该算法主要由三个步骤组成： 首先，读取由输入文件定义的列车时刻表，以构建连接网络的内存中时间扩展图。 对于输入数据中定义的每个旅行组，使用部分知情的深度优先搜索来查找其旅程的多个路线选项。 最后，该算法尝试使用模拟退火来组合最佳的路由组合（每组一个）。一个目标是保持每个组的所选路线尽可能短和愉快（火车换班次数少，火车不拥挤），但也不要使网络过载。在第一部分中，模拟退火用于交换已经找到的路径。在第二部分中，它试图通过查找避开此边缘的子路径来绕行群体脱离过度拥挤的边缘。

A three-dimensional unstructured finite volume code for fluid flow simulations.

matlab精度检验代码软球：二元合金中的凝固，流动和热力学 这是用于模拟React性多Kong介质（“糊状层”）中的流动的代码。 如果是基于的有限体积/差异代码，则使用自适应网格细化（AMR）求解立方域上的控制守恒方程。 在本自述文件中，我们首先介绍一些有关下载和安装代码的说明，然后描述如何重新创建测试问题和参考资料。 对于该模型的物理信息，本文是一个很好的参考。 如有任何问题，请联系[] []。 先决条件 必需的 安装 （）。 您需要配置具有HDF5支持的Chombo才能写出数据文件。 此代码需要Chombo 3.2版，补丁6或更高版本。 Chombo的早期版本不包含解决非线性椭圆方程所需的AMRFASMultigrid功能。 可选的 git。 用于下载和更新代码。 Python。 用于设置测试问题。 MATLAB。 用于分析测试问题。 氧气用于生成文档。 lur 用于运行测试问题的代码将创建一组批处理脚本，并尝试将其提交到Slurm排队系统。 如果没有安装Slurm，则需要手动运行批处理脚本。 。 Chombo AMR文件的可视化软件。 访问代码 从GitHub克隆存储库非常简单

本文介绍并评估了土壤可通行性模型（STRAM），该模型旨在估计和预测由于重型机器通行而在森林土壤上可能产生的车辙深度。 这种方法是在新不伦瑞克省北部和中部四个采伐区的木材运送范围内开发的。 用于模型校准的现场测量涉及确定土壤车辙深度，体积水分含量，体积密度，土壤对圆锥体的抵抗力（称为圆锥体指数或CI），以及无量纲的标称土壤圆锥体指数（NCI），由CI超过车轮底纹印刷压力。 借助STRAM，可以从以下方面推断车辙深度：1）与估计足迹面积和压力有关的机器尺寸； 2）使用森林水文模型（ForHyM），以全年的每日天气记录为指导，充实孔隙中的土壤水分含量和相关的CI预测； 3）使用多元和随机森林回归技术解决块内土壤属性变化。 预计的土壤湿度，CI和车辙深度值的后续评估分别占相应田间测量值的40％（多次回归）和80％（随机森林）。

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