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关于鲁棒反应式策略下泊位与岸桥协同调度的研究论文.pdf

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简介:
本文探讨了在不确定性环境下的港口运营问题,提出了一种鲁棒且反应式的策略来优化泊位和岸边桥吊之间的协调调度。通过综合考虑多种扰动因素的影响,研究旨在提高作业效率并减少延误成本,为实际操作提供科学指导。 集装箱码头作为一个复杂的物流节点,会受到多种不确定性因素的影响。为了确保作业计划的顺利执行并提高系统的鲁棒性,本段落提出了一种基于鲁棒反应式策略的泊位与岸桥联合调度方法,并重点研究了在不确定性因素发生时如何通过实时调整来增强系统稳定性。 该联合调度策略分为两部分:一是泊位实时调度;二是岸桥实时调度。前者采用“尽快安排”(ASAP)的方式进行调整,而后者则利用多智能体系统技术设计了一种基于合同网络协议的岸桥动态分配模型,充分调动码头的起重机资源。 通过仿真实验验证,在执行阶段应用这种联合策略相比单独使用泊位实时调度能够更有效地减轻不确定性因素的影响,并进一步提高系统的鲁棒性。

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    本文探讨了在不确定性环境下的港口运营问题,提出了一种鲁棒且反应式的策略来优化泊位和岸边桥吊之间的协调调度。通过综合考虑多种扰动因素的影响,研究旨在提高作业效率并减少延误成本,为实际操作提供科学指导。 集装箱码头作为一个复杂的物流节点,会受到多种不确定性因素的影响。为了确保作业计划的顺利执行并提高系统的鲁棒性,本段落提出了一种基于鲁棒反应式策略的泊位与岸桥联合调度方法,并重点研究了在不确定性因素发生时如何通过实时调整来增强系统稳定性。 该联合调度策略分为两部分:一是泊位实时调度;二是岸桥实时调度。前者采用“尽快安排”(ASAP)的方式进行调整,而后者则利用多智能体系统技术设计了一种基于合同网络协议的岸桥动态分配模型,充分调动码头的起重机资源。 通过仿真实验验证,在执行阶段应用这种联合策略相比单独使用泊位实时调度能够更有效地减轻不确定性因素的影响,并进一步提高系统的鲁棒性。
  • 动态人机拣选
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    本研究论文探讨了在物流仓储系统中,采用智能算法优化的人机协作拣选方案,旨在提高作业效率与灵活性。通过分析和模拟实验验证了多种动态调整机制的有效性,为未来自动化仓库的运作提供了新的视角。 在过去的几十年里,许多零售商开始将传统的商店交付与通过日益自动化的全渠道仓库向消费者进行在线销售相结合。其中一种流行的自动化方式是使用自动移动机器人(AMR),这些机器人能够与人工拣选人员协作,以减少拣选员的非生产性步行时间来高效地完成订单挑选工作。通过对存储系统分区处理,进一步缩短了拣货器行走的时间,在这种情况下,机器人负责在各个区域间行进。然而,关于如何对这些自动化系统的最佳分区策略尚不清楚:一些大型商店可能更倾向于较少但较大的仓库区域以满足其订单需求;而许多小型在线订单则更适合于较多的小型仓库区域的安排。 因此,我们探讨了一种动态分区策略的效果,在这种策略下可以根据需要在无分区(NZ)和渐进式分区(PZ)之间进行切换。为了解决这个问题,我们将研究分为两个阶段:首先开发了一个排队网络模型来获得与负载相关的拣货吞吐速率——即给定数量的AMR和固定区域数下的拣选策略;其次建立一个马尔可夫决策模型以探讨如何在不同的分区选择间动态地切换策略,从而实现更高的性能。通过使用处理各种订单大小的全渠道仓库中的数据进行分析后发现,这种动态切换(DS)策略能够将运营成本降低最多7%。然而,在每个拣货员配备更多机器人的情况下,这些节省的成本会逐渐减少。
  • 双小车中转平台AGV问题.pdf
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    本文针对双小车岸桥系统中的中转平台AGV调度难题进行了深入研究,提出了一种优化调度方案,旨在提高作业效率和资源利用率。 本段落研究了双小车岸桥下的AGV调度问题,并考虑到了岸桥上的中转平台及其容量限制。我们以最小化前小车作业延迟时间和后小车与AGV间的等待时间之和为目标,建立了带有时间窗约束的混合整数规划模型来解决该问题。为了求解这个模型,设计了一种启发式算法用于确定后小车的时间窗口,并应用遗传算法进行优化计算。最终得到了基于岸桥后小车作业时间窗的AGV调度方案。通过算例分析表明,双小车岸桥的应用能够有效减少设备间的等待时间,从而缩短港口的整体装卸时间。
  • 随机环境连续集成分配
