杉原条的数学模型

<正>贮木场生产过程自动化,利用电子计算机控制已成为木材采运企业的一个主要发展趋势。但是,使用电子计算机进行生产过程的优化和自动化控制,必须对加工对象建立数学模型。为此,进行了数学模拟方法的探讨,以建立木材(原条)的数学模型。 由于在造材过程中,主要关注的是原条的外形,因为造材方案的确定和出材率的高低都与树木的外形相关,所以原条的数学模型要用原条(树干)外形干形母线方程来表示(见图1)。     

变电站信号分流对中压配网电力线载波通信的影响

中压配电网不允许沿线装设阻波器,电力线载波通信(power line communication,PLC)信号会通过变电站配电母线分流进入各条线路。首先给出变电站信号分流现场实测数据,然后建模分析信号分流对信道特性的影响,发现在变电站信号分流影响下功率传输特性比电压传输特性更能准确反映信道质量。最后在载波节点通信距离受信号分流影响而变化的条件下,结合分层搜索组网算法仿真分析主节点位置对PLC网络结构的影响。仿真结果表明PLC主节点选择在线路中段可增大其通信范围,减小网络层数,从而减弱变电站信号分流产生的不良影响。     

张峰水库溢洪道方案比选

介绍了溢洪道基本概况和地形地质条件,分析和比较了宽顶堰方案、驼峰堰方案,推荐4孔宽顶堰方案和747．2m堰顶高程方案.     

集装箱倒箱问题的启发式算法研究

为降低集装箱堆场的倒箱率,对翻倒箱落箱位置的确定问题进行了研究,提出了一种启发式算法H及其改进算法IH。利用仿真实验将所提出的两种启发式算法与最优解及已有启发式算法OH进行了比较,结果表明,提出的两种启发式算法在解的效果和稳定性上均明显优于算法OH,其中改进算法IH相对算法H又有进一步的提高。     

地铁及轻轨车场计算机辅助设计方法的研究

利用Ｗｉｎｄｏｗｓ３１环境下的ＡｕｔｏＣＡＤＲ１２高级计算机辅助设计及绘图软件包，用Ｃ语言和ＡｕｔｏＬＩＳＰ语言开发地铁及轻轨车场计算机辅助设计软件，以加快设计进度、提高设计精度．实践证明，该软件在地铁及轻轨车场设计和应用过程中，取得了显著的经济效果     

基于逆向强化学习的装船时堆场翻箱智能决策

集装箱码头装船时堆场翻箱具有时序性与动态性,属于NP(non-deterministic polynomial)难问题。针对常见的顺岸式集装箱码头堆场,以最小化总翻箱次数为优化目标,考虑翻箱对装船连续性及效率的影响,基于马尔科夫决策过程构建装船时堆场翻箱模型,设计逆向强化学习算法。为验证算法的有效性,以随机决策为基准,将设计的逆向强化学习算法与码头常见规则决策、随机决策对比。结果表明,贝位堆存状态不佳时,常见的规则决策不一定优于随机决策;逆向强化学习算法可有效挖掘隐含专家经验,收敛至最小翻箱次数的概率更高,且不同堆存状态下均能更好地限制单次发箱的翻箱次数,可实现装船时堆场翻箱智能决策。     

优美的校园文化是大学发展的先决条件

幽雅的校园文化是实施紊质教育,搞好学风建设的一个重要条件,是培养全面发展的四有新 人必不可少的育人环节,是贯彻党的关于加强有中国特色的社会主义文化建设的重要举措,随着三个文 明建设的发展,它将越来越引起主管部门与师生员工的重视。     

线路与编组站能力限制下的车流组织模型与模拟退火方法

研究了在线路能力、编组站能力（改编能力、通过能力及可利用的调车线数量）与装卸车能力受限条件下的车流组织方案优化问题．其目标是最小化集结费用、改编费用、换算车公里费用，以及组织始发直达而产生的换算车小时消耗，并满足车站和线路的有关能力限制．为此，建立了该问题的两类数学优化模型：大规模的非线性混合整数规划形式和非线性０—１规划形式．基于此类问题的难度，采用了模拟退火算法处理所建模型，其有效性通过对两类不同网络的例子计算得到了证实     

基于知识的编组站作业整体仿真策略的研究

本文讨论了现行编组站作业仿真中存在的问题,指出必须采用基于如识的方法才能进行编组站的整体仿真。分析了编组站作业整体仿真中需要用到的知识及知识表达的理论基础,给出了基于知识仿真策略的算法和仿真系统的结构。     

应对紧急附加订单的汽车滚装堆场车位合并分配优化

利用汽车滚装码头可对车辆流通过程中的时间及空间加以压缩的属性,解决整车供应链系统中市场紧急需求问题.将汽车滚装堆场作为紧急附加订单与原计划订单进行合并的响应点,通过建立0-1整数规划模型,使两类订单中所有类型的汽车均达到集聚分配的状态,为集中高效装载提供必要条件.构建了车位合并分配算法获得问题的较优初始可行解,进而与吸引度搜索算法相融合,获得最优或次优的堆场车位合并分配方案.与分支定界方法及有序车位合并分配方式对比的数值实验证明了算法的优越性.实际应用实验,进一步验证了启发式算法求解大规模算例的高效性.