动车所调车作业计划优化模型与算法

本文在分析动车组一级修作业流程特点的基础上,将动车所调车作业计划优化问题构建为整数规划模型并设计了融合"股道均衡分配规则""股道无效占用时间最小化规则""冲突消解策略"的启发式算法对问题进行求解,以动车所实际案例为背景验证了模型和算法的有效性。结果表明,所提出优化模型和算法是有效的;所提启发式算法相比三类常见的调度方法具有明显的优越性。     

巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用

本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援.     

基于改进的LANDMARC算法的空间定位实验

利用 HIK-RFM104型UHF嵌入式读写模块和中电海康提供的圆极化天线，搭建了基于UHF RFID的直线式测距实验平台。在室内进行测距实验，应用MATLAB将在实验中测得的数据进行非线性拟合处理，得到 RSSI 与距离的转换模型。基于测距实验，对应用于平面的LANDMARC算法进行改进，使改进后的算法适用于空间定位系统。改进算法解决了基于平面的LANDMARC算法应用于空间时存在误差的问题，降低实验模型成本的同时，提高了空间定位精度。     

基于轴心轨迹重构的自动平衡控制输入算法优化

以转子呈各向异性、支撑刚度非线性时的自动平衡系统为研究对象，提出一种轴心轨迹重构方法来实时测算稳定的基频振动矢量作为最优自动平衡的控制输入，并在自动平衡试验台上进行了试验验证。结果表明，相较于传统单向传感器自动平衡系统，基于轴心轨迹重构的自动平衡控制输入算法的振动幅值降低了7.54 μm，同比下降约5%。     

基于改进遗传算法的自适应越区切换方案

针对列车通信在越区切换过程中切换触发率和切换成功率均较低的问题, 提出一种基于改进遗传算法的自适应联合判决切换算法. 首先, 以遗传算法为基础, 在高速特性下对切换判决过程中的相关参数进行优化, 针对列车的不同运行速度动态选择出满足快速切换需求的迟滞容限值； 其次, 引入满意通信概率（SCP), 当列车在小区之间移动时, SCP值达不到要求的将不能接入下一个小区, 以保障通信质量的优良. 仿真结果表明, 与传统切换方案相比, 该方案可实现提高切换触发率和切换成功率的目标, 具有较高的满意通信概率.     

基于Kriging模型的多点加点准则和并行代理优化算法

针对并行仿真环境下复杂工程系统的优化设计问题,提出一种基于Kriging模型、多目标策略和聚类方法的并行代理优化算法.该算法的多点加点准则,以同时优化期望改进准则和可行性概率准则为目标,首先生成兼具目标响应改进和可行域边界刻画功能的备选试验点集;再利用聚类方法从备选点集中选取多个有代表性的新试验点.通过两个数值算例和一个工程算例,将所提并行优化算法与已有算法做比较,结果表明所提算法具有更高的优化精度、效率和稳健性.     

基于预处理模糊Petri网与改进遗传算法的电网故障诊断方法

为了提升电网复杂故障时的态势感知能力,提出了基于预处理模糊Petri网与改进遗传算法的电网故障诊断方法.首先,基于层次化、动态建模的思想,在建立元件一般故障诊断模型的基础上,引入浮动库所、浮动弧、浮动变迁的概念来合理的体现主保护、断路器以及后备保护之间的逻辑关系,建立了元件复杂故障时的诊断模型;其次,挖掘故障信息源的特性进行预处理,依据故障类型动态建立相应Petri网诊断模型;再次,利用改进的遗传算法对模型中的参数进行了训练、优化;最后,探讨了该Petri网故障诊断模型的容错性、通用性.对算例系统仿真的结果表明:该方法突出了故障诊断过程的层次性、可理解性,提升了诊断模型的透明性、改善了诊断模型的易维护性,在电网复杂故障的情况下诊断结果仍具有较高的准确度,并呈现有较好的容错性.     

货运O2O平台有时间窗同城零担集货匹配优化决策

零担集货业务的供需匹配和路线规划问题是同城货运020平台面临的发展难点.本文站在平台的角度,同时考虑司机和客户的实际需求,引入单位订单处理时间窗的概念,提出操作性较强的零担集货预匹配优化策略,突破传统逐级推送模式的思维局限,充分考虑需求和运力的属性-时间-空间分布;其次综合考虑客户OD点对、订单时间窗、以及司机工作时间窗、起终点、车辆容量限制等因素,在不考虑拒绝订单的条件下,以最小化服务总成本为优化目标,构建单位订单处理时间窗内某区域的半开放式多车场的带取送货和时间窗的车辆路径优化模型.最后针对模型特性采用改进的遗传算法进行求解,并选取卓集送公司某市某区某单位订单处理时间段(高峰期)连续60天的实例数据进行实证分析.研究结果表明,改进遗传算法的求解质量明显高于就近匹配贪婪算法,优化比例平均值为30%,最高达到53%,从而实现司机和客户双方的利益最大化.     

基于分布式算法的含微电网电力供应侧市场均衡分析

考虑微电网参与配电侧电力市场投标竞争,并引入一个中间商来实现日前批发市场与配电侧电力市场之间的电力交易.基于该市场交易架构,建立了微电网参与投标竞争的电力市场供应函数均衡模型.然后将该均衡模型转化为凸优化问题,在理论上证明了解的存在性和唯一性,并考虑到实际电力市场中信息的不对称性,采用分布式优化算法进行求解.最后通过算例验证了该均衡模型和求解方法的有效性,表明在微电网参与的配电侧电力市场和日前批发市场之间引入中间商,会平滑日前批发市场电价的激烈变化,缓解市场力滥用行为,有助于整个电力市场的高效平稳运行.     

MapReduce系统中的两阶段混合流水作业调度算法

以极小化最大完工时间为目标,研究MapReduce系统中的两阶段混合流水作业调度问题.每个工件都包含两个任务集,即map任务集和reduce任务集.所有map任务必须在第一阶段的m1台平行机上加工,而reduce任务则必须在第二阶段的m2台平行机上加工.一个工件的reduce任务只有在该工件的所有map任务完成后才能开始加工.所有reduce任务不允许中断.对map任务不可中断情形,给出了一个最坏情况界为2-1/max{m1,m2}的近似算法.对map任务可任意分割情形,分别给出了基于Johnson规则和LPT规则的近似算法H(2,J)和H(2,L),并证明了这两个算法的最坏情况界分别为2-1/m2和2.通过数值实验发现,一般情况下H(2,J)性能要优于H2,L,但在reduce任务的总加工时间大于map任务且m2较大时则相反.最后,当map任务和reduce任务的总加工时间成比例关系时,给出了算法H(2,J)的参数最坏情况界.