含多个行洪区的淮干中游段洪水模拟Ⅱ:模型应用

基于所建立的淮河中游洪水演进模型,对正阳关-茨淮新河河口段内行洪区弃用、洪泛区分洪后淮干水位变化进行了计算分析,包括弃用上六坊堤、下六坊堤行洪区对淮河干流水位的影响。结果显示,淮河在遭遇50年一遇和100年一遇洪水情况下,弃用上、下六坊堤行洪区后洪峰水位仅上升2~4 cm,验证了《淮河流域防洪规划报告》中废弃上述两个行洪区的合理性。同时分析了淮河遭遇200年一遇洪水、黄苏段洪泛区弃守分洪对淮干水位的影响。计算结果表明,在弃守分洪后的3~4 d内溃口对应的淮干水位降低10~14 cm,溃口上下游淮干水位也有不同程度下降,可见利用黄苏段分洪可以显著降低淮河干流水位,从而有效保护附近重要堤防的安全,为防洪调度争取更多的时间和空间。     

考虑地下水入渗的一维水动力学模型研究

考虑地下水入渗的一维水动力学模型可从物理机制上综合模拟河道水流与地下水之间的互动关系,为地下水入渗过程活跃河段的水流模拟提供基础方法。引入达西定律,通过渗流方向假设及渗流路径长度假设,推导构建了地下水入渗项的数学表达式。分析表明,该项可合理反映河道水流与地下水间的补给与反补给关系;将其整合至圣维南方程组,并通过Preissmann四点线性隐式差分格式求解。从理论上讨论了该模型的适用条件。当地下水入渗没有严格符合假设条件时,可通过调整渗透系数及平均导渗率弥补。考虑地下水入渗的一维水动力学模型能够动态反映河道上各断面水流与地下水之间的交互关系,定量分析地下水入渗水量,有利于提高一维水流的模拟精度。     

基于WebGIS的洪泽湖地区动态洪涝管理信息系统

洪泽湖承泄淮河上中游15.8万km²的洪水,周边地区地形以平原洼地为主,常受洪涝灾害影响。为了降低区域洪涝风险、减少洪灾损失,针对外河洪水、区域洪水及暴雨内涝3类风险源构建了洪水演进模型,在此基础上基于WebGIS开发了B/S结构的动态洪涝管理信息系统,采用动态图层技术生成了动态洪水风险图。实现了对规划与模拟工况下的雨水情信息、静态与动态洪水风险信息和受灾损失信息的综合管理以及二维洪水演进过程的动态显示,有助于加强区域洪涝管控与制定避险转移方案。     

基于卫星遥感的河道下垫面信息获取技术研究

在洪水泛滥过程中,河道下垫面会在一定程度上影响洪水的蔓延速度,因此,获取河道下垫面信息对建立合理的洪水淹没计算模型有很重要的意义。利用高分辨率卫星遥感技术与河道地物光谱数据库相结合的方法,可以快速、及时地监测河道下垫面信息的动态变化,获取大面积河道下垫面信息。将该方法运用到海城河流域,精确获取了海城河河道下垫面信息及其分布状况,并绘制了海城河城区段洪水演进曼宁图。计算结果可作为该地区高光谱数据库的重要依据,并为城市防洪提供准确的决策信息。     

天然河道长河段一维非恒定流数模研究

本文建立了一套适用于天然河道长河段、长时段洪水过程复演或预报的一维非恒定流数学模型。将此模型应用于长江上游朱沱至三斗坪河段“８１．７”洪水过程复演计算,计算与实测水位、流量和槽蓄过程均吻合得较为满意。计算结果合理,该模型可望广泛地应用于水利工程实际。     

The potential of optimization in communal routing problems: case studies from Finland

In many European countries, municipalities offer their inhabitants a wide variety of social services. In this paper we will focus on efficiently scheduling home care, transportation of the elderly, and home meal delivery. These so-called municipal or communal routing problems can be modeled as different variants of the vehicle routing problem, a well-known optimization problem from the literature. We present a focused literature review and report on case studies using Finnish data. The computational results show that there is a significant potential for cost savings for all applications considered.     

以均衡为目标的车辆调度问题研究

针对物流配送企业私人承包车辆以及均衡配送线路工作量等新的物流管理理念,提出新的车辆调度模型,将车辆调度问题（VRP）转换为车辆选型和车辆路径优化两个子问题,设计Ak-FirstFit混合算法解决车辆选型问题,运用遗传算法解决车辆路径问题。基于JAVA编写计算机程序,运行结果表明该两阶段算法能够在有效时间内得到满意解。与基于传统物流管理理念的模型进行比较,得出新的两阶段模型能充分体现兼顾效率与公平思想的结论,其理念在物流配送企业中具有相当的借鉴性和推广前景。     

带时间窗的应急救助物资配送车辆路径优化模型研究

在自然灾害突发后,必须将救助物资在规定的时间内运送到受灾点。针对带有时间窗的应急救助物资配送车辆路径优化问题进行研究,建立车辆路径优化模型并运用了蚁群算法进行求解,取得了较好的效果。     

免疫蚁群算法在常规医疗器械配送路径优化中的应用

将免疫蚁群算法引入到求解常规医疗器械物流配送路径优化问题中,结合免疫算法和蚁群算法的优点,相对于基本蚁群算法求解常规医疗器械配送路径优化问题,免疫蚁群算法具有更快的收敛速度、更短的搜索时间。通过实验仿真,证明免疫蚁群算法的优化结果优于蚁群算法。     

电子商务环境下物流配送路径优化研究

电子商务环境下的物流配送路径优化是NP—hard问题。考虑电子商务环境下的物流配送特点,提出了基于禁忌搜索的混合遗传算法解决电子商务环境下物流配送路径优化,并在MATLAB7．0平台对算例进行仿真。