基于最小点覆盖的共享单车投放点选取方法

针对城市共享单车投放点和电子围栏等设置不合理的问题,考虑共享单车对城市交通环境影响和共享单车运营企业的成本,研究了一种基于最小点覆盖的共享单车投放点选取算法.将整个城市交通网络抽象为图,将共享单车投放点抽象为图的节点.对于图的不同点覆盖方案,引入路段权值函数和调度成本矩阵,以最少投放点和最小调度成本2个指标对不同点覆盖方案进行排序,从中选优得到共享单车投放点选取方案.算法既考虑了共享单车投放点在城市交通网络的覆盖情况,又考虑了共享单车企业车辆投放和车辆调度的成本问题,克服了现有共享单车投放点选取方法的单一性和盲目性的问题.      

考虑接驳费用的车辆共享调度算法研究

针对现有的车辆共享调度算法未充分考虑车辆共享调度时造成的接驳费用问题,研究最小车辆规模最少接驳费用调度优化模型,并改进二分图匹配算法进行求解.根据车辆共享过程中调度方案的优化问题描述,以满足给定出行需求的车辆规模最小以及车辆调度接驳费用最少为目标,构建双目标优化模型.基于有向无环图对车辆出行需求进行建模,将模型求解转化为二分图最大匹配且权重最优匹配问题,提出Kuhn-Munkres算法求解最大匹配最小权重匹配的权重设置条件并进行证明,进而设计Hopcroft-Karp与Kuhn-Munkres算法融合框架进行求解.以安徽省宣城市部分出行为例进行模型和算法合理性分析,479辆自动驾驶共享车辆可以满足13575个出行需求;与未考虑接驳费用目标的调度算法相比,调度总费用减少40.8%左右.算法可求解最小车辆规模并降低调度成本.      

考虑共享单车的城市轨道交通社区接驳规划与公交调度综合优化

共享单车的快速发展给城市交通系统带来了极大改变,特别是在城市轨道社区接驳方面,出行者可选择的接驳方式增多,城市接驳服务水平也得到极大提高。但因此也出现了许多问题,首先,共享单车停靠点位置与停靠点规模未进行统一规划,部分停靠点服务范围重叠,共享单车占道现象频生。其次,共享单车接驳方式的出现,对现阶段存在的常规、通勤公交接驳产生了很大影响,有关部门未就此现状进行一体化调整。针对以上问题,提出确定共享单车停靠点、接驳公交线路规划和调度综合调整优化方法,在有限可供选择的公交站、单车停靠点和容量限制的单车停靠点建立综合接驳规划和公交调度综合调整的双层规划模型,其中上层为政府适当兼顾公交与共享单车企业利益追求出行者广义出行成本最小化规划模型,下层为出行者在不同接驳方式中选择的logit模型。采用遗传算法优化求解,以天津市地铁一号线瑞景新苑站的瑞景家园社区为例予以验证,结果表明:优化后广义出行成本降低15.6%,共享单车数量减少41%,公交企业收入提高177元,通勤公交与轨道交通平均换乘时间4.8 min。该方法可解决共享单车停放混乱和接驳公交困境问题,降低出行者接驳成本,最大限度方便出行,提高接驳综合服务水平。     

共享电单车微观调度优化研究

本文探讨了共享电单车在各站点进行投放时的微观调度优化方案以及调度所需成本,为减少电单车企业经济成本的同时满足行人出行不出现"无车可租"的现象,以现有共享电单车车辆数为限制条件,满足出行高峰时刻车辆需求为目标建立整体规划模型,进而对电单车调度进行微观优化.本文选取了拉萨市城关区共19个投放点进行调度研究,通过对所选站点进...     

综合考量借还车需求与调度成本的公共自行车调度优化模型

传统的公共自行车调度模型要求各自行车租赁站点的自行车取送需求已知并严格得到满足，这可能会为了少数车辆的平衡而大大增加调度成本（一些站点经调度后的自行车数量可能与目标数量只差几辆，对于满足的借、还车需求大小影响很小，而如果严格按照目标值进行调度的话卡车调度路线长度或时间会增加很多）。基于此，提出一个新的公共自行车调度模型，该模型并不需要所有的站点都严格按照事先给定的自行车配备数量进行调度，并综合考虑满足借还车需求最大化目标及调度成本最小化目标，分析调度约束及系统中借车与还车在时间上与空间上的动态演化过程，对卡车调度线路进行优化，得到各站点应配置的自行车数量及可满足的借还车需求大小。随后，对模型提出相应的遗传算法求解方法，设计适宜求解的编码与遗传算子，通过算例对该模型进行验证，并与传统的自行车调度模型的计算结果进行比较。研究结果表明：通过调整多目标之间的权重，并运用该模型进行优化可得到较好的既能最大程度满足借还车需求而调度成本又较省的调度卡车行驶路线方案；提出的模型在满足借还车需求减少比例很小的情况下使得调度时间明显下降；如果硬性要求每个自行车租赁站点的调配需求都严格满足的话，调度时间将会明显增加。研究成果可为公共自行车调度提供依据。     

