面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化

考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle,CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术,可以采用智能交叉口的组织形式,大幅提升交叉口的通行效率,为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle,HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本,提出智能交叉口在城市交通网络中的布局优化问题,建立数学优化模型并求解。首先,基于对两类车辆行驶特性的分析,建立混合用户均衡模型,描述CAV与HV的路径选择行为;其次,从交通规划者的角度,以系统最优为目标,整合混合用户均衡模型,建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型,并利用改进的遗传算法求解;最后,选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析,验证模型与算法的有效性,并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明,智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率,同时,大幅降低了由于网联自动驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距,增进了出行公平性。

基于自动导引车单向导引路径网络的智能车间设备布局规划

传统的设备布局设计规划方法通常采用两个设备之间的直线距离或者曼哈顿距离作为优化变量,而没有考虑工件搬运设备在实际行驶过程中的路线。在以自动导引车为主的智能车间中,则必须考虑实际物流路径和物流效率。基于自动导引车单向导引路径,采用搬运频率、单位距离成本、最短有向距离等参数建立智能车间设备布局模型,进而利用混沌遗传算法来实现对物流路径的优化和生产设备布局模型的解算。最后,通过对某缸盖智能生产车间的设备布局规划问题的具体研究,借助MATLAB将本文提出的优化算法与遗传-模拟退火算法和简单遗传算法进行对比试验,并将3种优化算法的最终结果在Plant Simulation平台上进行仿真运行,试验结果表明了所提出的基于自动导引车单向导引路径网络的智能车间设备布局规划方法的有效性。

《上海市5G移动通信基站布局规划导则》详解

第五代移动通信技术(5G)作为新型基础设施的重要组成部分,将全面支撑经济社会各领域发展,助推传统领域数字化、网络化和智能化升级,为经济增长注入新动力。而5G基站是其重要承载设施,科学合理地设置5G基站成为推进5G网络建设和应用的前提与保障。因此,2020年最新发布的《上海市5G移动通信基站布局规划导则》可谓5G基站建设的"指南针"。