基于ERTIC-CDIO理念的城市轨道交通车辆专业人才培养模式研究

基于CDIO工程教育模式原有理念、特色继承和创新的基础上,依据国家“十二五”期间实施“专业综合改革试点”项目的指导意见,紧紧围绕国家和重庆市产业结构调整对城市轨道交通车辆专业人才培养的实际需求,结合我校办学定位和城市轨道交通车辆专业特色,提出基于ERTIC-CDIO理念的城市轨道交通车辆专业人才培养模式,探索ERTIC-CDIO城市轨道交通车辆专业培养模式、课程体系、教学内容、教学质量、评估体系、实践环节等专业发展重要环节的综合改革,培养适应社会主义现代化建设需要,德、智、体、美全面发展,具有城市轨道车辆设计、制造、试验、运用与管理等方面知识,能在轨道交通车辆设计、制造及维护管理等领域从事整车、零部件及车辆电子的设计、制造、检测、试验研究以及运用管理等工作的高级工程技术人才。     

那曲尼玛县夏桑、加林山岩画调查简报

20 0 1年 6月 2 6日～ 7月 19日 ,由西藏自治区政府主办、那曲无人区科学考察办公室组织的那曲无人区科考队在那曲地区西部申扎县、尼玛县、双湖特别区、班戈县等地开展了综合考察 ,笔者在此次考察中主要承担对岩画点进行调查工作。我们在尼玛县夏桑和加林山新发现了部分岩画内容。对这两处岩画点 ,虽然早在 2 0世纪 80年代曾有西藏著名作家马丽华女士、① 吴雨初先生、② 唐召明先生 ③ 等人作过较详细的介绍 ,但对本次新发现的岩画内容 ,即车辆岩画 ,还未有人进行过介绍。这一新发现 ,将扩展我国古代岩画中车辆岩画的分布区域 ,以及填补西…     

装卸一体化的车辆路径问题及基于插入法的新禁忌算法

在日益激烈的市场竞争中,如何在降低成本的同时,让各个顾客尽快收到货物成了现代交通运输物流中一个越来越重要的考虑因素。基于某快递公司的运输实例,本文提出了装卸一体化的车辆路径问题模型,最终优化目标是最小化车辆运输时间和货物到各个顾客的时间的加权和,并给出了一种基于插入法的新禁忌算法,实验结果表明新禁忌算法在显著提高传统禁忌算法计算时间的同时,还能得到理想的成本,并且对节约快递公司的运输成本方面有显著成效。     

竞争决策算法及其在车辆路径问题中的应用

在分析自然界各种竞争机制和人类社会决策原理的基础上,利用竞争造就优化和决策左右结果的特性,提出了一种能广泛应用于组合优化难题的新型算法———竞争决策算法(CDA),并给出了CDA的通用模型.车辆路径问题(VRP)是一个著名的NP难题,也是物流领域内一个重要的调度问题,利用CDA的通用模型设计了一个针对VRP的快速求解算法,并用该算法求解了VRP标准测试库中的实例,经过大量数据测试和验证,获得了令人满意的效果,其中部分问题的解优于目前公布的最好解.     

基于VAR模型的物流产业与区域经济长期关系研究

本文选取国内生产总值(GDP)为经济指标,物流业产值及货运周转量为物流指标,利用VAR模型分析我国东部地区和中西部地区物流业与区域经济发展长期关系。研究表明:我国东部及中西部地区国内生产总值、物流业产值、货运周转量均是非平稳的一阶单整序列,但相互间存在协整关系。在其长期关系中,物流业的发展促进了经济增长,二者为同方向的变化。但东部地区货运周转量与物流业产值相比,其对国内生产总值的影响较大,而中西部地区货运周转量与物流业产值对国内生产总值的影响差别不大。     

顾客时间窗变化的多车场车辆调度干扰管理模型研究

为解决物流配送过程中某顾客时间窗变化而导致的物流配送难以按照原计划实现的难题,运用干扰管理方法,针对多车场带时间窗的物流配送车辆路径问题,提出包含顾客配送时间总偏离度、配送总成本、新路径方案与初始路径计划偏差量、最长行驶时间违反总量4个因素的扰动程度度量方法;以顾客时间窗变化这类干扰事件发生时的问题状态为基础,以系统整体扰动最小化为目标,建立问题的目标规划数学模型;针对这一复杂模型,提出基于特定邻域结构及其寻优概率的变邻域搜索算法;最后在标准算例上使用变邻域搜索算法与其他文献算法进行比较分析,结果表明该变邻域搜索算法对于干扰事件发生后的车辆路线重排结果在系统整体扰动程度方面明显优于其他文献的算法.     

航空票务公司免费接送服务中的车次调度模型及算法

本文从顾客满意度和成本出发,对航空票务公司免费接送顾客的车次分配和调度问题进行研究,首先分析了票务公司免费接送服务的业务流程;然后给出了基于时间的顾客满意度函数,并建立了在一定顾客满意度下成本最小的车次调度模型;最后利用集划分方法求解该模型。集划分包括以下两步：第一步采用广度优先搜索生成全部车次集;第二步提出了一种启发式算法。通过仿真分析比较,验证了启发式算法的有效性。     

基于免疫遗传算法的物流配送车辆路径优化问题研究

物流配送车辆的优化调度问题是近年来物流研究中的一个热点也是一个难点,传统的优化方法往往难以解决这类问题.本文提出一种新型免疫遗传算法进行物流配送车辆路径问题的优化规划.在遗传进化过程中,借鉴生物免疫机制对每个种群的染色体进行免疫算子操作,这些算子包括接种疫苗、各基因座多样性调整以及免疫选择.以运输费用最小为优化目标建立了物流配送车辆路径优化问题的数学模型,利用免疫遗传算法求得优化解,并通过具体实例以及免疫遗传算法与标准遗传算法运算结果的比较,验证了本文免疫遗传算法的有效性和优越性.     

大规模邻域搜索算法求解时变车辆调度问题

对时变网络车辆调度问题提出一种满足先入先出准则的时变处理方法,并建立相应的数学模型,提出一种基于大规模邻域搜索技术的智能优化算法进行求解,算法顶层采用动态规划算法搜索环状交换邻域以得到每辆车的最佳服务顾客集合;底层设计动态搜索算法用以安排每辆车的最佳服务路线.在此基础上提出顶层加入虚拟顾客和底层嵌入insert两类改进策略.通过实验仿真比较,验证了所提算法的有效性.     

求解大规模CVRP问题的快速贪婪算法

为求解大规模具有能力约束的车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem,CVRP),提出了一种快速改进贪婪算法CVRP-IMGR。基于贪婪算法思想设计了求解CVRP问题的贪婪算法CVRP-GR,在此基础上进一步采用K-d tree法和Held Karp模型改进了CVRP-GR的求解速度和求解质量,从而得到CVRP-IMGR。CVRPIMGR的复杂度可以达到O(nlogn),能够快速求解大规模(顾客数量大于500)CVRP问题。为验证CVRP-IMGR的有效性,分别采用CVRP-GR、CVRP-IMGR和经典构建型算法Savings求解了当前24个最大规模的CVRP算例,结果表明:CVRP-IMGR的求解速度远快于复杂度为O(n2logn)的CVRP-GR和Savings;CVRP-IMGR对所有算例的求解质量优于CVRP-GR,并且对18个算例的求解质量优于Savings。