集装箱码头集卡调度模型与Q学习算法

研究集装箱码头装卸过程中集卡调度问题,建立了集卡调度动态模型,目的是使装卸桥等待时间最小.设计了基于Q学习算法的求解方法,获得在不同状态下的集卡调度策略.提出了应用Q学习算法求解集卡最优调度时系统状态、动作规则、学习步长与折扣因子的选择方法.结果表明,随着集卡数量的增加,Q学习算法获得的结果优于最长等待时间、最远距离、固定分配集卡等调度策略.     

沥青混合料抗车辙能力影响因素分析

基于车辙试验,直接对AC,VMA,VV,VFA,马歇尔稳定度及流值,Pa及SA八个因素对沥青混合料车辙的影响进行分析,研究结果表明AC,VV,VMA这三个因素对沥青混合料车辙有最直接的影响,且空隙率VV与混合料抗车辙能力有很好的相关性。     

集装箱航线资产配置鲁棒优化模型

研究了不确定条件下集装箱航线资产配置问题.根据集装箱航线运行的基本特点和要求,基于航线均衡运行原理,建立了集装箱航线资产配置确定性模型,优化船舶规模、集装箱配置与舱位分配.通过引入鲁棒优化理论,将此模型拓展为包含不确定因素的鲁棒优化模型,以船舶规模为设计变量,以舱位分配为控制变量建立分析模型.以钟摆型航线为例进行仿真实验,对模型的有效性进行了验证.结果表明,该模型既考虑了需求的不确定性影响,又考虑了解与模型的鲁棒性,并且体现了决策者对风险的厌恶程度,使模型结论更符合实际需要.     

集装箱码头装卸桥调度优化模型与算法

研究装卸桥调度优化问题,以提高集装箱码头装卸效率。首先,建立了混合整数规划模型,模型充分考虑了集装箱装卸桥调度优化中的各种约束条件及特点。为了求解设计了基于遗传算法的求解方法,并且采用随机贪婪适应性搜索方法对算法进行改进。最后,通过实际算例对模型与算法的有效性进行了验证。     

曾庆成艺术作品欣赏

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漫谈艺术的价值在于对生活的理解、体会、感悟

正艺术的产生源于人类对生活审美情趣逐渐升华和社会发展的需要,它"可以是宏观概念也可以是个体现象,通过捕捉与挖掘、感受与分析、整合与运用(形体的组合过程、生物的生命过程、故事的发展过程)通过感受(看、听、嗅、触碰)得到的形式展示出来的阶段性结果",这个结果的价值在于对生活的理解、体会和感悟。由于我的专业是雕塑,我将从雕塑这个角度来谈谈如何理解、体会和感悟生活,从而使得作品有艺术价值。一、艺术源于生活而高于生活     

集装箱码头装卸混合调度模型

为提高集装箱码头作业效率,建立装卸混合调度模型,并设计两阶段禁忌搜索算法的求解方法:通过禁忌搜索算法决定进口集装箱的堆存位置;基于堆存方案执行另一禁忌搜索算法,获得集卡的优化调度方案,然后再决定装卸桥作业顺序、计算装卸总作业时间,且将结果反馈到第一阶段的搜索过程,通过两阶段搜索过程的反馈优化装卸调度.算例表明,两阶段禁忌搜索算法可以获得满意求解结果;与装卸分别调度相比,装卸混合调度模型可以提高集卡利用效率.     

集装箱码头作业调度双层规划模型及求解算法

为提高作业调度的整体性，建立了集装箱码头作业调度双层规划模型，其中上层为装卸桥调度优化模型，下层为集卡动态路径模型，通过上下层模型间的反馈与相互作用决定集装箱码头作业调度的整体优化方案．为了求解模型，设计了基于遗传算法的求解方法，并且应用实际算例对模型和算法的有效性进行了验证．计算结果表明双层规划模型与算法不但可以降低集卡空驶距离、减少所需集卡数量，而且可以缓解码头内交通拥挤、提高作业系统的可靠性．