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1、集裝箱運(yùn)輸費(fèi)用低、效率高、協(xié)作性好,目前己受到各界的普遍重視。鐵路集裝箱運(yùn)輸作為其中一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié),在整個(gè)集裝箱運(yùn)輸系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。鐵路集裝箱中心站是辦理貨物到發(fā)、存儲(chǔ)、加工等業(yè)務(wù)的主要場(chǎng)所,也是現(xiàn)代綜合物流體系中的重要組成部分。在日益激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中,只有不斷提高作業(yè)效率、降低運(yùn)營成本,才能得以生存。然而,由于鐵路集裝箱中心站物流系統(tǒng)比較龐大,且具有高度非線性和動(dòng)態(tài)性的特點(diǎn),同時(shí)其作業(yè)過程影響因素眾多,各環(huán)節(jié)之間的邏輯比較復(fù)雜,因
2、此對(duì)系統(tǒng)優(yōu)化的研究十分困難。本文對(duì)鐵路集裝箱中心站物流系統(tǒng)相關(guān)優(yōu)化問題分別進(jìn)行研究,采用不同的優(yōu)化方法,對(duì)系統(tǒng)各環(huán)節(jié)以及作業(yè)資源進(jìn)行分析和優(yōu)化,從而達(dá)到科學(xué)管理和控制的目的。
狀態(tài)空間模型是在動(dòng)態(tài)系統(tǒng)符合馬爾科夫性假設(shè)基礎(chǔ)上,由平穩(wěn)時(shí)間序列分析而來的一種動(dòng)態(tài)時(shí)域模型,該模型不僅能夠準(zhǔn)確地描述系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài),而且能夠很好地闡釋內(nèi)部狀態(tài)與外部輸入、輸出變量的聯(lián)系?;バ畔⒓夹g(shù)是典型的特征選擇高維數(shù)據(jù)分離度量方法,通過建立高維特征提取向
3、量與輸出分類信息之間的內(nèi)在聯(lián)系,達(dá)到原始高維特征空間降維的目的。本文利用狀態(tài)空間時(shí)間序列模型對(duì)于多輸入、輸出變量復(fù)雜問題的適用性,且不需要大量歷史數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行描述的特點(diǎn),建立了鐵路集裝箱中心站所在區(qū)域貨運(yùn)需求預(yù)測(cè)狀態(tài)空間時(shí)間序列模型。同時(shí),采用互信息技術(shù)對(duì)原始高維輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,并針對(duì)自然災(zāi)害、政策變動(dòng)等一些特殊影響因素,提出加權(quán)的互信息計(jì)算方法,以提高綜合信息提取與數(shù)據(jù)降維的能力。通過與LIBSVM支持向量回歸模型以及局部線性
4、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的對(duì)比實(shí)驗(yàn),證明了該模型對(duì)于小樣本、高維度區(qū)域貨運(yùn)需求預(yù)測(cè)問題的有效性。
排隊(duì)論是研究系統(tǒng)運(yùn)作策略相關(guān)問題的一種有效方法,由該理論建立起來的模型可進(jìn)一步分為靜態(tài)排隊(duì)模型以及瞬時(shí)排隊(duì)模型。瞬時(shí)排隊(duì)模型由于系統(tǒng)狀態(tài)描述比較困難、計(jì)算相對(duì)復(fù)雜,因此其應(yīng)用受到許多限制。鐵路集裝箱中心站大門系統(tǒng)具有很強(qiáng)的動(dòng)態(tài)性,傳統(tǒng)靜態(tài)排隊(duì)模型難以對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行準(zhǔn)確描述。本文針對(duì)鐵路集裝箱中心站大門系統(tǒng)擁塞問題,通過搜集有關(guān)數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)得出外
5、部卡車到達(dá)時(shí)間間隔以及大門系統(tǒng)服務(wù)時(shí)間分布規(guī)律,并在此基礎(chǔ)上分別建立瞬時(shí)排隊(duì)模型及系統(tǒng)優(yōu)化模型。采用等可能組合優(yōu)化求解方法對(duì)模型進(jìn)行求解計(jì)算。通過系統(tǒng)仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)以及三個(gè)方面的靈敏度分析,證明模型與方法的合理性及有效性。
針對(duì)鐵路中心站起重機(jī)調(diào)度與箱位分配決策問題,本文在綜合考慮集裝箱堆存方向、軌道式集裝箱門式起重機(jī)安全距離等因素基礎(chǔ)上,以最大作業(yè)完成時(shí)間最小化為目標(biāo),建立數(shù)學(xué)模型。啟發(fā)式算法作為非確定性多項(xiàng)式完全問題近似求解
6、的重要方法,在解決鐵路集裝箱中心站有關(guān)優(yōu)化問題方面起著十分重要作用?;厮菟阉鲀?yōu)化算法是目前較新的一種進(jìn)化算法,由于其總體結(jié)構(gòu)比較簡(jiǎn)單,因此能夠更加快速、有效地求解高維多模優(yōu)化模型。同時(shí),為了進(jìn)一步提高算法尋找最優(yōu)解的能力,并解決該算法易陷入局部最優(yōu)解的缺點(diǎn),本文對(duì)回溯搜索優(yōu)化算法進(jìn)行了相應(yīng)的改進(jìn),從而提高算法的性能以及對(duì)于該問題的適應(yīng)度。通過數(shù)值算例分析,證明鐵路中心站起重機(jī)調(diào)度與箱位分配模型及改進(jìn)回溯搜索優(yōu)化算法對(duì)于求解該問題的可行性
7、及有效性。
鐵路集裝箱中心站物流系統(tǒng)很難采用傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型予以描述,因此系統(tǒng)仿真方法是解決此類問題的有效途徑。Simio仿真軟件是面向“智能對(duì)象”的新一代三維系統(tǒng)仿真軟件,采用獨(dú)特的三層結(jié)構(gòu),對(duì)系統(tǒng)對(duì)象的行為、屬性以及過程進(jìn)行定義,因此具有良好的離散系統(tǒng)仿真能力。本文根據(jù)鐵路集裝箱中心站物流系統(tǒng)整體作業(yè)流程,建立相應(yīng)的Simio系統(tǒng)仿真模型,通過系統(tǒng)實(shí)際參數(shù)輸入,模擬特定條件下系統(tǒng)的運(yùn)作情況。改變系統(tǒng)相關(guān)影響因素以及資源配置數(shù)量
8、分別進(jìn)行多次仿真實(shí)驗(yàn),觀察結(jié)果變化并得出相應(yīng)結(jié)論。提出鐵路集裝箱中心站物流系統(tǒng)資源配置優(yōu)化計(jì)算方法,并嵌入系統(tǒng)仿真邏輯,在仿真模型運(yùn)行的過程中計(jì)算系統(tǒng)最優(yōu)的資源數(shù)量。由模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以得出,系統(tǒng)仿真方法能夠?qū)﹁F路集裝箱中心站物流系統(tǒng)進(jìn)行有效的模擬和監(jiān)控,其仿真優(yōu)化結(jié)果有助于管理者實(shí)施相關(guān)決策。
本文采用互信息技術(shù)、狀態(tài)空間時(shí)間序列、等可能組合算法、改進(jìn)回溯搜索算法,以及Simio系統(tǒng)仿真技術(shù)對(duì)鐵路集裝箱中心站物流系統(tǒng)進(jìn)行研究,
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