考虑订单可得时间和客户时间窗的电商末端配送路径问题

针对考虑订单可得时间和客户时间窗的电商末端配送路径问题，考虑配送特点（订单可得时间）、客户的时间需求（时间窗）和客户分布分散等特点，以最小化配送总里程为目标，构建了基础数学模型，并通过分析问题特征对模型改进，从而构建了改进数学模型。在此基础上，提出两种有效不等式，并设计了基于分离两种有效不等式的改进分支切割精确算法对模型进行求解。最后，通过测试多组算例，不仅对两种数学模型进行了比较，而且分析了不等式对算法性能的影响；通过与CPLEX默认的分支切割算法对比，验证了改进的分支切割算法的优越性。结果表明：对小规模的实际算例，采用改进的分支切割算法可以在极短的时间内得到最优解，具有很好的实用效果；对规模较大的算例，采用改进的分支切割算法得到的最优解可以对智能算法性能进行评价。     

Elucidating the diel and seasonal calling behaviour of Elachistocleis matogrosso (Anura: Microhylidae)

ABSTRACT

Acoustic monitoring provides the opportunity to study ecological processes that are difficult to assess with traditional surveys. Elachistocleis matogrosso is an anuran species, described in 2010, for which limited biological information is available. This study investigated the calling activity of the species in the north-eastern portion of the Pantanal, Brazil, a wetland area with marked seasonality between the dry and wet seasons. The calling activity of E. matogrosso was monitored using automated digital recorders in combination with automated signal recognition software over two different annual cycles. The species was vocally active only during the wet season (October – April), with a peak in November-December during the 2013–2014 annual cycle and in February-March during the 2015–2016 annual cycle. The peak calling activity occurred at dusk. This species has nocturnal habits and an explosive breeding activity. The detection of the species was intermittent, which suggests that environmental predictors or site-specific conditions might play an important role in species detection. Moreover, this intermittent occupancy indicated that surveys that employ traditional field techniques would likely fail to detect this species. We describe an effective protocol for detecting E. matogrosso with acoustic monitoring, which requires recording during 20 days in February from 17:01 to 05:00. Our procedure would be easy to adapt to other anuran species, and it could be used for investigating new localities and assessing population changes over time.     

基于载荷均衡的韧性配电网分布式故障恢复

韧性电力系统旨在应对电力系统的极端事件,高效的故障恢复是提高配电网韧性的重要手段。为了提升配电网的韧性,提出了基于载荷均衡的分布式故障恢复方法。首先,相邻馈线终端单元根据故障恢复区负荷、相邻馈线容量及负载率,计算各相邻馈线完成故障恢复后的负载率期望值。然后,各相邻馈线终端单元均以该期望值为目标,分别完成各自的故障恢复路径。最后,根据各相邻馈线的故障恢复路径形成故障恢复区的故障恢复方案。算例分析结果表明,该方法在保证各馈线载荷均衡的前提下可以有效而快速地实现故障恢复。     

可折叠集装箱接驳运输问题的建模与优化

对一类带时间窗的可折叠箱接驳运输问题进行了研究,其中使用可折叠箱在堆场与客户之间集散货物,一辆集卡可装载一个满箱或多个空箱,目标为集卡总工作时间的最小化.借鉴确定的活动在顶点上的图的思想,将该问题分解为满箱子问题和空箱子问题,其中满箱子问题类似于带时间窗的多旅行商问题,空箱子问题因客户的货物量可为负值而显著区别于车辆路径问题,且两个子问题之间存在访问时间耦合等关联.进而建立了问题的数学描述,设计了问题的主动禁忌搜索(reactive tabu search,RTS)求解算法,并基于随机生成的大量算例验证了算法的有效性.结果表明,相比于使用CPLEX等优化软件,RTS算法可以在更短的时间内求得问题的更优解;相比于使用标准箱的情形,使用可折叠箱可节省约13%的接驳成本.     

