永远的坐票

有一位业务员经常坐火车出差,但经常买不到有座号的车票.可是登上火车后,无论长途短途,无论车上多挤,他总能找到座位. 他的办法其实很简单,就是耐心地一节车厢一节车厢找过去.这个办法听上去似乎并不高明,但却很管用.每次,他都做好了从第一节车厢走到最后一节车厢的准备,可是每次他都不用走到最后就会发现空位.他说,这是因为像他这样锲而不舍地找座位的乘客实在不多.     

匹配服务系统的平稳性态

双输入匹配服务系统是通常服务系统的一种推广.该系统有两种独立的输入,这两种输入按比例匹配后作为一批接受服务.例如在火车站,列车与货物是两种输入,它们在站上经过匹配后便进行装卸,直到服务完毕才离开.又如出租汽车站,汽车和顾客是两种输入,一经匹配便离站.在海港系统中,船与货物是两种输入,经匹配后在码头上进行装卸(服务).Latouche曾考虑匹配为1:1的系统,对输入均为Poisson流,服务为负指数     

货运列车编组调度问题的模型与算法研究

从双向编组站运输生产实际情况出发,以最大化车站发出车数和最小化车辆在站平均停留时间(中时)为目标,综合考虑解体、编组调机能力限制、到发列车车流接续、车流在站停留时间约束的影响,建立了车站货运列车编组调度问题的多目标非线性混合整数规划模型,结合该优化模型难以求解的特点,将编组调度问题分解为配流、待解车列解体和待编车列编组三个子问题,进而设计了求解该问题的分层启发式算法,对正常和特殊运输组织条件下的列车编组调度问题进行了求解.     

货运列车的编组调度问题的研究

对于货运列车的编组调度问题,建立了以压缩中时和增加运量为双目标、多约束的0-1规划模型,采用逐步紧缩中时约束的方法得到了问题一的调度方案.在此基础上对装载特别物资的车辆施加更强的中时约束得到了问题二的调度方案.提出了列车匹配系数的概念并建立了列车最优配对原则,根据该原则对列车进行优化编组得到了问题三的调度方案.基于问题二的数据转换处理得到了问题四的调度方案.     

铁路货运列车的最优调度——网络最大流的理论与方法在管理中的新应用

为了说明本问题的实质,今举例如下。某地区铁路网络的A、B两市间有一条兼营客运与货运的双轨铁路(单向单轨)。在其间运行的列车有旅客快车与货运列车。客车的运行时间是国家铁路部门早已排定的,不能更改,且规定客运优先于货运,即货车在每站开出前应先明确在其到达前方车站前不会被客车赶上,否则在该站等候不能开车。又若货车的前方到达站如无停车道岔,则货车从本站开出前应明确在其前面两站的行程中不会被客车赶上,否则在本站等候不能     

总体随机搜索算法的收敛性及计算效益

本文从理论上揭示相当广泛的一类总体随机搜索算法的计算效益差的问题. 设F(x)在R~n上连续,?是一族n维概率分布;设已有当步点x_k,算法在当步迭代开始时从?中任意取一个分布,自该分布随机产生向量ξ作为当步搜索方向,根据x_k和ξ决定下一点x_(k+1).这样可形成极广的一类算法.又设水平集     

驻波广义Fisher-Kolmogorov方程的广义同宿轨

研究驻波广义Fisher-Kolmogorov方程u″″-βu″+u~3-u=0,β0.该方程有一个鞍中心型平衡点u=0(一对非零实特征值和一对纯虚特征值).应用扰动理论和调整相移,证明对每一个正常数β该方程在原点附近有一个连接周期解的同宿轨(该文称为广义同宿轨).     

