基于L形算法的震后救援物资调运优化研究

考虑地震发生后受灾点的物资需求具有不确定性以及通往受灾点的道路受影响可能发生中断情形,研究了震后的救援物资运输优化问题,建立了随机需求条件下以运输时间最小为目标的应急物资调运优化模型.运用基于两阶段法的L形算法对模型进行求解,通过具体算例验证算法的有效性,并通过与一般随机规划的求解算法——机会约束规划法的比较,验证了该...     

混合不确定条件下绿色多式联运路径优化

主要研究了当运输时间、中转时间、客户需求和中转集拼货运量四重混合不确定因素服从随机分布时的绿色多式联运路径优化问题,运用随机优化理论,以运输成本、碳排放成本和时间惩罚成本为目标,建立混合不确定条件下绿色多式联运路径优化模型.通过对各子目标函数权重进行赋值,得出考虑不同成本因素的多式联运路径优化方案.探讨时间、需求和网络服务能力对多式联运路径优化结果的灵敏度分析,发现各成本随时间变动而变化的规律和边际运输成本最小时的服务时间;当货运量形成规模效应后可降低边际运输成本;不同网络服务规模的运输路径优化结果,以及满足客户不确定需求的最小网络配置.     

特大暴雨下城市地铁人员应急救援与疏散优化

为提高特大暴雨下地铁车站人员救援与疏散效率,提出地铁人员的应急救援与疏散优化建模与求解方法,旨在协同优化救援中心选址、应急路径设计与分配决策。针对特大暴雨的危害性和地铁被困人员的心理恐慌程度,改进感知风险度量模型。结合应急救援与疏散的阶段性,建立成本和感知风险最小的应急救援与疏散的选址-路径优化模型。设计基于分解多目标进化算法和分支切割算法的两阶段求解步骤。最后,通过郑州实例和测试算例,验证新模型和算法的有效性。计算结果表明：新模型和算法能在2.13 s内求得有效方案;相较于传统风险模型,新模型能够降低9.03%的运输成本;相较于常规的多目标优化算法,新算法能缩短至少60.00%的求解时间,并有较高的计算稳定性。     

面向随机因素的多式联运动态路径优化

针对随机因素影响下多式联运所表现的动态性和随机性,在引入惩罚因子控制运输质量的基础上,以总费用最小化为目标,建立了具有软时间窗约束的动态路径优化模型;运用基于Dijkstra算法的改进路径优化算法求解模型;设计了一个基于铁路、公路、航空及水运等4种运输方式的多式联运问题的算例,验证了模型的实用性和有效性。     

混合不确定条件下绿色多式联运路径优化

主要研究了当运输时间、中转时间、客户需求和中转集拼货运量四重混合不确定因素服从随机分布时的绿色多式联运路径优化问题，运用随机优化理论，以运输成本、碳排放成本和时间惩罚成本为目标，建立混合不确定条件下绿色多式联运路径优化模型.通过对各子目标函数权重进行赋值，得出考虑不同成本因素的多式联运路径优化方案.探讨时间、需求和网络服务能力对多式联运路径优化结果的灵敏度分析，发现各成本随时间变动而变化的规律和边际运输成本最小时的服务时间；当货运量形成规模效应后可降低边际运输成本；不同网络服务规模的运输路径优化结果，以及满足客户不确定需求的最小网络配置.     

基于变权的多目标物流网络货流分配方法

为克服多目标物流网络货流分配问题中加权求和求解方法的主观片面性,在具有固定拓扑结构的物流网络的基础上,建立了以运输线路和物流节点能力为约束条件、以物流成本最小、最长单程运送时间最短以及网络使用率最高为优化目标的多目标物流网络货流分配优化模型,并提出了基于变权的模型求解方法:首先,构建了物流网络变权模型,通过状态变权函数实现变权操作,使变权结果不仅反映了决策者的主观偏好,而且与客观的目标状态值相关联;其次,根据物流网络变权模型计算基于优化目标变权综合的路径状态值,并进行最优路径选择和货流分配;最后,通过算例对优化模型及求解方法进行了验证.      

