49、货运列车调度问题的算法研究与实践

货运列车调度问题的算法研究与实践

在铁路运输中,如何合理安排货运列车的时刻表,使其不影响客运列车的正常运行,是一个重要且具有挑战性的问题。本文将详细探讨货运列车调度问题的模型构建、算法实现以及实验结果分析。

1. 问题定义与假设
  • 问题描述 :假设有 (S) 个车站,(T_p) 列客运列车及其每日时刻表,目标是为 (T_f) 列货运列车找到最早可行的时刻表,且不影响客运列车的正常运行。假设列车单向行驶,即一列列车的起点不是另一列列车的终点。
  • 假设条件
    • 所有货运列车的起点和终点已知。
    • 列车不能超越前面的列车。
    • 客运列车的时刻表已知,即网络中每个铁路链接的占用情况已知。
    • 客运列车和货运列车的运营时间受限,分别为 05:00 - 22:00 和 03:00 - 23:00。
    • 所有货运列车以相同的平均速度行驶,该速度与客运列车的平均速度不同。
    • 共享同一链接的连续列车(货运 - 货运和货运 - 客运)之间始终保持最小间隔时间。
2. 集合与参数
集合 描述
(T_p) 客运列车
(
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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