大学校园共享单车需求预测及调度路径规划方法

为提高大学校园共享单车运营效率,综合考虑校园区域和学生出行特性,应用小波神经网络预测区域需求量,在此基础上,建立调度模型,得到调度路径规划方法,并以福州大学为例,进行实例验证。实例分析结果表明,预测需求量的平均绝对误差和平均绝对百分误差分别为0.983辆和14.36%,可见共享单车预测需求量与实际需求量差别不大,且给出的调度路线较优。     

基于遗传算法的大学校园共享单车调度方法

封闭校园中的共享单车使用者,其出行特征有着独特性,因此需要更具适应性的校园内共享单车调度方案.考虑到课程时刻表安排对校园内大多数使用者出行行为的影响,提出一种考虑课程时刻表影响的基于遗传算法的校园共享单车调度方法,以南京理工大学为例进行实例验证,用MATLAB对算例进行仿真求解,并与现有调度方案进行比较.结果表明,遗传...     

基于地理加权回归的共享单车需求影响因素分析

以共享单车订单数据、空间地理数据以及公共交通刷卡数据等多源数据为基础,构建基于地理加权回归的需求影响模型.结果表明:共享单车订单的空间分布具有空间集聚效应;影响因素对共享单车需求的影响程度具有空间非稳态的特征,在大多数交通小区,居住用地、休闲娱乐、购物服务、科教服务、公交登降量、轨道登降量等因素与共享单车需求为正相关关系;办公用地、风景名胜与共享单车需求为负相关关系.本研究可为共享单车的投放规模确定和日常运营调度提供支撑.     

可变线路式公交车辆调度优化模型

将可变线路式公交调度模型描述为混合整数规划问题,考虑公交公司运营成本和乘客出行费用,以系统成本最低为目标建立可变线路式公交调度模型.针对该调度模型的特点采用最近插入法构建初始解,并设计了相应的遗传算法对模型进行求解.通过数学仿真实验对该模型进行有效性验证,对比分析了可变线路式公交与常规公交在不同出行需求量下的性能指标.结果表明,该调度模型适用于可变线路式公交系统,随着出行需求的降低,可变线路式公交相比于常规公交的优势愈加明显.      

基于城市共同配送系统的托盘共用调度随机规划模型

为推动我国城市共同配送的发展,研究了一个多服务站、多周期、多托盘型号的城市共同配送托盘共用调度问题。在该问题中,托盘可在供应链中循环使用,城市共同配送托盘共用系统管理者需在各服务站拥有的托盘数量、库存能力、运输能力、客户需求量等一系列因素尚不确定的情况下做出调度决策。在对城市共同配送托盘共用调度流程进行分析的基础上,采用随机机会约束规划方法构建了基于城市共同配送系统的托盘共用调度随机规划模型,模型的目标函数为总调度成本最小,约束条件包括需求约束、供给约束、运输能力约束、库存能力约束等。基于Lingo软件编写了求解模型的程序,并通过算例验证了模型的有效性。采用数值分析的方法 ,研究了交通拥堵对期望调度总成本的影响,发现最低期望调度总成本与关键线路的交通拥堵情况呈正相关关系。根据研究结果,城市共同配送托盘共用系统管理者为实现调度成本最低应做到如下3点:一是加强信息化建设,实现供应链可视化管理,降低各类因素的不确定性,提高决策水平;二是在规划服务站时就充分考虑周边线路的交通情况,尽可能将服务站避开交通拥堵路段;三是在运营过程中,密切关注交通情况,科学分析交通拥堵规律,在满足客户时间要求的前提下,尽量避开高峰时段运输托盘。     

公交调度中放车调度模型的研究

以公交线路乘客等待公交车辆总延误成本最小为目标函数，建立了一种放车调度的数学模型，将模型投人实际应用。从结果可以看出，该调度方法可以减少乘客总等车时间，调节了线路车辆的正常运营。     

货运车辆优化调度方法

首先介绍货运车辆调度问题的分类，根据问题的不同性质将货运车辆优化调度分为满载和非满载调度，有时间要求和无时间要求的调度等多种类型。然后，详细介绍求解货运车辆优化调度问题常用的启发式算法、神经网络方法和遗传算法的原理、模型和求解过程。还根据深圳市科技园的实际路网图，采用神经网络的方法对运输车辆优化调度进行试验研究，给出试验结果。本文所论述的方法对于实际的货运车辆调度问题具有指导意义。     

公共慢行系统的动态调度建模与滚动时域调度算法研究

针对公共慢行系统存在公共自行车在时间和空间上分布不均衡的问题,研究了公共慢行系统调度过程中租赁点需求的动态特性及其模糊时间窗的约束,以最大化租赁点的满意度为目标建立了公共慢行系统调度的模型,并用滚动时域调度算法对该模型进行求解,动态的获取调度计划,进而实现公共慢行系统的动态调度。     

