考虑综合交通枢纽场站协调优化布局,在传统客运枢纽规划模型中增加用户对运输模式的选择与枢纽中转能力两个约束条件,提出基于容量限制与运输模式选择的综合客运多枢纽布局非线性整数规划模型,设计了改进的遗传算法对其进行求解。应用LINGO软件对布局优化模型进行有效性检验,对8节点Solomon标准测试数据进行计算,得出LINGO平均运算时间为5102 s,最优成本为1899782元;遗传算法MATLAB编程平均运算时间为59 s,最优成本为1948796元。对50节点数据进行运算,平均运算时间为569 s,最优成本
2022-06-01 19:09:44
813KB
1
为提高综合客运交通枢纽布局的科学性和合理性,在分析区域综合客运交通枢纽等级划分和需求层次关系的基础上,提出了基于层级选址模型的考虑能力限制的区域综合客运交通枢纽分层布局优化模型,并设计免疫克隆算法求解,最后通过算例验证了模型和算法的有效性. 结果表明:该模型优于使用中位模型分别对不同等级枢纽进行布局的方法,反映了需求变化对枢纽布局产生较大的影响,能为枢纽规划部门提供决策参考.
2022-06-01 19:01:36
250KB
1
公平的席位分配：优化模型
MF法：
最大剩余法(GR)实际上解决了以下优化问题：
你能证明这些结论吗？
任意lt范数(t≥1), 如：1, 2, ∞范数
EP法：
2022-05-24 10:46:43
2.18MB
1
近年来，Internet的发展使全球数据量快速增长，大数据时代的到来给传统计算带来了巨大挑战。 大数据系统（例如hadoop，spark）正成为处理大数据的重要平台，但是由于大数据应用程序本身的设计缺陷以及不合理的分布式框架配置，因此难以实现大数据系统中应用程序的性能。计算机理论的最高速度，因此如何定位大数据系统的性能瓶颈并分析瓶颈原因。值得研究。 本文提出了大数据系统的5层性能评估模型，为性能分析提供了可靠的基础，同时，提出了大数据系统的性能优化模型，可以弥补性能瓶颈。位置和瓶颈分析，并进一步优化性能。 基于这两个性能模型，实现了一个基于事件的性能工具来分析性能数据。 实验结果表明，这两个性能模型对大数据系统的性能评估和优化有效，可将大数据系统的平均运行时间缩短19％。
2022-05-20 15:27:53
523KB
1