简介:针对客户时间窗变动对原物流配送车辆调度方案造成干扰的问题,运用干扰管理思想,分析干扰事件对路径、成本和服务时间三个方面的影响,对其干扰程度加以度量;以该干扰事件对原方案造成的广义费用偏离最小为目标,建立客户时间窗变动的干扰管理模型,通过判断客户时间窗变动对原方案是否产生影响进行干扰辨识,并基于该干扰辨识结果,设计基于禁忌搜索新的调度算法;算例不仅验证了模型和算法的有效性,而且,敏感性分析也验证了其对各种不同价值货物的适用性。实验结果表明,本文提出的干扰管理模型可以全面地刻画干扰对原方案的影响,干扰处理方法优于全局重调度方法,且能够在更短时间内生成满意的物流配送车辆调度调整方案。
简介:为适应自主驾驶车辆的高精度、高频率与高可靠性的导航要求,提出了一种机器视觉/数字地图/CP-DGPS共同辅助SINS的智能车辆组合导航方法,建立了组合导航系统的滤波模型。该滤波模型的量测信息不仅包括GPS与SINS形成的位置与姿态观测信息,还包括机器视觉/数字地图/SINS形成的横向偏差观测信息。通过对SINS的多重冗余辅助,使得导航系统具备容错能力。仿真结果表明,该组合导航系统能为智能车辆提供其空间位置、速度、加速度与姿态角等众多导航信息,并具有100Hz的高频输出、厘米级的导航精度和容错性能,当GPS较长时间中断时,通过SINS/视觉/数字地图的组合仍能为智能车辆提供可靠的导航数据。
简介:Unscented卡尔曼滤波(UKF)是一种新的非线性滤波算法,将其引入到GPS/DR系统的滤波中,并针对系统模型的特点对原UKF算法进行了简化,建立了新的滤波方法.仿真结果表明,同EKF相比,UKF的滤波精度和稳定性都显著提高了,还可避免计算烦琐的Jacobi矩阵,真正实现了低成本、高精度的导航定位要求.
简介:带柔性时间窗的开放式车辆路径问题(OpeningVehicleRoutingProblemwithFlexibleTimewin—dows,OVRPFTW)对物流配送中的延迟或者提早具有一定程度的容忍.本文首先建立了OVRPFTW的数学模型,然后分别将Sine映射,Chebyshev映射和Logistic映射引入基本蚁群算法,构建了三种混沌蚁群算法,并将其用于求解OVRPFTW.算倒测试表明:Sine映射和Chebyshev映射能够明显地改进基本蚁群算法的优化性能,基于Sine映射和Chebyshev映射的混沌蚁群算法的求解性能优于基本蚁群算法和基于Logistic映射的混沌蚁群算法.
简介:目前,随着电动汽车的普及,物流企业逐渐重视电动汽车的应用。本文考虑到电动汽车在实际应用中的行驶里程、充电耗时以及配送时间等因素,研究含时间窗的电动汽车车辆路径问题,建立了相应的混合整数规划模型,然后改进分支定价算法以求得其最优解。改进的分支定价算法首先根据Dantzig-Wolfe分解原理将原问题分解为基于路径的主问题(MP)和求最短路径的子问题,然后用列生成和动态规划算法在主问题和子问题之间进行迭代以求得主问题线性松弛后的最优解,最后采用基于弧的分支策略求得其整数解。通过用改进的Solomon算例的实验数据,与CPLEX比较验证了模型和算法结果的准确性,并对该问题进行了灵敏度分析,证明了本文提出的算法具有一定的应用价值。
简介:目的:在城市地铁的建设过程中,地下水渗流对地表沉降存在较大影响。然而,渗透性地层中浅埋暗挖法施工的案例报道较少,地表沉降规律尚不明晰。本文以深圳地铁5号线和7号线重叠段工程为例,详细分析在渗流作用下浅埋暗挖法施工引起的地表沉降特征以及小导管注浆区和初支衬砌渗透性对地表沉降的影响,并进一步研究超前排水措施在沉降控制方面的作用。创新点:1.系统分析了富水渗透性地层中浅埋暗挖隧道施工引起的地表沉降的发展过程以及沉降特征;2.验证了三维流固耦合数值模型模拟富水环境下重叠隧道施工过程的可行性;3.研究了小导管注浆区、初支衬砌的渗透性和超前排水措施对地表沉降的影响。方法:1.结合隧道施工方案和地表沉降监测数据,分析渗流作用下的地表沉降特征(包括沉降影响范围、沉降槽宽度以及与拱顶沉降的关系等);2.通过三维流固耦合数值模型,研究小导管注浆区和初支衬砌渗透性对地表沉降以及地层孔压变化过程的影响;3.通过模拟掌子面前方水平排水孔,研究超前排水措施对掌子面稳定性和地表沉降发展的影响。结论:1.对于渗透性地层中的浅埋暗挖隧道工程,地下水渗流引起的固结效应是地表沉降量以及沉降范围大幅增长的主要原因。2.全断面注浆能够很好地控制地表沉降,而小导管注浆的效果则十分有限。3.降低小导管注浆区的渗透性,尤其是初支衬砌的渗透性,可以减少地层孔压的下降程度,进而降低地表沉降。4.打设超前水平排水孔可以显著提高掌子面稳定性,却对地表沉降影响有限;当无法进行全断面注浆时,推荐采取小导管注浆与超前排水相结合的方式施工。