美国数理统计学会创办《统计科学》杂志

由美国数理统计学会(IMS)主办的《统计学年刊》(Annals of Statistics 1973—),《概率论年刊》(Annals of Probability 1973一),及他们的前身《数理统计年刊》(Annals of Mathematical Statistios 1930—1972)已成为世界上最早的数理统计专业研究刊物,赢得了广泛的国际声誉.1986年2月该学会又推出了一本实用性的、引人入胜的新专业杂志,名为《统计科学》(Statistics Science).正如在《统计科学》创刊号(1986年2月)的社论中所指出的:“统计学领域正在发展和扩     

拉链拉出来的曲线

找一条拉链,拉开一部分,在拉开的两边上,各选择一点F1和F2,使它们到拉开处P点的长度不相等(如图1).固定F1和F2在P点处放上一支铅笔,逐渐拉开拉链,铅笔跟着移动,这样就画出一支曲线.把拉链翻一个180°,又可以画出另一支曲线,这两支曲线相互对称,起名叫“双曲线”(如图2).     

一九九四年全国初中联赛试题及解答

又可排除(A).故应选(D). 3.如图所示,半圆O的直径在梯形ABCD的底边AB上,且与其余三边BC,CD,DA相切。若BC=2,DA=3,则AB的长     

铁路客运网络列车开行方案优化模型的列生成算法

列车开行方案的设计是铁路旅客运输组织规划中的一个重要环节。本文首先给出了一个综合考虑铁路旅客运输的经济效益和公共服务性的优化模型,以铁路旅客运输的公共效益最大化为目标,对整个铁路客运网络上不同始发-终到和不同停站方式的列车开行方案进行优化。然后提出了一个求解此模型的启发式列生成算法,该算法与标准列生成算法相比,可以减少迭代次数并缩短收敛时间。最后给出一组利用随机生成的网络和需求进行求解的算例,验证本算法可以在较短时间内求解较大规模的铁路网络列车开行方案优化问题,并能有效缩小问题规模。     

Krawtchouk多项式的渐近性态

在前人的基础上,对Krawtchouk多项式及其零点的渐近性态进行了研究.首先推导出对于任意固定的u=n/N∈(0,P)或(0,q)Krawtchouk多项式Kn(λN)(其中λ=xN,0<λ<1)的一致有效渐近展开式.然后又得到了它的零点的渐近性态,并对其相应的误差限进行分析.该误差限为o(n-4/3).     

基于粒子群算法的面向节能的单/多列车优化决策问题

针对列车运行优化控制问题,首先对列车运行过程的受力情况进行分析,建立了列车运行模型;接着根据最优惰行点选择原则和再生制动节能的方法,确立了单列车区间运行优化模型与多列车节能运行模型;然后采用基于高斯白噪声扰动变异的粒子群算法(GMPSO)求解上述模型得出各情况下列车的最优控制策略;最后探讨了列车延迟情况下的节能调整方案.     

一类边界层位置转移的非线性奇摄动问题

利用匹配渐近展开法,讨论了一类边界层位置转移的非线性奇摄动边值问题,并且通过对参数的五种不同取值的分类探讨,得到了该问题具有左边界层、右边界层或内部层之一的结论(其中左、右边界层又各分为两种类型).进而给出了该问题解的一致有效的零次渐近解,推广并改进了已有的结果.     

货运列车的编组调度问题

主要通过建立组合优化的模型,将原问题等价为一个TSP问题,运用遗传算法来求解.问题一:以到达场列车解体次序为决策变量,车辆"中时"最小为目标,分阶段建立组合优化模型;问题二:在问题一的基础上将含有军用车辆的列车和含有去向目的站点S1车辆的列车优先考虑解体,得到解编方案;问题三,将待解编列车的范围向后延伸2小时;问题四,将到达场列车中去向目的站点S1和S2以远的车辆分别排在目的站点E 3和E 4以南之间;问题五,由于编组完成的列车都能及时发出,当排完前一时段留下的车辆后,对于当前时段到达的列车采用随到随解策略进行解编;问题六,给出改进编组调度方案的建议和意见.     