应急车辆动态路径选择的两阶段优化模型

为研究突发事件情境下交通路网动态变化时的应急车辆路径选择问题，提出应急车辆动态路径选择的两阶段调度优化模型。通过结合路网动态状况和应急救援特征，建立基于最大路径可靠度和最短行程时间的两阶段优化模型；通过混沌搜索改进布谷鸟算法初始种群，并加入蛙跳算法改进局部搜索操作，设计混合布谷鸟算法，改善全局寻优能力；以某市某区部分区域路网为例，将该区域路网实时交通数据应用于模型和求解算法中。实验表明，利用两阶段优化模型和算法编码方案能成功获得出发点到救援点的动态可靠路径，相同行驶路径情况下模型与算法求解的最短行程时间与实地驾车获得的最短行程时间最大误差不超过8%，说明优化模型可行。3 种不同算法求解K最短路径的结果发现，混合布谷鸟算法得到的最短行程时间比粒子群算法和 经典布谷鸟算法得到的结果都要小，且计算时间最短，表明混合布谷鸟算法求解的结果最优，性能最好。     

长江干线危险品运输应急资源优化调度研究

长江干线危险品运输过程中船舶发生突发事故时,危防应急资源的调度是否合理是提高救援效率的前提,也是完成应急救援的重要环节。以危防应急资源运输量时间成本和经济成本为目标函数,在应急救援时间限制内建立基于最小综合成本的多目标规划模型,并运用Lingo软件对模型进行求解,最后通过算例验证模型的有效性和可行性,解决在时间限制条件下危防应急资源调度的问题,并进行通用性分析,为长江干线的危防应急提供参考。     

时间依赖型绿色车辆路径问题研究

城市配送系统中考虑交通拥堵和环境污染车辆路径问题的时间依赖性体现在：不同道路 拥堵程度下车辆运行速度不同,则不同出发时间对应的运输总时间也不同,导致运输成本和造成 的环境污染也有较大差异。因此,本文提出一个时间依赖型绿色车辆路径模型,通过优化运输路 径和出发时间降低运输成本、减少环境污染。模型的目标函数最小化包括油耗成本在内的运输 总成本,其中,车辆油耗的度量基于综合模式排放模型,其创新之处在于,定义了允许车辆在节点 处等待的情形,使车辆选择合适的时间出发以规避拥堵,即通过优化车辆路径以及路径上各节点 处的出发时间寻求成本最优的运输方案。本文提出嵌套遗传算法求解模型,外层遗传算法优化 路径,内层遗传算法优化路径上各节点处的车辆出发时间。并通过响应面分析法(RSM)调试算法 关键参数,得到适用于模型的最佳参数搭配,算法性能测试结果表明了本文算法的高效性。本文 基于污染-路径问题实验数据库进行数值实验,结果证明,允许车辆在客户处等待并选择合适时 间出发,可以在一定程度上降低燃油消耗和总成本。此外,目标函数中引入油耗要素,可以有效 降低决策方案的燃油消耗,减少环境污染。     

应急救援物资多式联运的成本最优化模型

针对突发事件中应急物流的特点,提出综合考虑应急救援时效性、经济性和安全性因素的 应急物资车辆调度方法。在参阅国内外众多有关应急物资车辆路径选择问题研究文献的基础上, 综合考虑了时间窗约束（硬时间窗和软时间窗） 及公路、铁路、航空3 种运输方式及路网道路的 脆弱性和可修复性等因素,建立了多应急救援点、多受灾点的应急车辆路径问题模型。问题求解 过程中采用模拟退火算法,并通过算例验证模型与算法的可靠性。结论证明应用模拟退火算法求 解应急物资车辆调度问题时,搜索效率较高;算例结果表明了在应急救援中由于不同的时间窗要 求导致不同类型的物资所选择的路径不同;同时体现了多式联运在应急救援中的应用。     

基于大型自然灾害下生命线运输网络的可靠性研究

在大型自然灾害中,提高生命线运输网络的可靠性对应急救援、减少灾害损失和人员伤亡具有重要意义。本文研究生命线运输网络的可靠性,采用拓扑学的局部分散度、聚散度、节点孤立指数、路网可靠性因子等参数建立运输网络的可靠性评估模型,并通过成都到汶川生命线运输路网算例验证模型的有效性。     

