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题名环线电动公交车辆调度与司机排班的联合优化
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作者
胡宝雨
齐月
贾佃精
程国柱
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机构
东北林业大学土木与交通学院
辽宁省交通运输事务服务中心
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出处
《华南理工大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第6期91-103,共13页
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基金
中国博士后科学基金项目(2023M740558)
黑龙江省自然科学基金项目(YQ2022E003)
东北林业大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2572023CT21-04)。
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文摘
为了解决环线电动公交车辆和司机任务分配不均衡的问题,提出了一种联合优化调度模型。该模型主要通过顺、逆时针方向互相调配车辆和司机来提高整体利用率。在给定环形线路和人车不固定的情况下,综合考虑车辆行驶里程、工作量、充电桩数量、车辆充电时间、司机工作时间、休息时间等约束,以公交企业总运营成本最小化和时刻表总调整量最小化为目标制定有序充电管理计划和车辆、司机调度方案。在求解方面,首先将混合整数非线性规划模型通过线性转换转化成线性规划模型,并使用CPLEX求解器得到调度方案;其次采用多目标粒子群算法(MOPSO)和基于ε约束处理机制的改进多目标粒子群算法(ε-MOPSO)分别求解调度方案,并通过网格法确保外部档案集的收敛性和均匀性。最后以北京市环线公交200路(内、外环)为例进行验证,对比分析CPLEX求解器、传统多目标粒子群算法以及提出的基于ε约束处理机制的改进多目标粒子群算法的计算结果。研究证实了改进算法的有效性,且优化后的调度方案分别将车辆数从28降低到23,共减少17.86%;司机数从28降低到25,共减少10.71%。车队规模和司机数量减少,从而降低了企业总运营成本;时刻表平均每个发车时刻调整4.13min,发车更均匀保证了乘客的需求。由此提升了公共交通的运营效率,具有重要的现实意义。
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关键词
城市交通
联合调度
多目标粒子群算法
环线电动公交
ε约束处理
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Keywords
urban traffic
joint scheduling
multi-objective particle swarm algorithm
loop line electric bus
ε constraint processing
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分类号
U121
[交通运输工程]
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题名基于SOM神经网络的摩擦状态识别研究
被引量：1
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作者
李精明
邹森
周大平
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机构
上海海事大学商船学院
辽宁省交通运输事务服务中心
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出处
《润滑与密封》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期120-126,152,共8页
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基金
上海市科技计划项目(20DZ2252300)。
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文摘
为提取摩擦振动的特征和实现摩擦副摩擦状态的识别,在往复摩擦磨损试验机进行摩擦副混合摩擦和干摩擦状态的摩擦磨损试验。应用谱减法对试验采集的摩擦振动信号进行降噪,计算降噪后的摩擦振动15个特征参数。应用自组织映射(Self-organizing map, SOM)神经网络对摩擦副不同摩擦状态的摩擦振动特征参数进行分析,得到摩擦振动的SOM神经网络神经元分类。研究结果表明,谱减法能消除摩擦磨损试验机的背景噪声,SOM神经网络算法能够有效分析摩擦振动信号的特征,实现摩擦副摩擦状态的识别。
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关键词
SOM神经网络
谱减法
特征提取
摩擦振动
摩擦状态识别
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Keywords
SOM neural network
spectral subtraction method
feature extraction
frictional vibration
friction state recognition
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分类号
TH117.1
[机械工程—机械设计及理论]
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题名基于演化博弈的区域港口一体化策略选择及仿真
被引量：4
- 3
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作者
郑俊
钟铭
张伟航
张志华
郭威佑
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机构
大连海事大学交通运输工程学院
辽宁省交通运输事务服务中心
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出处
《中国航海》
CSCD
北大核心
2023年第3期80-90,共11页
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基金
国家社科基金重大项目(13&ZD170)。
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文摘
为探索区域港口一体化过程中各港口企业的合作关系,促进各主体在一体化进程中健康、稳定、有序的发展,从区域各港口管理者及经济腹地区域的政府主管部门视角出发,分析政府与区域港口群间的竞合博弈关系,并运用MATLAB软件进行动态仿真。研究表明在政府部门监管行为下的三方博弈模型中,分配系数和政府政策奖惩机制力度是影响区域港口一体化、确保政府监管落到实处的重要因素,最终可实现(1,1,1)和(1,1,0)这两种较为理想的稳定策略,为管理者提供建议参考。
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关键词
区域港口群
港口一体化
政府行为
演化博弈
MATLAB
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Keywords
regional port cluster
port integration
governmental action
evolutionary game
MATLAB
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分类号
F552
[经济管理—产业经济]
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题名海上救援基地选址及救助船配置优化研究
被引量：2
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作者
张伟航
钟铭
朱彦锦
张志华
郑俊
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机构
大连海事大学交通运输工程学院
辽宁省交通运输事务服务中心
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出处
《中国航海》
CSCD
北大核心
2023年第4期61-68,共8页
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基金
国家社会科学基金项目(22BGJ034)。
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文摘
近几年,随着我国经济的迅速发展,海上贸易日益频繁。为有效地提高海上救援的效率,将情景规划和随机规划应用到海上救援基地选址及救助船配置优化问题当中,考虑多种救助船型,并具体考虑每种船型可航行的区域,假定3种恶劣天气的情景,建立两阶段随机规划模型,设计免疫粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO),并以我国南海海域为例,进行算例验证。结果表明:所建模型可找到最优的选址方案,大大降低了海上救援的成本,证明模型以及算法的有效性和合理性。对模型优化结果进行灵敏度分析,为我国交通运输部南海救助局救助船队的更新方向提供了参考。
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关键词
救援基地选址
救助船
免疫粒子群算法
随机规划
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Keywords
location selection for rescue base
rescue ship
immune particle swarm optimization
stochastic programming
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分类号
U698.6
[交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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