回归数

有许多数具有这样一种有趣性质:它的十进制表示的各位数字,按照原顺序进行某些数学运算,又可以重新得到该数,这就是回归数,例如:24=23+42,2427=21+42+23+74,81=(8+1)2,145=1!+4!+5!(n!=1·2·…·n).英国数学家哈代(1877-1947)曾经发现过另一种形式的回归数:     

带约束 MDI 问题的对偶性与灵敏度分析

设{δ_i}与{d_i}(i=1,…,n)是在一个离散的有限测度空间中的两个有限测度,苏联学者 Khiachin 与美国学者 Kullback,Leibler 建议用量I(δ|d)≡sum from i=1 to n δ_ilnδ_i/ed_i(δ_i≥0,d_i>0,i=1,…,n) (1.1)来度量这两个有限测度之间的“距离”(本文中的 e 为自然对数的基).此量的数值大小反映了δ与 d 之间的接近程度.事实上,若{d_i}为一均匀分布的话,则该量是与分布{δ_i}的熵—∑δ_ilnδ_i,密切相关的(见[3]的第2页与第27页).对于一组给定的向量 d,函数φ(δ)≡I(δ|d) (1.2)的最小值又称为最小的区别信息量(Minimum Discrimination Information),或简称为MDI.在[4]中 Charnes 等讨论了在线性约束下的 MDI 问题,即min φ(δ)     

理科(20)题文科(21)题别解

试题在某海滨城市附近海面有一台风,据监测,当前台风中心位于城市O的东偏南θ(θ=arc cos(2)/(10))方向300km的海面P处,并以20km/h的速度向西偏北45°方向移动,台风侵袭的范围为圆形区域,当前半径为60km,并以10km/h的速度不断增大,问几小时后该城市开始受到台风的侵袭?     

货物列车的编组调度问题

研究的是货物列车的编组和调度问题.通过对问题的深入研究,设计了一种车辆编组调度方案的算法.按照这种算法,在数据处理的基础上利用VC编写每个问题的处理程序,实现了对列车的快速安全高效的调度.对每个问题进行处理,都得到符合要求的结果.问题一首先对整个车辆编组调度的问题进行分析,在尽量保证新组装列车满载的基础上,使每班的中时尽可能少.为此,本文解决了两个关键问题:一是选车问题,二是拆解重组的问题.采用梯形方案对列车车辆进行编队重组,对选车问题主要采用按照时间先后顺序的选车方案,然后通过启发式算法配合遗传算法的选车方案对按时间先后顺序的方案进行检验.从编写的VC程序的运行结果来看,两种方案都可得到满意的结果,遗传算法得到的结果更为合理.另外,为了达到中时最短,采用双推双滑的方式利用驼峰线,提高了调度效率,并在驼峰线和编组道之间加入了碰撞检验模块,保证了列车调度时的安全性.问题二的求解是在问题一的基础上对待拆列车按优先级进行分类.对优先级高的列车先进行拆解.救灾车辆最高,其次是军列和发往S1的车辆,最后是一般车辆.问题三的处理主要是在问题二的基础上,通过提前获得列车的相关信息来决定编组场的列车离开编组场的时刻,从而缩短车辆的中时.问题四在原有模型基础上对编组方案进行了修改,利用编写的VC程序重新计算了每班的中时和列车的调度方案.问题五主要分析了整个系统瓶颈所在,分析了提高资源利用率的可行性.最后,通过对站名的调整,达到了对地质灾害等对铁路系统的破坏突发情况的有效处理,并且进一步分析了如何提高车站的效率的调度方案和建议.     

基于覆盖率的递归K-均值方法及其在应急系统选址布局中的应用

应急服务的站点选址布局问题是城市应急管理领域中一个重要研究方向.在某行政区域中,为了保证绝大多数的应急需求都能获得及时而有效的服务,同时又要达到建立"最少站点"的目的,提出一种基于覆盖率的递归K-均值方法(CRRKC).与普通K-均值聚类分析不同,所提方法不需要事先给定K值,可以自动得出最佳聚类个数.在实际应用中,方法一方面可以自动计算出某区域所需要的全部站点个数,另一方面可以同时给出每个站点的基本地理位置,十分简便、快捷.仿真算例和实证分析验证了CR,RKC方法的有效性与稳健性.