灌区渠系实时多目标优化配水模型研究及应用

灌区灌溉计划存在难以满足作物实时需水、灌区用水效率低等问题,影响水资源的高效利用.选择黄河流域中游渠村灌区下的二级渠系为研究区域,采用实时灌溉预报模型计算作物实时需水,根据灌区渠系运行情况建立多目标模型,并用模拟退火算法求解.结果显示:采用本文提出的模型和方法确定的配水方案能满足渠道运行要求,配水时间减少1.2d,渠系...     

基于Morgan模型灌区灌溉水系统的优化

从整个灌溉水系统着手,研究灌溉水系统管理技术,提出了Morgan模型,利用线性规划方法求出某种状态下的最优目标函数值及每次灌水决策问题;田间灌溉系统优化模型求解是由上面作出的灌水决策,以效益函数为目标函数,根据约束条件,按解线性规划原理,求解出灌水时间、入畦流量、畦宽、畦长等问题;渠系优化调度求解模型是采用决策数学中解整数规划的背包问题方法,针对灌区配水渠道“定流量,变时间”的运行方式,求解灌区渠系的优化配水问题。     

基于多目标遗传算法的渠系配水优化模型

针对渠系配水传统人工调度难以统筹优化的问题,为使优化模型更加贴近实际,体现渠系配水优化的时空特点,充分考虑配水持续时间的不确定性,建立以下级渠道配水净流量、配水开始时间和结束时间作为决策变量,以保证上级渠道水流平稳和下级渠道渗漏最小为模型目标的多目标多变量渠系优化配水模型,采用向量评估遗传算法进行求解,将第一目标即上级渠道水流平稳作为优先满足目标,第二目标为次要满足目标。结果表明:在保障实际运行对于渠道流量要求和水量要求的前提下,优化结果与该时段甘州区配水计划相比,配水时间由轮期的25d缩短为15d,干渠平均配水流量由1.298m~3/s提高到1.414m~3/s,渠系水利用系数由0.651提高到0.706,田间配水量提高了14.25%。本研究模型能够实现集中、高效配水,且具有普遍适用性,可为渠系优化配水决策提供理论和技术支持。     

超声速化学反应流场迎风格式数值模拟及并行计算

基于有限体积迎风格式对超声速燃烧流场进行了的数值模拟.由于超声速燃烧流场绕流的复杂性,要求对多组分Euler/N-S方程求解的数值模拟方法应具有较高的计算精度及效率.本文引用辅助点方法建立了具有空间二阶精度的van Leer迎风矢通量分裂格式,并应用于超声速燃烧流场绕流的数值模拟.化学反应为氢气/空气十反应模型,采用考虑了化学反应特征时间的当地时间步长显式Runge-Kutta时间推进格式.对钝头体模型爆轰现象、后向台阶氢气喷射及二维内外流超声速燃烧流场模型进行了区域分裂技术的并行计算.计算结果与参考文献作了对比,得到了满意的结果.     

基于辨识模型的非线性网络故障诊断方法研究

将Volterra级数解的递推算式与方波脉冲函数变换相结合,提出了一种对一类非线性动态网络的数学模型进行辨识的新型混合模型辨识法,导出了相应的混合模型辨识公式和动态响应的求解方法．并根据该法所得到的辨识混合模型,提出采用多重预置模型方法对非线性网络故障进行诊断的方法．该法避免了在线计算系统当前工作模型,易于实现在线故障诊断、     

裂隙含水层中地下水非线性井流问题研究

【目的】探讨裂隙含水层中地下水井流问题的精确计算方法,为裂隙含水层中地下水渗流的精确计算提供理论支持。【方法】建立了裂隙含水层中的地下水井流模型,就具有普遍性的Forchheimer非线性渗流规律,通过Boltzmann变换,对非线性渗流模型进行了求解。【结果】从理论上求解出了裂隙含水层中非线性渗流区域内渗流速度和水头降深的解析表达式,并通过引入无量纲时间、紊流因子和井流函数,对所求解析解进行了化简。【结论】揭示了裂隙含水层中非线性流的客观存在,建立了非线性渗流模型并进行了求解。     

