横风下基于滚动GAPSO算法的列车速度曲线优化

针对普通环境下高速列车目标速度曲线优化算法不适用于横风环境的问题,提出一种横风环境下基于滚动GAPSO(遗传粒子群)算法的列车速度曲线优化方法。首先,考虑横风风速阻力作用改进列车动力学模型,并建立列车运行多目标优化模型;其次,基于GAPSO算法寻优巡航构建列车在起始阶段的最优目标速度曲线,引入滚动优化框架实时调整目标速度曲线,并在横风限速区按照改进快行策略运行;最后,在列车进站前采用GAPSO算法寻优惰行点生成目标速度曲线。仿真实验结果表明:GAPSO算法较GA算法和PSO算法具有搜索能力强、收敛速度快的优点;滚动GAPSO算法能在不同横风环境下实时生成优化后的目标速度曲线,并与改进快行策略和RH-PSO算法相比,具有较优的节能性和准时性。横风下基于滚动GAPSO算法的列车目标速度曲线优化可为横风环境下列车节能、准时运行提供一种可行的解决方案。

滚动预算法在企业资金管理中的应用

本文首先阐述了资金管理的含义、滚动预算法的内涵与优势,其次分析了滚动预算法在企业资金管理应用中存在的问题,最后提出了相应的应用策略,旨在帮助企业增强滚动预算法在资金管理中的应用效果,提高企业的资金管理水平。

基于支持向量回归机的空调逐时负荷滚动预测算法

针对当前空调负荷预测算法精度不高难以满足空调系统节能优化控制的问题,提出基于支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的空调逐时负荷滚动预测算法,建立SVR滚动预测模型,模型参数采用网格搜索遍历算法进行寻优。为简化模型的复杂性,还对影响空调负荷的主要因素进行了相关性分析。此外,算法利用当日前1 h的滚动信息,不断对模型进行修正以提高负荷预测精度。最后探讨以期望误差为预测精度评价指标时,不同训练样本长度对神经网络和SVR算法预测精度的影响。预测结果表明:基于支持向量回归机的空调逐时负荷滚动预测算法较BP神经网络算法的预测精度提高10.3%,比常规支持向量回归机算法预测精度提高23.9%,训练样本较小时,算法预测性能更为优越。

公共慢行系统的动态调度建模与滚动时域调度算法研究

针对公共慢行系统存在公共自行车在时间和空间上分布不均衡的问题,研究了公共慢行系统调度过程中租赁点需求的动态特性及其模糊时间窗的约束,以最大化租赁点的满意度为目标建立了公共慢行系统调度的模型,并用滚动时域调度算法对该模型进行求解,动态的获取调度计划,进而实现公共慢行系统的动态调度。

基于合同电量滚动分解算法的合同管理系统

针对发电市场开放 ,交易合同为长期合同的特点 ,提出一种完整的合同管理系统 ,采用合同电量滚动分解算法 ,以达到调峰填谷的目的。介绍了系统各模块的功能 ,尤其对合同电量滚动分解进行了详细计算 ,比较滚动前后的曲线 ,并用模拟数据进行检验 ,最后用差价合同模式结算。

基于DES的滚动加密算法在机车防盗系统中的单片机实现

本文分析了 DES算法的特点及安全性 ,并在此基础上提出了一种滚动加密算法 ,使得在信道上每次传输的代码是唯一的 ,从而防止被扫描跟踪。

一种监控与调度集成的滚动式算法

给出一种通过滚动调度将动态调度与监控集成的方法 ,分析了在实际调度中改变调度策略的必要性和可行性 ,对滚动调度中的滚动窗口进行了描述。

基于滚动粒子群算法的空对地攻击轨迹控制决策

针对空对地攻击的轨迹规划问题,建立战机的六自由度模型、全向RCS模型、以及各类威胁模型;选取推力系数、攻角以及横滚角为控制量,确立对地攻击航迹控制决策指标函数以及决策最优控制模型;采用滚动粒子群算法,通过粒子群算法获得控制量在每个决策时域内的最优值并结合滚动时域控制实现对航迹的在线规划;经过仿真分析表明该方法可以控制载机完成作战任务并能给出控制量的变化规律,为飞行员提供决策辅助信息。

