摘要：大型车站的到达追踪间隔时间是列车追踪间隔的限制要素。以压缩列车到达间隔时间为目的,在接近车站的指定闭塞分区实施速度控制,引导列车通过分段制动的方式,平衡其区间和到达间隔时间,从而优化列车追踪间隔时间。在速度控制条件下列车到达间隔时间计算公式推导的基础上,分析速度控制值和速度控制位置对到达间隔时间的影响,并总结相关规律。以京沪高速铁路上海虹桥站为例进行仿真实验,分析了一、二、三接近闭塞分区速度控制下列车区间、到达间隔时间以及区间运行时间的变化情况,研究了较优的区间速度控制策略,实验结果表明合理的速度控制方案能够显著优化列车到达间隔时间,在仿真试验中最多可压缩到达间隔时间近80 s。

摘要：为改变现有城郊公交线网规划不合理的状况,通过将物流领域的Milk-run和Hub-spoke的设计方法应用到公交网络优化和设计中,构建了新的城郊公交线网优化模型。同时,为求解所构建的城郊公交线网优化模型,设计了相应的启发式算法。首先通过k-means聚类方法将城区公交站点进行聚类,同类站点即为Milk-run线路的组成站点,再将同类站点的公交线路长度优化问题转化为经典TSP问题进行求解,结合多种局部搜索的操作方式,得到每条Milk-run线路的最短设计方案。然后依据规划好的Milk-run线路,通过遍历Milk-run线路中所有站点,确定每条Milk-run线路hub的站点所在的位置。最后结合客流需求,为各线路分配相应的车辆数量,结合线路的运行时间,可以获得各线路相应的发车频率。为验证所提出的模型和算法的实用性和有效性,将提出的方法应用到香港天水围区域的实际城郊公交线网优化,通过Matlab编程实现了方案求解。案例求解结果表明:与现有的实际公交服务对比,在不改变现有的站点布局及车辆配置数量的条件下,当客流需求维持现有的水平时,应用Milk-run和Hub-spoke方法对现有的公交服务进行优化,能够减少乘客4.2%总的出行时间;通过Milk-run线路及hub站点的设置,可以产生规模效应,能够有效提高城郊公交系统的服务水平,使居民出行更加方便快捷。

摘要：合理编制动车组调车作业计划可提高动车所的作业效率和检修能力,在动车所各功能区域和股道布置确定的前提下,分析动车组编组状态及股道列位占用对调车作业的影响.以减少调车作业过程中股道占用次数为目标,以动车组作业时间、调车作业次序和股道类型为约束,建立考虑股道列位占用的动车所调车作业计划编制优化模型,设计基于调车作业可行路径生成和作业优先次序交换的模拟退火算法,并进行求解;最后以某动车所调车作业计划编制为实例,验证模型和算法的有效性.结果表明:本文提出的方法能够在较短时间内编制动车所调车作业计划,并减少股道占用次数;得到的最优调车作业计划将动车组的转线次数降低为34次,且在需入库的作业动车组中,有80%的动车组实现了入所后的快速入库作业.

摘要：对需求随机的分批配送车辆路径问题进行研究,建立带修正的随机规划模型。设计与局部搜索算法相结合的粒子群算法进行求解,算法使用整数编码和基于Bellman方程的允许分割需求的解码方法。并针对允许分批配送时导致的粒子速度、粒子自身最优位置、局部最优位置及全局最优位置等向量非零元素个数不同的问题,设计可行的统一向量长度的方法。算法在调整的Solomon算例测试集和调整的Christiansen和Lysgaard算例测试集上进行测算,测试有效参数、速度长度及速度更新方程。同时与现有结果进行对比,虽然计算效率较低,但在测试的26个算例中,有14个算例的最优解得到更新,剩余的算例最优解与现有最优解相差小于1%。

摘要：为研究分批配送和等待时间对行驶时间随机的车辆路径问题(VRP)的影响,针对行驶时间随机的分批配送车辆路径问题,在软时间窗下考虑等待时间,建立带修正的随机规划模型;同时设计改进的粒子群优化(PSO)算法进行求解:使用需求点可多次出现的整数编码,设计改进的相对位置索引算法进行解码以解决粒子中出现分批需求点问题;将自适应选择用于速度更新以解决各向量长度不同的问题;将路径重连算法用于位置更新过程以解决粒子在离散空间和连续空间转换时信息丢失的问题,适应允许分批配送的特点。通过对调整的Solomon算例测试,考虑等待时间将造成总费用平均增加约3%,且更倾向于分批配送。分批配送能有效降低总费用(2%)和减少使用的车辆数(0.6);在部分算例,特别是R2类算例中,分批配送能有效降低等待时间,平均降低0.78%。