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    本研究探讨了在不确定性和变化性较强的港口运营环境下,如何优化连续泊位及岸桥资源的有效配置策略。通过模型构建和算法设计,旨在提高作业效率并降低成本。 随机环境下连续泊位和岸桥集成分配研究由郝杨杨与刘天赐提出。在集装箱港口运营中,泊位和岸桥是最关键的资源之一。合理地分派与调度这些资源可以显著提高作业效率。该研究关注的是如何在这种不确定性的环境中优化这两种重要设施的使用。
  • 移动机器人跟踪控制步法.pdf
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    本文探讨了先进的自动泊车技术与策略,分析当前系统存在的挑战,并提出创新解决方案以提升车辆自主停车的安全性和效率。 基于几何运算和遗传算法建立自动泊车模型的论文。
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    本论文专注于探讨和设计针对永磁同步电机的鲁棒控制器方案,旨在提高其在复杂环境下的稳定性和效能。通过理论分析与实验验证相结合的方法,提出了一种新颖且有效的控制策略,以增强系统的抗干扰能力和动态响应性能。此研究对推动永磁同步电机技术的应用与发展具有重要意义。 永磁同步电机的鲁棒控制器设计由邓镇华和年晓红研究。这种电动机被广泛应用于各个领域,并且相比传统的感应电机具有许多优点,比如更高的功率因数。随着制造工艺的进步,在未来,永磁同步电机的应用将会更加普及和发展。
  • 802.21.pdf
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    本文档深入探讨了802.21协议的工作原理及其在移动设备间的切换和网络管理中的应用,分析其优势及挑战,并提出改进方案。 本段落介绍了IEEE 802.21协议——局域网和城域网的媒质独立切换服务。该协议涵盖了通用体系结构、媒质独立切换功能和服务以及媒质独立切换协议等方面的内容。
  • “用户画像”推荐.pdf
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    本论文深入探讨了基于用户画像的个性化推荐策略,通过分析用户行为数据构建精准用户模型,并优化推荐算法以提升用户体验和系统性能。 用户画像的构建与推荐策略是互联网大数据时代的重要研究方向,在提升用户体验、增强产品粘性及推动互联网营销等方面具有关键作用。用户画像是一种基于真实数据创建虚拟用户的模型,通过收集市场数据和可用性数据来分析特征和行为模式,并对用户进行分类,提取典型特征以构建模型。 在大数据背景下,用户画像的概念从最初的“persona”发展为更加贴合于用户行为分析的“profile”。这不仅使用户画像变得更加精细准确,也使得推荐系统能够更精准地推送信息。如今,推荐系统已经成为连接消费者与产品的重要桥梁,并广泛应用于各个行业。互联网公司正不断研究先进的推荐算法以在竞争中脱颖而出。 这些推荐算法包括但不限于机器学习、深度学习和神经网络等模型。它们的应用使数据分析和处理更加高效,提高了内容与用户需求的匹配度,从而提升用户的满意度。随着技术的发展,推荐系统持续优化,并深入挖掘用户的行为偏好及历史数据信息来实现个性化推荐。 互联网普及和技术进步提供了丰富的行为数据资源,为构建精确的用户画像奠定了坚实基础。除了帮助理解用户行为外,这些画像还能为产品设计和市场营销策略提供科学依据。企业利用大数据分析技术可以更精准地定位目标群体,并进行有针对性的营销活动。 在开发和应用推荐系统时,需要不断收集并分析用户的点击、浏览历史、搜索习惯、购买记录及社交互动等数据。通过综合处理这些信息,为每个用户生成画像模型,并基于此预测他们可能感兴趣的产品或服务,最终利用算法推送相关内容。 构建用户画像的重要环节是数据挖掘技术的应用。它从海量行为数据中提取有价值的信息,揭示用户的模式和趋势,甚至发现潜在需求。这些洞察对于优化推荐系统至关重要,有助于提高推荐的准确性和有效性。 然而,在开发用户画像和推荐系统的进程中也面临着挑战。隐私保护是一个关键问题;企业在收集使用用户信息时必须遵守相关法律法规并尊重个人隐私权。随着消费者对个性化服务期望值的提升,需要不断创新改进以满足日益增长的需求。 该领域的研究涉及大数据分析、行为研究及算法设计等多个方面,并且具有跨学科和多技术融合的特点。未来这一领域仍有广阔的研究空间和发展潜力。研究人员需密切关注技术动态并探索新的理论方法,为用户提供更智能化人性化的互联网服务。
  • 飞轮储能阵列系统分布控制.pdf
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