基于滚动时域算法框架下的机组配对扩展问题研究

文中以最小化机组配对成本为目标,在经典模型基础上,提出考虑航班延误及储备员工分配的机组配对数学模型,使得航空公司可以在较低运营成本下生成具有稳定性的机组配对解。为降低运行时间,采用将列生成算法嵌入到滚动时域算法框架中对模型求解。基于Kasirzadeh等人2017年提供的开源数据集,分别获取考虑航班延误以及储备员工的机组配对数学模型和经典机组配对数学模型所产生的结果。实验结果表明,文中所提出的模型生成解的传播延误时间明显低于经典模型所产生的。基于考虑航班延误和储备员工的机组配对模型所产生的总成本也低于经典模型所生成的。

面向冰区船舶航线的混合规划算法

针对自然环境恶劣且复杂的北极海域,本文旨在解决冰区船舶的航线规划问题。基于栅格法建立了冰区船舶的作业空间,采用改进蚁群算法规划出全局航线,将预处理后航线的各节点作为待规划的子目标,使用改进滚动窗口算法求解出最终航线。仿真结果表明:改进蚁群算法能以更快的迭代速度规划出静态环境中的全局航线,节点删除算法可剔除冗余节点,降低后续算法的计算复杂度,改进滚动窗口算法能在全局航线的基础上,有效规避环境中的动态障碍物,求解出混合环境中符合冰区船舶运动性能的最终航线。

滚动预算法在通化县住房和城乡建设局中的应用

伴随着改革的不断深入,行政事业单位在整体发展上需要迎合改革趋势,各类型事业单位中财务管理框架下的预算管理变得越发重要,在预算管理上进行调整,从而更好地对管理活动开展所需资源进行更好配置也十分重要。滚动预算法作为一种十分成熟的管理会计工具,其在很多企事业单位内得到了较为广泛的应用。通化县住房和城乡建设局(以下简称通化县城建局)也进行了滚动预算法的应用,整体上来看,滚动预算法的应用取得了较好成效,但在滚动预算法应用上也存在着一定不足,为了更好将滚动预算法应用的价值发挥出来,在应用上进行不断的优化和调增也十分必要。现阶段,滚动预算法的应用对通化县城建局也提出了一些新要求,对此本文针对性对滚动预算法应用相关事宜进行深入的研究。

机器人势场平衡路径规划算法研究

为使移动机器人按照某一性能指标搜索一条从起始点到目标点的无碰撞最优路径,提出了势场平衡路径规划算法,针对障碍物对机器人有排斥力且目标点对机器人有吸引力,利用障碍物对机器人的斥力值,建立障碍物环境地图,通过搜索斥力值与引力值之和的最小值,进行路径规划。同时,与滚动窗口路径规划算法相结合,完成动态环境下的路径规划。仿真实验表明,改进算法具有较强的全局与局部搜索能力,解决了势场法中易存在的局部极小值问题,使机器人能在复杂的动态环境中顺利避开障碍物,快速的以最优路径到达目标点。

基于RBF神经网络的铁路沿线短时风速预测方法

对实测风速数据进行Kalman滤波,去除实测风速数据的偏差;通过归一化处理,消除数据中的冗余成分;针对RBF神经网络的预测误差会随着时间的推移而增大的问题,采用滚动式训练方法在线训练RBF神经网络;用训练好的RBF神经网络进行风速预测,再对预测结果进行反归一化处理,得到最终的预测风速。仿真结果表明,运用基于RBF神经网络的铁路短时风速预测方法对短时风速进行预测,最大相对误差仅为5.92%,可满足铁路防灾安全监控系统中风速预测子系统的要求。

