基于损失规避的报童决策偏差形成机制

在损失规避模型的基础上,引入缺货规避偏差因素对经典报童模型进行修正,构建了缺货惩罚条件下损失规避的最优报童订购模型,同时,基于Microsoft VFP平台设计库存决策行为实验对模型进行验证.结果表明:在高利润、均衡利润和低利润产品中,决策者的缺货惩罚系数依次减小,且均衡利润产品中的损失规避报童订购量等于风险中性的报童订购量;高利润产品中的损失规避报童订购量小于风险中性的报童订购量;而低利润产品中的损失规避报童订购量大于风险中性的报童订购量.     

基于城市轨道交通调度指挥仿真系统的实验教学研究

针对我国城市轨道交通快速发展而产生的专业人才培养需求,构建技术先进、环境逼真、功能完备的城市轨道交通调度指挥仿真实验系统,分析仿真系统的功能、设备构成、仿真原理及流程。依托仿真系统,以学生能力培养为核心,按照"层次化、个性化、协同化"的教学理念,设计验证型、综合型、设计型实验项目,并采取科学的教学组织及评价方案,有效地培养了学生的创新实践能力和灵活运用理论知识解决实际问题的能力,促进了学生知识、能力和专业素质的协同发展。     

大型编组站作业仿真实验平台建设与实验教学

编组站具有车场多、区域广、设备种类及数量庞大、工种多、作业流程复杂及多岗位协同作业等特点。编组站综合自动化系统在我国编组站广泛应用,对人才培养和行业从业人员提出更新更高要求。编组站作业仿真实验平台以大型编组站作业流程为原型,构建了高度仿真编组站到达、解体、集结、编组、出发全流程全环节的实验实训环境。以强化学生知识理解应用和技能培养、创新能力提升为导向,依托实验平台,设计层次化、多元化实验项目,按照递进贯通式教学模式,实现对编组站作业的单环节单岗位、多环节多岗位、全环节全流程的综合训练,有效提升学生专业技能、专业素养和创新实践能力。     

基于预警文本信息的调度命令智能生成模型

提出调度命令智能生成模型,该模型由神经网络和调度命令修正模块两部分组成。基于长短时记忆(LSTM)网络构建序列-序列(seq2seq)模型,将预警文本信息作为模型的输入进行训练,提出五种调度命令修正策略并分别对五种易错信息进行修正,最终得到调度命令。结果表明:该模型具有利用预警文本信息生成调度命令的能力,引入的调度命令修正模块能够有效提升调度命令生成质量。     

自动车环境下交叉口无信号混合控制策略研究

针对交叉口拥挤且主路和支路流量有较大差异的自动车场景下,基于预约的先到先得（First Come First Serve, FCFS）控制策略效率低于信号配时策略的悖论,提出了一种结合FCFS和车队控制的交叉口无信号混合控制策略.在保证安全性的前提下,以延误最低为目标,优化车辆的通行顺序.引入启发式冲突协调算法和取消预约机制,根据车辆所在车道的车流量区分车辆的优先级,车辆根据实时车流量状况自适应地组成车队通过交叉口,从而减少FCFS策略产生的频繁通行权交换,保证车流量大方向车辆通行的连续性.仿真结果表明：在悖论场景下,混合控制策略较FCFS策略能减少55.84%的总延误.当交叉口总体车流量较大且主路与支路车流量差异较明显时,混合控制策略较FCFS策略在减少延误、提高交叉口通行能力方面的优势更明显.     

基于时空资源的铁路客运站到发线运用调整

从离散化的到发线时空资源的微观描述出发,研究列车加权总晚点时间与到发线使用费用之和最小为优化目标的客运站到发线运用方案调整方法,以保证列车运行安全、满足列车在站到发作业要求为约束条件,建立了求解客运站到发线运用方案调整问题的线性0-1规划模型,并设计了求解模型的遗传模拟退火算法,以快速得到问题的满意解.同时,以某一客运站为例对模型和算法进行验证,结果表明,该模型较好地描述了实际问题,并能在较短时间内获得满意解,实现了客运站到发线运用的实时调整,并为列车调度员随后的列车运行调整工作提供依据.     

基于多智能体仿真的城市轨道交通限流策略

针对高峰时段城市轨道交通线路过饱和客流的运输效率问题,基于地铁线路的网络拓扑结构与客流需求矩阵,建立了以客运周转量最大为目标的城市轨道交通线网限流的多智能体仿真模型。该模型以Anylogic软件为建模基础,通过构建列车类、线路类、路网类、乘客类等4类智能体,实现了乘车限流、站台限流和闸机限流等客流控制手段,提出了针对单线多站地铁线路的全线协调的客流控制策略。规模为23个车站、122 933对OD（起讫点）的某条地铁线路的客流控制实验结果表明,限流提升了1.01%的总客运周转量。