一维元胞自动机交通流模型随机特性的应用研究

本文对微观一维随机元胞自动机交通流模型的速度控制规则进行了改进,并将其随机特性转化为减速参数合并到宏观一阶连续介质理论交通流模型中,重新构建了反映流量———密度的交通流基本图。在此基础之上,应用微宏观两种模型进行了数值模拟和讨论。     

伙伴

<正>近期我有幸参加了公司的培训活动,活动中有一项是"盲人与哑巴"同行。小时侯经常玩这个游戏,但现在再来做,体会反而更加深刻了。我先扮演哑巴,觉得自己很幸运,能看得见。可在实际过程中,就没有想象的那么容易了,因为我承载着一份责任——帮助伙伴安全到达目的地。除此之外,我还是伙伴的指路人,在她看不见任何东西的前提下,全靠我的指引才可安全到达目的地。我指引方向的正确性决定着我们到达目的地时间的长短,伙伴的安全性。一路走下来,我浑身是汗,累得气喘吁吁。轮到我做盲人了,我想:既然我能帮助同伴安全到达目的地,那么她一样也能帮助我安全抵达。彼此信任、相互扶持,我们终于完成了这项活动。在我做盲人的时候,除了对伙伴的信任以     

求高速连杆机构动态响应的样条函数配点法

讨论了连杆机构弹性动力方程的各种求解方法，提出用样条函数配点法求解高速机构的动态响应，推导了其闭式解法有关公式，通过解算一四连机构的说明此方法有效性。     

基于Q图的M(t)/M/C服务台配置优化

排队问题随处可见,如何科学有效地对排队拥堵状况进行监控,合理配置资源具有重要的理论和现实价值.与平稳模型相比,动态排队模型由于其时变特征,适用性更广.本文根据逐段平稳和M/M/C模型的相关理论,构建了基于Q图的动态M(t)/M/C模型.该模型利用Q控制图对过程中的到达率λ进行实时监测,根据变点对到达过程进行分段,进而优...     

关于哈密顿轨问题最小流模型的讨论

MasonIri论证了网络最小流问题可以在多项式时间内转换为哈密顿问题的模型与方法。本文利用一个反例指出了在该证明中使用的模型存在有不严格的地方。在此基础上,利用网络最小生成流的概念提出了一个修正模型,并证明了无环最小生成流问题可以在多项式时间内转换为哈密顿圈问题。文中最后指出,这一新的模型为解决在有向图内构造哈密顿轨的有效算法提供了一个新的思路和方法     

基于正态平稳的马尔可夫周期流量预测算法

为提高网络流量预测的准确度,提出一种新的马尔可夫流量预测算法。将实际网络流量序列分解为周期序列和正态平稳序列,对正态平稳序列建立马尔可夫模型并对其进行预测,结合预测值和周期序列得到实际网络流量的预测结果。实验结果表明,该算法具有较高准确度。     

改进的图半监督支持向量机用于P2P网络流识别

对于机器学习在P2P网络流识别中需要大量标记训练数据的问题，提出一种基于改进图半监督支持向量机的P2P流识别方法。采用自动调节的高斯核函数计算少量标识数据和大量未标识训练样本之间的相似距离以构建图模型，并在标记传播过程中嵌入训练样本局部分布信息以获取未标记样本的标识；在此基础上使用所有已标记样本对SVM训练实现P2P网络流识别。实验结果表明该方法能够兼顾整个训练样本集的信息，在提高SVM识别精度的同时，极大降低了人工标记训练样本的成本。     

随机需求条件下多商品混合运输供应链网络均衡模型及其求解方法

研究了随机需求环境下具有相互关联的多种商品供应链网络均衡问题.在研究多商品混合运输的同时考虑了需求的不确定性,建立了具有商品交叉运输成本的随机多商品混合运输供应链网络均衡模型,分析了交叉运输成本和罚金对供应链的影响;建立了求解随机多商品混合运输供应链网络均衡模型的投影压缩算法,获得了收敛性结果;数值实例证实了该模型及其求解算法的有效性,同时表明,对于该模型的求解,所运用的投影压缩算法优于普遍采用的修正投影算法和拟牛顿算法.     

