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2006814174759656
- 本文讨论的问题主要涉及货运的配载，而货运配载的目标是实现车与货的高效匹配, 降低空载率以减少货物运输过程中因此而造成的经济损失。货运配载问题涉及两方面的 内容:车辆利用和货物装载。本文主要从这两个角度角度来分析解决问题。 对于问题1，我们首先通过分析复杂的变量及他们之间的关系，建立规划模型。为 了求解这个模型，我们进行了一系列的简化，使得模型求解切实可行。求得较优的方案， 而且各辆车均匀负担。该方案的总费用为4877.2。 对于问题2，我们在模型1 的基础上进行了改进采用
sorttrain
- 一列货运列车共有n节车厢，每节车厢将停放在不同的车站，假定n个车站的编号分别为1—n,货运列车按照第n站至第1站的次序经过这些车站，车厢的编号与他们的目的地相同。为了便于从列车上卸下相应的车厢，必须重新排列车厢，使各车厢从前至后都按照编号1到n的次序排列，当所有的车厢都按照这种次序排列时，在每个车站只需卸掉最后一节车厢即可。-sortTrain
THEbestwayoftheroad
- 这是上海铁路局目前仍在使用的行包托运软件中的一部分内部算法。该题目采用1995年年底我国铁路运输网的真实数据进行编程和运行验证。 铁路运输网络中由铁路线和火车站的两个主要概念，譬如：1号铁路线表示京广线，2号铁路线表示京沪线等。 铁路线对象包括铁路线编号,铁路线名称，起始站编号,终点站编号,该铁路线长度，通行标志(00B客货运禁行,01B货运通行专线，10B客运通行专线，11B客货运通行)。 火车站对象包括所属铁路线编号，车站代码，车站名，车站简称，离该铁路线起点站路程及终点站路程。
Rail-transportation-network
- 铁路线对象包括铁路线编号、铁路线名称、起始站编号、终点站编号、该铁路线长度、通行标志（00B客货运禁行，01B货运通行专线，10B客运通行专线，11B客货运通行）。 火车站对象包括所属铁路线编号、车站代码、车站名、车站简称、离该铁路线起点站路程及终点站路程。-The railway line, including the railway line number, the name of the railway line, the starting point number, termina
GRNN
- GNNN数据预测是基于广义回归神经网络货运预测，神经网络案例分析里的例程-GNNN data prediction- based on generalized regression neural network cargo forecasts, neural network case study in the routine
train
- 一列货运列车共有n节车厢，每节车厢将停放在不同的车站。假定n个车站的编号分别为1～n，即货运列车按照第n站至第1站的次序经过这些车站。为了便于从列车上卸掉相应的车厢，车厢的编号应与车站的编号相同，这样，在每个车站只要卸掉最后一节车厢。所以，给定任意次序的车厢，必须重新排列它们。 车厢的重排工作可以通过转轨站完成。在转轨站中有一个入轨、一个出轨和k个缓冲轨，缓冲轨位于入轨和出轨之间。假定缓冲轨按先进先出的方式运作，设计算法解决火车车厢重排问题。 -A total of n freight
Multilegs_CEC_revenue
- 铁路货运收益管理研究，对象为多站段，利用确定性等价控制方法进行动态舱位分配，计算收益(THE STRATEGY OF RAILWAY FREIGHT CAPACITY CONTROL BASED ON REVENUE MANAGEMENT IN MULTIPLE LEGS)
遗传算法求解VRP问题.gz
- 为了达到提升公路运输的效益，降低货运成本的目的，我们提出带时间窗的基于货物运输共享的路径优化模型(In order to improve the efficiency of highway transportation and reduce the freight cost, we propose a path optimization model based on cargo transportation sharing with time window)