基于仿真优化的集装箱港口大门作业调度研究

提出基于仿真优化的集装箱港口大门通道作业的调度优化方法.首先,建立了大门作业的离散事件仿真模型和调度优化数学模型;其次,设计了启发式Tabu搜索算法和仿真模型相结合的仿真优化方法;然后,结合仿真自动化方法和在线数据库实现了仿真优化系统;最后,用实例验证并分析了本方法的有效性及效率问题.结果表明了本方法对在线、实时作业调度优化问题的适用性.     

具有终端约束的模糊导引律设计

本文研究了有终端约束的拦截任意机动目标的模糊导引律设计问题。应用模糊Ｔ－Ｓ线性模型,来逼近拦截几何的非线性模型,从线性系统的角度,利用ＲＨ控制方法和伴随技术,得到了一种新的鲁棒模糊导引律。这种方法能够以一个模糊Ｔ－Ｓ线性模型,来处理目标一定范围内的机动,而通过一系列模型的在线切换,来处理目标大范围内的机动。这种导引律具有快速、简便的特点和宽的初始阵位适用范围。仿真结果表明,这种导引律能够拦截任意机动的目标,获得较高的命中精度。     

基于注意力Seq2Seq模型的终端区航空器航迹预测

为充分挖掘机场终端区航空器航迹时间依赖性,解决中长期、多步长航迹预测精度不稳定的问题,引入注意力机制(Attention Mechanism)和教师监督(Teacher Forcing)中的指数衰减(Exponential Decay)采样方法,提出了一种基于序列到序列框架的机场终端区航迹预测模型(Seq2Seq-Attention Mechanism-Exponential Decay, SAE)。序列到序列框架实现了多步长预测,注意力机制提高解码器预测精度,指数衰减采样方法加速了训练阶段模型收敛,在一定程度上提高了模型的泛化性。最后,为了验证提出方法的有效性,利用天津终端区28架次、90天ADS-B航迹数据构建原始数据集,以平均绝对误差(Mean Squared Error, MAE)和均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)作为模型性能评价指标,进行了航迹预测实验,实验结果表明：高度、经度和纬度在序列到序列框架中的循环神经网络分别采用LSTM、GRU和LSTM可以获得最好预测性能;以四种预测长度1分钟、3分钟、5分钟和10分钟进行建模,与基线模型中预测性能最好的结果比较,所提出方法在验证集上的高度、经度和纬度指标表现最优,10分钟预测窗口下的平均绝对误差分别降低了66.30%, 54.62%和36.59%,均方根误差分别降低了65.45%, 38.16%和20.57%,同时,上述四种预测时长下所提出方法预测结果的均值和方差最小,表明随着预测时长的增加,模型预测结果的稳定性最好。此外,引入的注意力机制与指数衰减采样方法对有效捕捉航迹时间依赖性、提高模型泛化性均具有积极的贡献.     

基于SAGA算法的双40英尺场桥作业调度优化及比较分析

基于双40 ft场桥的作业特点，建立以最小作业时间为目标的混堆箱区内传统单吊具场桥、单起升双40 ft场桥，以及双起升双40 ft场桥调度模型。通过SAGA(simulate anneal genetic algorithm)算法求解模型，达到了优化场桥设备配置和调度策略、缩短平均装卸时间、提高自动化码头作业效率的目标。对比了不同相邻箱占比、总任务量和贝位数情况下的3种场桥的作业效率。结果表明：在相邻箱占比、总任务量或贝位数不同的情况下，双40 ft场桥效率均高于单吊具场桥，验证了调度模型和算法的有效性。     

基于图纸终端的公路隧道图纸设计方法与实现

基于图纸终端的公路隧道设计方法，将图形、尺寸标注、文本标注、工程数量表、文字说明和图框作为一个整体设计管理．图形、尺寸标注、文本标注封装成基于尺寸驱动的工程图元，工程数量表封装成基于特征的工程表元，文字说明封装成面向对象的注释块元，工程图元、工程表元、注释块元和图框共同组成图纸单元．根据工程特征将图纸单元分组．利用目录树对图纸单元、图纸组，甚至整套图纸（图纸终端）进行管理，由此实现基于图纸终端的公路隧道图纸的设计和管理．在此基础上，运用VC＋＋6．0开发同济曙光（GeoFBA）公路隧道图纸设计系统（SETDDM）．最后，归纳了基于图纸终端的公路隧道图纸设计方法的优点．     

基于上下文无关文法电报译码的算法实现

对于电报译码，传统的做法是根据电报的格式用相应的程序去识别报文。这种方法能够比较可靠折识别报文。但考虑到电报格式的易变性，这种需要程序员去修改源程序的方法就显得很不规范，所以编写一个与报文格式无关的电报译码程序就显得尤为重要了。