基于时间依赖网络的车辆调度问题研究

针对城市道路交通存在的不确定性问题,提出将动态车辆调度问题置于时间依赖网络的思想,建立了包括车辆固定成本费用、路阻费用和违反时间窗约束费用在内的广义费用最小化数学模型,采用改进的蚁群算法进行优化求解。仿真实验表明,该方法充分利用了城市道路交通时变性所呈现的周期性特点,是运输与物流企业进行车辆调度时节约成本的有效方法。     

用单亲遗传算法求解配送车辆调度问题的研究

建立了配送车辆调度问题的数学模型，针对传统遗传算法对复杂问题搜索效率低，易陷入“早熟收敛”的缺点，构建了求解配送车辆调度问题的单亲遗传算法，并进行了实验计算。计算结果表明，用单亲遗传算法求解配送车辆调度问题，可以取得比传统遗传算法更优的结果。     

可变线路公交车辆调度算法优化研究

为提高可变线路公交的调度效率,在建立以服务人数最多和乘客出行时间最小为目标的可变线路公交调度双层规划模型之后,以拒绝=重新插入为思路,分别从减少乘客平均出行时间(算法2)和降低系统拒绝率(算法3)2个方向出发,对简单插入算法(算法1)进行优化,提出2种调度优化算法以提高简单插入算法的精度.通过仿真试验对3种算法进行比较,研究结果表明,乘客出行需求为10人/h时,3种算法不会或偶尔出现拒绝乘客的现象,最大拒绝率分别为11%,3%和0%,平均乘客平均出行时间均在51 min左右;乘客出行需求为15人/h时,3种算法的平均拒绝率分别为6.70%,3.67%和3.28%,方差分别为14.90,12.64和11.91,平均乘客平均出行时间分别为73.49 min,77.50 min和78.73min.与算法1相比,算法2和算法3更能够提高调度效率和保证系统服务质量的稳定;与算法2相比,算法3能够在不明显提高乘客平均出行时间的基础上,进一步降低系统的拒绝率.      

高速公路突发事件救援车辆诱导

为了提升高速公路突发事件应急救援效率,将交通状况、在途潜在风险等信息纳入高速公路突发事件救援车辆诱导研究中,基于实时和时变路网环境下的交通信息,以车辆出行时间最小,路径可靠性最强为目标,构建基于在途时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型。设计一种实时信息和时变信息结合策略,使模型规划路径随路网交通量变化而相应做出阶段性调整,采用滚动时域策略将该动态决策问题转化为一系列离散时间点的静态决策问题,用于计算应急救援路径时间;在此基础上,考虑到高速公路突发事件发生后路网交通事故率升高,同时容易发生拥堵的状况,进一步将救援规划路径可靠性作为决策目标,即应急救援车辆规划路径在面对道路中断或者严重拥堵时是否拥有更多的调整策略,更新救援路径尽快完成救援任务;为了便于量化计算将上述目标转化为统一的价值成本,共同决定救援车辆的行驶路径。研究结果表明：当行驶路段交叉口间距离较长,中间无其他道路连通,行驶过程中由于突发事件破坏趋势蔓延导致道路中断或拥堵等意外发生时,无法更新调整救援路径,最终导致救援延误;因此,基于救援时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型能够克服以上问题,进一步提高救援效率。     

模糊环境下的多目标非满载车辆调度问题

针对现实物流配送过程中存在的时间参数模糊化问题,采用梯形模糊数表征时间参数,给出了一种具有模糊时间窗和模糊配送时间,以最小化配送车辆数、提前/滞后惩罚以及配送里程为目标的多目标非满载车辆调度问题模型.在问题求解方面,针对基本粒子群算法容易陷入局部最优的问题,引入利用混沌局部搜索策略,给出了一种基于混沌优化技术的混合粒子...     

基于排队论的公交线路调度优化

在分析、总结现有调度模型的基础上,结合中国城市公交常用的调度模式,采用随机服务系统理论(排队论)针对公交线路调度问题进行了研究,建立了以客流需求为基础数据、兼顾公交企业和乘客利益为目标函数的公交线路发车频率求解数学模型.首先描述了模型目标函数的构建过程.接着引入了乘客满意度函数并确定了约束条件中各组成要素的计算方法.最后利用全国数学建模大赛提供的数据对模型进行了案例研究,并利用Matlab进行了模型的求解.结果表明:该模型在求解和适用性方面均具有很好的优势,在现实中对公交调度问题有很强的实用意义.     

基于MILP的飞机滑行排序的优化

提出了飞机滑行排序的优化问题,目的是最大限度减少滑行时间,提高机场运行效率.根据飞机在机场地面的运动规律,基于确定的滑行路径,考虑滑行路线冲突,建立了该问题的混合整数规划模型.讨论了该复杂优化问题的分解方法,给出了上海浦东机场地面网络的算例,验证了所做工作的实用性.