即d d 5 d 5 下面假设对车次安排计划是可以以正态分布来影响车辆的变化的,那么模型就会 归结为下面几个算式 P(x1) 2丌δ x-(5+d P(x2) 则:P(x2-x1≤5)=J2v (卸点同理也能计算得到。) 可以看到,n越小,d越大,冲突率越低,所以我们可以推出这样的结论要想在 随机性影响下尽量避免冲突,应当使到达铲点的车次数量尽量小,因此在我们的 车次模型中可以通过增强上面所说的两个条件来达到避免冲突,也就是 增加一个(0,1)内的常数n来达到控制冲突的方法。 1、到达铲点的总车次数≤96×n 2、到达卸点的总车次数≤160× 480 ∑ x 480=160×1 模型求解: 我们令η=0.7,再通过 Matlab的优化工具箱进行运算,得到下面的结果: 第10页共20页第 10 页 共 20 页 即 5 480 = - n d 下面假设对车次安排计划是可以以正态分布来影响车辆的变化的，那么模型就会 归结为下面几个算式： 2 2 2 1 2 1 ( ) d pd x P x e - = 2 2 2 [ (5 )] 2 2 1 ( ) d pd x d P x e - + - = 则： P(x2 - x1 £ 5) = · -• 5 1 2* è p *s „ - Hx-5-dL 2 4*s2 ‚x （卸点同理也能计算得到。） 可以看到，n 越小，d 越大，冲突率越低，所以我们可以推出这样的结论要想在 随机性影响下尽量避免冲突，应当使到达铲点的车次数量尽量小，因此在我们的 车次模型中可以通过增强上面所说的两个条件来达到避免冲突，也就是： 增加一个（0，1）内的常数h 来达到控制冲突的方法。 1、到达铲点的总车次数£ 96 ´h 2、到达卸点的总车次数£160 ´h 即 480 96 5 480 160 3 ij j ij j x x h h £ = ´ £ = ´ å å 模型求解： 我们令h = 0.7 ，再通过 Matlab 的优化工具箱进行运算，得到下面的结果：