基于GPS的物联网智能终端定位技术研究与应用

对基于GPS全球定位系统及其地面接收模块的终端节点定位技术进行了研究,并将其用于物联网智能终端定位系统的开发与应用。该技术实现对物联网终端节点所处位置实时定位,并且还提供各智能终端定位所需的统一基准时间,可用于实现物联网中任何两个智能终端节点之间任何时间、任何地点的连接。此外,它还可以应用于动态组建大范围无线传感器网络。     

机场规划阶段的节能技术研究

随着我国工程节能设计标准的颁布、更新与实施,建筑节能设计已经成为新建、改建、扩建工程时强制执行的一项专业设计。为满足相关设计标准规定,施工人员往往只能在规划阶段末期才能进行简单的节能核算,导致节能技术无法充分发挥其作用。本文依据生命周期内各因素对运行能耗的影响,对机场建设过程中规划阶段的管理进行了分析,并将节能设计概念引出,并与其规划内容相结合,对其节能技术的运用进行了探究,以实现机场建设节能减耗的目标,推动整个行业的可持续发展。     

基于ZigBee的车载交通灯监视系统设计

为解决驾驶员在城市道路十字路口遭遇前方大车遮挡、恶劣天气及眩光时,出现交通灯"盲视"现象而引发交通事故的问题,利用ZigBee灵活的组网功能,在城市道路的十字路口安装交通灯监视系统的主控端,在各个车辆上安装车载终端,形成基于ZigBee的车载交通灯监视系统。系统主控端承担网络管理和交通灯信息发送任务,车载终端负责交通灯信息数据接收、交通灯信息LCD显示和交通灯相位切换前语音提示驾驶员的任务,两者通过ZigBee进行无线通信,圆满地解决了驾驶员的"盲视"问题,极大地提升了十字路口的安全通行率。     

终端区空域规划运行评价指标体系

为了合理分配管制资源,保障高效运作终端区,通过对终端区空域规划运行效能进行量化分析,进而掌握其运行情况及发展形势。首先建立了基于8类关键性能领域的终端区空域规划运行评价指标体系。然后采用状态分类评估法构造综合评价函数,利用基于随机森林(random forest, RF)算法的可拓层次分析法(extension analytic hierarchy process, EAHP)分析计算指标权重,达到综合考虑指标影响、加强指标量化程度、减少研究过程主观性的目的。最后,以广州终端区和武汉进近为例,对八大关键性能指标进行实例分析,采用蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟验证了指标计算结果的可靠性,提升了指标的认可度,验证了系统评价结果的准确性。     

自动化码头运输设备充电策略优化的仿真研究

随着自动化集装箱码头成为当今码头的发展趋势,AGV(automated guided vehicle) 作为自动化码头中使用最为广泛的水平运输工具,合理制定其充电策略至关重要。针对当前自动化集装箱码头中AGV充电策略的不足,提出一种以离线充电为主在线充电为辅的充电策略,并且针对在线充电站点位置选择问题提出一种利用热区图选择有效在线充电站点的快捷方法。在使用该种充电策略情况下,通过大量仿真实验得出在码头工作任务量不变的前提下可减少AGV数量配置的结果,说明自动化集装箱码头水平搬运效率得到提高,证明该充电策略具有有效性。     

递归搜索与遗传算法融合的终端优化配置方法

提出了基于递归搜索与遗传算法融合的终端配置优化方法,该方法以各负荷点为起点在含有配电终端的配电网进行主回路搜索和子回路搜索,搜索同时依次判断当前故障对负荷节点的供电可靠性的影响并累加停电时间.通过构建选择算子的选择条件,将递归搜索可靠性计算方法与遗传算法深度结合,能够快速求解配电终端优化问题,易于在计算机上编程实现,且能够在只修改网络基本参数的前提下,得出不同配电网的终端配置的最优方案.算例以不同的平均供电可用率指标作为约束,分析不同约束下的终端配置方案和经济效益,验证了所提算法的有效性.