带时间窗的车辆调度问题进行扩展研究.根据客户需求的随机性特点构建以最小化车辆配送总成本为目标的机会约束规划模型,并设计求解该问题的模拟植物生长算法.结合车辆调度具体实例,将模拟植物生长算法与遗传算法进行比较,结果表明该算法不仅可以获得最优解,而且提高了求解效率,是一种有效的方法.     

基于PEV准则的不确定混合多传感器联盟求解

针对不确定混合多传感器联盟求解问题,提出了一种在PEV准则下求解的方法.首先以提高传感器资源利用率和对目标跟踪精度为目的 建立目标函数,以传感器跟踪能力为约束建立不确定混合多传感器联盟模型,其次利用不确定理想点法和PEV准则将不确定模型变为确定模型,最后设计改进选择策略的烟花算法求出混合多传感器联盟的有效解,通过"预测...     

求解带时间窗车辆路径问题的有效混合PBIL算法

针对带时间窗车辆路径问题（vehicle routing problem with time windows， VRPTW）， 提出了混合种群增量学习算法（hybrid population-based incremental learning algorithm， HPBIL）， 用于同时最小化车辆数和总行驶距离. 在HPBIL中， 通过改进标准的PBIL概率模型以提高算法的全局探索能力， 同时设计了基于插入法和两点邻域交换法的两阶段局部搜索来增强算法的局部开发能力. 仿真实验和算法比较验证了HPBIL的有效性和鲁棒性.     

提高汽车操纵稳定性的控制器设计

为提高汽车操纵稳定性,设计了一种新颖的两级分层操纵稳定性控制系统。分级控制系统的第一层是一基于线性矩阵不等式的鲁棒模型匹配控制器。当汽车处于不稳定行驶状态时,该控制器优化稳定整车操纵性的横摆控制力矩,并根据该横摆力矩计算目标控制车轮的滑移率。控制系统的第二层是一移动滑模控制器。该控制器可以在预定的时间内精确地跟踪第一层控制器输入的参考滑移率,并对目标控制车轮施加制动力矩来达到稳定汽车操纵性的目的。在各种极限行驶状况下的仿真试验表明,该控制器可以有效地提高汽车操纵稳定性,而且该控制器对不同车速,各种附着系数的路面和车辆物理参数的变化具有很好的鲁棒性。     

单车型确定性动态车辆调配问题

给出了单车型确定性动态车辆调配问题的定义,引入网络图描述该问题.建立了问题的线性规划模型,鉴于线性模型的缺点,利用函数逼近技术构造一个特殊的线性函数来近似目标函数中未来时段部分,从而建立起问题的时空分解模型,把问题从时间和空间上分解为多个单时段单节点问题,并根据单时段单节点问题特点设计简单的排序求解方法.最后,给出了模型的完整求解过程,从而使问题得到有效地解决.     

考虑非机动车违章影响的车辆运行效率分析

对非机动车的违章行为对信号交叉口的机动车通行效率的影响进行了研究。利用线性回归模型分析出该交叉口主要出现的违章行为,对违反信号灯通行的非机动车建立违章率模型建立非机动车违章行为下的机动车延误时间模型,根据已有的违章率,分析出不同违章率下的机动车延误时间,可看出违章率越大,机动车延误时间越长。针对非机动车违章行为对机动车产生的影响,从道路设计方面提出改善建议。     

基于车辆动力学和Kalman滤波的汽车状态软测量

针对汽车动力学控制过程中难以在线测得的横摆角速度等状态参数,根据参数软测量理论,采用Kalman滤波并结合汽车两自由度动力学模型,建立了汽车横摆角速度的线性最小均方误差估计算法。仿真计算与场地实验的结果验证了该算法的有效性,同时软测量技术的采用也为汽车控制系统的状态参数测量提供了一条可行、准确且低成本的研究思路。     

多车型动态车辆调度及其遗传算法

研究了允许多种车型同时调用的动态车辆调度问题:分别以路径最短为目标和以油耗成本最少为目标进行动态车辆调度优化,并设计了相应的遗传算法。本文最后的实例进行了验证,发现以油耗最少为目标,不仅考虑了不同车型的容量限制,而且考虑了动态载重量的油耗影响,更加符合实际情况,因此其优化结果更加合理。     

燃料电池汽车整车控制器仿真测试平台研究

由于燃料电池汽车的新颖性和复杂性，仿真测试是整车控制器初期开发的一种很有效的方法。首先建立了反映其主要特性的燃料电池汽车实时仿真模型和PI调节器型驾驶员模型，然后基于Matlab实时仿真环境xPC、RTW和Matlab GUI功能，并配合通讯卡底层软件的开发、信号调理装置硬件设计和整车通讯协议的制定，系统地实现了燃料电池汽车整车控制器仿真测试平台。利用该平台可以对整车控制器硬件电气特性、底层软件平台和控制算法等进行测试。     

超空泡航行体鲁棒控制研究

超空泡航行体独特的航行环境决定它是一个具有多耦合、系统参数不确定性特点的多变量系统.针对超空泡航行体的上述特点,开展了对超空泡航行体控制系统的鲁棒性设计方法的研究.在超空泡航行体的纵平面内数学模型的基础上,设计了超空泡航行体运动的鲁棒控制器,并在MATLAB7.0环境下进行了仿真,仿真结果验证了该鲁棒控制器对超空泡航行体运动控制的有效性和鲁棒性.     

车载动基座 FOAM 对准算法

目前对动基座对准问题的解决方案大都基于惯性系，但这些方案需要存储导航期间惯性系矢量信息，且对准结束时定位精度不高。提出一种新的车载动基座快速最优姿态矩阵(fast optimal attitude matrix, FOAM)对准算法，有效提高了车辆动基座定向精度，并能够保证在对准结束时有一定的定位精度以保证后续直接进入组合导航。最后，车载试验验证了车载FOAM 对准算法的有效性。     

车辆调度问题的分派启发式算法

对有时间窗的车辆调度问题进行了分析,提出了以分派为基础的启发式算法．算法中讨论了如何完成任务所需要的车辆数,定义了两种分派费用,设计了在分派过程中安排线路的方法,并用实例进行了验证．最后对算法的适用性及进一步应用进行了讨论．     

高超音速飞机模型的仿真研究

为了掌握高超音速飞机复杂的动态特性,提出了一种研究高超音速飞机模型的新方法.该方法采用MATLAB插值函数和S函数分别估算和建立高超音速飞机的气动参数及其六自由度的微分方程组,并在不同高度和速度下计算飞行的平衡点,然后通过比较平衡条件与约束条件,近似得到了整个飞行过程的飞行包线.仿真研究表明,该方法适合用在高超音速飞机模型上,仿真结果与期望要求相符合.