基于SDN的校园网路径优化策略研究

软件定义网络(SDN)是一种新型网络架构,通过分离控制平面和数据转发平面,对二者进行解耦的同时实现对网络的集中管理和灵活控制.随着传统校园网规模的不断扩大,封闭的网络设备内置了过多的复杂协议,增加了管理员定制和优化网络的难度.同时,校园网内网络流量快速增长,各种新型服务不断出现,传统层次架构网络管理的工作量和运维成本在不断上升.为此,提出基于SDN的新型校园网络架构方案,Openflow交换机作为网络节点,Opendaylight作为控制器,结合改进的Dijkstra最短路径算法对校园网中数据包转发路径进行优化,以减小端到端间的延时,满足多变的用户需求,提高用户使用体验.文中利用Opendaylight控制器和Mininet网络仿真工具建立校园SDN网络模型,并通过实验仿真和数据分析来验证文中所提路径优化策略的有效性,为下一步校园网大规模设计部署SDN网络提供有力的参考.     

大规模物流配送车辆调度问题研究

研究大规模物流配送车辆调度问题,提出其整数规划数学模型,把大规模配送车辆调度问题(VRP)转化为配送区域划分问题和单车线路优化问题2个子问题,用改进的基地启发式分区算法(ILBH)解决配送区域划分问题,运用混合遗传算法(GA NS)解决分区域后区域内的配送车辆的单车线路优化问题.此改进的2阶段算法有效地解决了大规模配送条件下,在可行时间内得到近似解或满意解的问题,该方法已在某物流企业中成功应用并取得了显著的经济效益,其成果在城市配送系统中具有普遍的适用性和应用推广前景.     

考虑系统性与时变性的交通事故风险成本模型

针对交通事故风险成本计算方法需考虑交通事故风险的系统性与时变性,利用结构模型分析交通安全系统各要素间的相互关系及其影响,构建了交通事故风险成本计算模型.以车辆要素为建模的关键,通过聚类分析方法建立交通事故风险的基本模型.以连续行驶时间、车速、道路转弯半径、道路纵坡以及天气等参数为动态影响因素,结合广义成本理论,建立适用于各出行方式的交通事故风险成本模型.以珠海市某一级公路的实际调查数据作为算例,探讨交通事故风险成本模型的应用.算例结果表明:不同出行方式的交通事故风险成本差异较大,合理选择交通出行方式可有效降低交通事故风险成本及出行成本,该模型能够兼顾交通事故风险的系统性与时变性,更加符合客观实际,具有较好的合理性.     

双参数下的随机用户平衡分配模型及算法

在考虑现实生活中用户对交通信息认识程度不一致的基础上，研究了双参数下的随机用户平衡分配问题，给出了等价的数学规划模型，证明了模型解的等价性与惟一性，设计了求解算法，并用算例进行了计算分析。     

基于大豆叶脉网络性状的区域交通流微循环模式初探

目前交通拥堵问题已成为世界共同面临的问题,而交通微循环是一种有效的解决方式。从分析大豆叶脉的网络功能性状以及区域交通流的影响因素出发,提出了基于大豆叶脉网络功能性状的区域交通流微循环发展模式,并介绍其实现的基本框架,从而为实现区域交通网络的自适应最优生长和发展模式提供一定的借鉴。     

Path planning for in-field navigation-aiding of service units

Agricultural field operations, such as seeding, harvesting, spraying, and fertilizing, are typically carried out by multi-machinery systems comprising one or more self-propelled or tractor-pulled units, and one or more service - mainly transport - units. The operation of a service unit must be carefully planned because its execution efficiency can significantly affect the productivity of the whole system.In this paper, an algorithmic approach for the generation of optimal in-field paths to be followed by service units, was developed and demonstrated. Both stationary and on-the-go unloading operations are supported. The approach was based on an abstraction of a field as a two-dimensional grid, with each grid cell representing obstacle, free, initial, or goal region. By defining also the action spaces of the grid states (service unit moves one cell up, down, left, or right), the arcs and nodes of a discrete transition graph are created and by using a graph search algorithm the optimal path is generated. A number of simulated experiments were performed in order to demonstrate the paths that result from invoking the above-mentioned planning method.The algorithmic path generation can provide the basis for a navigation tool dedicated to service units, which can increase the overall field efficiency of the operations executed by cooperating machines and reduce the adverse effects of the heavy machine traffic on the soil. The low computational requirements of the proposed method make it feasible as an implementation of the optimal planning for large scale operations executed by cooperative machines.