基于资源共享与商业视角的大学城校际交通与物流发展模式探析——以花溪大学城为例

随着科技的创新与进步,“互联网+”时代迅速发展,大数据产业趋势越加明显,共享发展理念的普及更加广泛。共享经济、共享交通、共享物流、共享充电宝等词高频率地出现在人们的工作、学习、生活中。在“互联网+”时代背景下,以花溪大学城为例,综合花溪大学城校际交通、物流需求,分析花溪大学城校际交通物流问题现状及“互联网+”背景对花溪大学城校际交通物流共享问题改善的影响,在满足学生需求、迎合学生利益的前提下,基于资源共享与商业视角提出花溪大学城校际交通物流共享模式。     

基于磁钉技术的集装箱码头AGV 定位精度分析

为解决自动导引车（Automated Guided Vehicle, AGV）的定位精度问题,以国内某在建的自动化集装箱码头为工程背景,研究与基于磁钉技术的AGV定位误差相关的因素.通过给出AGV惯性导航系统的运动方程和误差方程,按照工程实况,在忽略陀螺仪影响的基础上,得到AGV惯性导航系统位置误差的理论计算式.依此指出,基于磁钉技术的AGV组合导航系统定位精度与加速度计精度、AGV 运行方向的余弦、磁钉数据更新时间的平方成正比例关系.最后,对某工程算例进行数值仿真,验证了理论分析的正确性.该方法对磁钉排布、惯性导航系统传感器选型等有参考意义.     

增程式混合动力集装箱龙门起重机能量智能控制策略

针对集装箱龙门起重机的具体工况需求和特点,构建一种适用于集装箱龙门起重机的增程式混合动力系统,提出并分析该动力系统的能量智能控制策略,设计相应的智能控制模型.通过以动力电池组的荷电状态（State Of Charge, SOC）和集装箱龙门起重机运行能量需求为模糊输入,以动力电池组的充电功率为模糊输出,实现了对增程式混合动力系统的智能控制.仿真结果验证了该控制策略和控制模型的可行性和有效性.     

基于隐马尔科夫模型的VLCC目的港预测

超大型油船(very large crude carrier,VLCC)目的港预测对海运原油流向预测以及货源地未来运力估计具有重要作用。针对VLCC的AIS目的港信息存在缺失、更新不及时、不准确等现象,提出一种基于隐马尔科夫模型的VLCC目的港预测方法。分析船舶AIS轨迹数据,得到油船历史停靠港口序列;根据VLCC轨迹提取习惯航路,以航路中的交叉点为依据设置观测线;利用船舶航行轨迹数据判断船舶是否经过观测线以及经过观测线的方向,对不同方向分别计算船舶在挂靠港间的转移概率矩阵和船舶挂靠港与观测线间的输出概率矩阵,建立VLCC目的港预测模型并进行预测。研究结果表明：在大多数情况下VLCC目的港预测的准确率可以达到70%以上;航线越固定、运行越规律的船舶,预测准确率越高;船舶越靠近目的港,预测越准确;重载状态下的船舶目的港预测更准确。     

浅析加强港航系统信息化和自动化建设的重要性

以集装箱运输为例,阐述了加强港航系统信息化和自动化建设的重要性,同时对集装箱运输系统的信息化和自动化建设提出了一些具体的方案和措施。这些方案和措施对于其他运输系统同样具有借鉴作用。     

交通运输与经济发展协调程度的定量评价

运用大系统的理论与方法,建立了一类反映交通运输与经济协调发展程度的综合指标———协调发展指数,并建立了定量分析模型,提出了相应的定量评价计算方法。最后,运用该方法对某市交通运输与经济的协调程度进行了实例分析。     

集装箱码头发箱任务的集卡指派模型

为提高集装箱运输车(以下简称集卡)利用率,在分析和总结国内外码头集卡调度经验的基础上,建立集装箱码头发箱任务的集卡指派模型.通过Aimms平台对该模型进行求解,实现装船作业过程中集卡的自动指派功能.大量的算例分析和实际测试已验证该模型的有效性和实用性.     

集装箱码头岸桥选型方案能效评价仿真

为解决集装箱码头岸边集装箱起重机(简称岸桥)的选型问题,以系统仿真为技术手段,建立集装箱码头岸桥仿真系统.仿真模型由系统输入、系统控制、系统评价、统计输出等4部分组成.系统输入部分用以确定岸桥选型方案和仿真涉及的其他相关因素;系统控制部分决定系统中岸桥小车和吊具的作业位置、速度、加速度、作业状态等参数;系统评价部分主要...     

多Agent的集装箱供应链能耗优化数学模型

为更好地实现集装箱运输任务协同和系统优化,针对集装箱运输覆盖地域广、参与主体多、活动协调难的问题,通过对集装箱运输系统的深入分析,将多Agent技术引入集装箱运输,构建起基于多Agent的集装箱供应链模型,并就模型中Agent体功能活动和结构特性进行分析.在此基础上,针对日益严重的集装箱运输能耗问题,建立集装箱运输能耗优化数学模型,并仿真分析集装箱供应链Agent体能力变动而引发的路径选择、运量分配以及能耗变动.结果表明,集装箱运输过程Agent体能力变化时,通过上述模型能够实现各Agent的有效协同,寻求能耗最优的运输方案.     

班轮联盟调箱优化模型及激励机制设计

班轮联盟中各班轮公司的最终目标是获得最大收益,这就导致成员的最优决策与联盟的最优决策产生冲突,进而使得联盟的稳定性受到影响。针对这一问题,以合作博弈与数学规划理论相结合的方式建立班轮联盟调箱问题的数学规划模型。设计以空箱互租价格和舱位互租价格为核心的收益分配机制,为联盟成员提供补偿性支付。为促进班轮联盟的稳定性,分别对联盟和其内部成员的决策建立整数规划模型,并通过线性规划逆优化技术令两者的利益一致。运用算例验证模型的正确性。