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地铁在每天不同时段客流量差异较大,运营时段的科学划分,是低峰与高峰列车运行计划合理交替的前提。目前地铁运营时段划分主要依据人工经验,主观性强且难以保证精度。以10min为时间间隔,把全天运营时间6∶00～23∶00分为102个时间点样本,将地铁沿线各车站每个时间点的进站客流量作为样本描述变量。采用近邻传播聚类算法将各时间点归并为不同类别,并引入CH、Hart以及IGP等聚类有效性评估指标对聚类结果加以检验以确定最优类别数,从而得到运营时段的最优划分方案和最佳时段分割点。天津地铁二号线实例研究表明,基于近邻传播聚类算法得到的运营时段划分结果更能体现实际客流需求波动特性,在此基础上优化行车计划后,旅客等待时间明显下降。 相似文献
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为解决整车物流配送中多类型乘用车装载方案制定的效率低下、成本过高等问题,制定各类型轿运车配载方案选择与使用数量优化两阶段的求解思路:第一阶段根据轿运车以及乘用车的尺寸属性,运用排样算法筛选出空间利用率较高的配载方案;第二阶段,将轿运车使用数量转化为配载方案使用次数的总和,在此基础上建立以轿运车使用数量最小为目标的装载方案优化模型,并运用Matlab7.0编程求解.实例验证表明,设计的模型与算法能在更短时间内得到最优解,具有较强的理论及现实意义. 相似文献
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