摘要：编组站的阶段计划在执行过程中,会受到车流波动的影响,衡量阶段计划与动态车流之间的耦合关系,并将车流波动控制在一定的范围,对车站调度工作具有重要意义。在车站阶段计划执行资源已确定的条件下,分析列车晚点时间、解体作业时间、编组作业时间的容许变动范围,给出车站阶段计划与动态车流耦合度的计算方法。当车流的变化超出容许范围时,在不改变原有解编顺序的基础上,对车流进行一定幅度的调配,以减小对车站整体作业的影响,并以此为目标建立优化模型。算例表明,车站阶段作业计划易受到达列车晚点、列车编组内容改变、解编作业晚点等因素的影响,进行适当的车流调配可在一定程度上提高阶段计划与动态车流的耦合度。

摘要：针对模糊Petri网可信度确定过程中决策结果可接受程度较低和未考虑影响因子间关联的问题,提出基于群体共识测度与Choquet积分确定模糊Petri网可信度的方法。设计了基于决策者与群体评估信息偏差修正的自适应共识测度算法,获取可接受程度较高的群体评估信息。构建最大2-可加模糊测度Marichal熵模型求解影响因子间的交互作用系数,根据交互作用系数、默比乌斯变换和模糊测度之间的关系确定模糊测度,利用Choquet积分算子集结群体评估信息得到模糊Petri网可信度。将此方法用于确定燃气轮机故障诊断模糊Petri网输入库所可信度,并与未考虑共识测度和影响因子间关联的方法进行比较,计算结果验证了该方法的有效性和可行性。

摘要：编组调车是铁路车站的主要日常工作之一,研究其优化方法对于提高车站编组调车作业效率和运输生产质量具有重要作用。研究调车线数量及能力受限下将一列车列按站顺编组为一列车列的编组调车问题,拓展基于位串的调车原理,使用两个0⁃1矩阵准确表示站顺编组调车作业计划;分别设计全线和留线位串法,在前者所有调车线循环连挂,在后者除列车编成线外剩余调车线循环连挂。为两类位串法设计统一的两阶段计算方法,按字典序最小化连挂钩数、调动车数、占用调车线数和溜放钩数。第一阶段给定连挂钩数与可用调车线集合,构建以调动车数最小为目标的0⁃1线性规划模型确定有效矩阵,通过逐步增加连挂钩数和缩减调车线集合迭代求解模型,直到达到预设条件;第二阶段定制3个规则进一步减少第一阶段获得有效矩阵的调动车数和溜放钩数。收集既有编组调车方法设计的多个算例,验证本文所提方法相比于既有方法的优越性。

摘要：为了解决移动云服务环境的互相认证和隐私保护问题,设计了一种改进的移动云服务环境下隐私保护认证协议.该协议结合基于身份的签密技术和多服务器认证技术,保证用户只需注册一次,就可以访问多个移动云服务提供者,同时认证过程不需要可信第三方参与;该协议在移动终端未使用计算复杂度高的双线性对运算和映射到域上的hash运算,其计算效率显著提高.通过理论分析和实验结果可知:该协议与目前已有的同类协议相比,在移动端的计算时间为45.242 s,其计算效率约为已有同类协议的2倍;具有用户匿名和不可追踪等安全性质;能够抵抗错误口令登录、更改攻击.

摘要：掌握拥堵传播条件下的轨道交通车站承载人数变化规律,是提高城市轨道交通系统安全保障能力的基础。从人、站、车多子系统角度出发,结合客流、站台及列车多属性特征,建立基于系统动力学的城市轨道交通车站承载人数计算模型。设计多组别灵敏度仿真分析实验,从多角度分析站台承载人数影响因素。结果表明,拥堵传播与正常条件下车站承载人数变化情况具有较大差别,列车发车间隔、乘客进站速率和去向比例对车站人数变化情况影响较大,列车到站间隔影响相对有限。研究结果可以为特定客流特征车站制定客流组织策略提供科学依据。