考虑行人影响的时延Petri网交叉口信号控制研究

论文基于时延Petri网(Timed Petri Net,TdPN)建立了一种考虑行人影响的可变相序信号控制模型,以有效缓解城市交叉口交通拥堵、车辆通行效率低下的问题。首先使用时延Petri网描述行人过街行为及其与车流冲突的过程,并对可变相序下车流受行人影响的配时进行决策,提出了一种滚动优化算法。该算法结合每个信号周期的车流与行人信息,按照先决策相序后决策配时的步骤对系统进行滚动优化,最终获得当前周期的最佳信号控制方案。通过将此模型与其他未虑行人影响的可变相序模型[12]和固定相序时延Petri网模型综合对比验证发现,该模型能有效缓解交通拥堵、提高交叉口的通行效率。

非平稳MDP平均模型及其滚动式算法

本文考虑可数状态空间非平稳马尔可夫决策过程（ＭＤＰ）的平均目标．首先，我们指出并改正了Ｐａｒｋ，ｅｔ，ａｌ［１］和Ａｌｄｅｎ，ｅｔａｌ［２］的错误，并在弱于Ｐａｒｋ,ｅｔａｌ［１］的条件下，借助于新建立的最优方程，证明了最优平均值的收敛性和平均最优马氏策略的存在性．其次，给出了ε（＞０）－平均最优马氏策略的滚动式算法．

流程工业最优生产控制的递阶流率模型

基于流程工业生产系统特性 ,构造新的递阶流率控制模型 ,对目标泛函的积分上限重新定义 ,引入新的状态变量 ,在最优生产时间标准下给出了递阶滚动优化算法框架 .

基于非线性预测的发动机转速限控方法

研究对发动机最大转速进行非线性预测限制的方法。将发动机动态过程描述为二阶的V olterra级数模型,并由此建立它的非线性闭环预测模型。根据输入约束和控制目标,提出转速预测限制的滚动控制算法。对此进行了仿真,在超量的加速供油下,得到了预测限制的供油变化线和转速变化线。与比例反馈限制方法比较表明,预测控制方法能够解决燃烧延迟和发动机转子惯性的影响,准确实现转速限制,且其控制算法的计算量小,能符合实时性要求。

地铁线路双向中断时长不确定下的列车运行调整

针对地铁线路双向运营中断时长不确定的情况,提出以到发时刻偏差、区间车次取消数和运行间隔均匀性为目标函数的列车运行调整和车底周转一体化模型;为求解这一混合整数非线性规划模型,在模型线性化的基础上,采用2阶段法和滚动时域优化算法,按乐观预测和悲观预测2种策略,实现列车运行计划的滚动优化调整和快速求解;为证明该模型及求解方法应对运营中断持续时长不确定的能力,基于北京地铁7号线某工作日下的实际运营数据构建算例进行验证。结果表明:模型及求解方法能够在中断时长不确定的情况下生成接近最优解的列车运行调整计划;提出的求解方法有效提高了计算效率,算例中断30 min悲观预测的求解时间为157 s,为直接求解法的15.39%;2种策略均在预测值与实际值更接近时,得到更接近最优解的运行调整结果;悲观预测策略更适用于双向中断时长不确定且可能有多个预测时长时,而乐观预测策略更适用于中断时长信息较为准确时。

商业银行对科技中小企业贷款方式的研究

商业银行贷款给科技中小企业面临着高风险,而高收益的要求在我国由于分业经营和利率浮动上限的限制,不能得到满足。文章设计的资产价格浮动利率法和滚动结算法可以使银行贷款给科技中小企业,承担高风险的同时,获得高收益,从而增强商业银行给科技中小企业贷款的激励,解决科技中小企业的融资难题。

Rolling horizon scheduling algorithm for dynamic vehicle scheduling system

Dynamic exclusive pickup and delivery problem with time windows (DE-PDPTW), aspecial dynamic vehicle scheduling problem, is proposed. Its mathematical description is given andits static properties are analyzed, and then the problem is simplified asthe asymmetrical travelingsalesman problem with time windows. The rolling horizon scheduling algorithm (RHSA) to solve thisdynamic problem is proposed. By the rolling of time horizon, the RHSA can adapt to the problem'sdynamic change and reduce the computation time by dealing with only part of the customers in eachrolling time horizon. Then, its three factors, the current customer window, the scheduling of thecurrent customer window and the rolling strategy, are analyzed. The test results demonstrate theeffectiveness of the RHSA to solve the dynamic vehicle scheduling problem.