Journal of Computational Science & Engineering

 

 

 

 

 

ISSN 1710-4068                ACSS home     Journal's home     

    J. Comput. Sci. Eng.  Vol. 6 (2013) 232-259
 

An Optimal Approach for Vehicle Scheduling

 
 

Senlei Wang and Jihui Ma

   
J. Comput. Sci. Eng. 6 (2013) 232-237Published May 10, 2013    
 
Abstract:The transit-operation planning process commonly includes four basic activities: (1) network route design, (2) timetable development, (3) vehicle scheduling, and (4)crew scheduling. Generally speaking vehicle and crew scheduling are critical .The purpose of this work is to address the vehicle and the crew scheduling problem, while taking
into account the interactive association between vehicle and crew. 
The quasi-assignment model and set-covering model will be applied in solving the problem .We propose new
mathematical formulations and Lagrangian
 relaxation, and employing twophase hybrid method for dealing with vehicle and crew scheduling problem. Genetic algorithm narrows
down the solution space which consists of potential duties, and then yields some elite schedules. The objective is to minimize the sum of total vehicle and crew costs.
   
Keywords: Lagrangian relaxation, Two-phase hybrid method, Genetic algorithm.

: Download (free)  CSE-PDF

 

 

Design of Test System of Engineering Vehicle Electronic Equipments Based on PC104 Bus

 
 

Xinlin Xu, Chengqun Fu, Yuying Jiang and Youcheng Wang

   

J. Comput. Sci. Eng. 6 (2013) 238-243  ! Published May 10, 2013

   
 
Abstract:In order to quickly solve the problem of performance test and fault diagnosis of the engineering vehicle electronic equipments, this paper designed a test system of
engineering vehicle electronic equipments based on PC104 bus, and emphatically discussed the achievement method of hardware and software. Experiments showed that test
system was fast, accurate and easy to use.
   
Keywords: PC104 bus, Electronic equipments, Database, Test system.

 

: Download (free)  CSE-PDF

   

Research of Digital Depth Model Interpolation Methods

 

 
 

Yanling HaoZhaoxin GuoQianbo Ye and Huili Ren

   

J. Comput. Sci. Eng. 6 (2013) 244-249  ! Published May 10, 2013

   
 
Abstract:This article introduces the methods of moving surface fitting and distance weighted on dealing with digital depth model interpolation, and analyzing their characteristic. 
Then the article provides a new method which uses distance weighted to interpolate as a supplement after using moving surface fitting. The method can overcome the weakness 
that the constraint condition could not be satisfied in some area when simply using moving surface fitting. The result shows that the new method can get higher accuracy and better
 impression, which increases the efficiency greatly.
   
Keywords: DDM, Interpolation, Moving surface fitting, Distance-weighted.

: Download (free)  CSE-PDF

 

Research on Image Compression Algorithm Which is Based on Block and Classification

 
 

Chunming Wu, Haiwei Liu and Qingzhu Wang

   

J. Comput. Sci. Eng. 6 (2013) 250-254  ! Published May 10, 2013

   
 
Abstract:This paper describes the principle of compression for JPEG and JPEG2000 image compression algorithms. Firstly make the images chunk, and then submitting a new image
compression algorithms, which is based on the important property of entropy, verify the new compression algorithms by simulation and data processing, and indicate that the new 
compression algorithm has good feasibility.
   
Keywords:Block, Entropy, JPEG, JPEG 2000

: Download (free)  CSE-PDF

 

Solving Methods To A Class of Nonlinear lp Problem Based on Quantum Genetic Algorithm

 

Jianqiang Zhao, Bike Chen and Qingsong Dai

 

J. Comput. Sci. Eng. 6 (2013) 255-259  ! Published May 10, 2013

  Abstract:This paper constructs a new intelligent algorithm for solving nonlinear problems which is Quantum Genetic hair. In this paper ,it gives the specific steps and associated quantum
genetic algorithm code
 Validated by an example .The results show quantum genetic algorithm for solving nonlinear problem is very effective and practical.
  Keywords:Nonlinear problems, Quantum genetic algorithm, Intelligent algorithm.

: Download (free)  CSE-PDF

!! from ACSS

 

About Us | Site Map | Privacy Policy | Contact Us |    Copyright © 2004- 2013 The American Computational Science Society