多方式交通网络的时间可靠性分析

面向小汽车和公交组成的多方式交通网络,建立公交到站时间迭代表达式,分别给出公交及小汽车的时间可靠性计算方法,构建包含时间可靠性的多方式交通网络均衡模型并设计求解算法.计算结果表明,开辟公交专用道及增加公交发车频率这两项措施,均能提高公交自身的时间可靠性及分担率,同时也能改善小汽车的时间可靠性,但是后者还会增加公交积聚概率;而增加公交站点间距,将降低公交分担率,同时也将增加公交集聚的发生概率;随着乘车站数的增加,公交时间可靠性及分担率降低,特别是下游公交线路分担率降低更为显著.     

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随着经济的发展,危险品的运输量在大幅的增长,危险品对环境和人类的潜在风险在扩大。危险品运输事故一旦发生事故,可能会造成惨重的人员伤亡、长久的环境污染及巨大的经济损失。选择一条最佳的危险品运输路径,确保运输安全具有重要的意义。在相对发达的运输网络环境下通过最小化运输风险、最小化运营时间及最小化敏感目标人数,建立了危险品公路运输路径多目标决策模型,并利用基于决策者偏好信息的权重信息和开方乘方集成算子对3个目标函数进行集成,然后用扩展标号法计算最优折衷解,最后用一个例子验证了模型及算法的正确性和有效性。该方法有助于决策者在发达运输网络环境下选择合理的运输路径。     

煤炭运输网络鲁棒控制模型及应用

结合煤炭运输网络的本质特征,从结构不确定、时间不确定性和运输能力不确定性方面系统分析了煤炭运输网络的不确定性,并构建具有这三种不确定性的煤炭运输网络状态方程,进而建立煤炭运输网络的鲁棒控制模型,从而实现煤炭运输网络中,煤炭流量的均衡与稳定.最后以山西煤炭运输网络为例,验证了煤炭运输网络鲁棒控制模型的正确性与有效性.     

基于综合交通网络的干线公路客流预测方法

提出了一种融合多种运输方式的干线公路客流预测方法;通过引入基于“人次”的标准客运单元和“点-线”的枢纽节点转化方法,将公路、铁路、航空以及水运等不同运输方式子网络进行融合,构建了可体现不同运输方式之间换乘关系的综合交通网络模型;考虑出行经济费用、出行时间、最大出行恢复时间、舒适度等因素,构建了综合交通网络下不同运输方式的阻抗模型;利用额定载客数和单位时间发车次数等参数,实现了综合交通网络下不同运输方式路段最大容量的标定;基于标准客运单元和综合交通网络模型提出了考虑综合交通阻抗的客流分布预测模型,实现了考虑其他运输方式影响的干线公路客流预测,并以黑龙江省哈大绥齐地区为例进行方法验证。研究结果表明:与2019年的实际观测值相比,在无伴行线路时基于综合交通网络的干线公路客流预测方法预测结果平均误差为5.47%,略低于传统四阶段法的6.14%,但在有伴行线路时该方法平均误差为4.58%,远小于传统四阶段法的11.89%;相比传统四阶段法,该方法能够更好地反映综合交通网络结构变化后转移客流对干线公路客流量的影响;相比新增水运线路,新增高速铁路或普通铁路伴行线路对干线公路客流影响更大,更能促使公路客流向铁路进行转移。      

基于货物时间价值的空铁联运转运枢纽选址优化

高效合理的联运网络是空铁联运快递服务产品创新的重要支撑。本文在考虑货物时间价值的基础上,以空铁联运转运枢纽的位置以及运输方式选择为决策变量,构建以综合成本最低为目标的空铁联运转运枢纽选址模型,并设计变邻域遗传算法进行模型求解。以截至2019年开通高铁并设有机场的200个地级城市为例,采用复杂网络和优劣解距离法结合的方法选取空铁联运转运枢纽的备选城市,验证模型和算法的实用性及有效性。结果表明,运输时间限制和折扣系数是影响空铁联运网络综合成本的重要因素。随着运输时间限制的增加以及折扣系数的降低,空铁联运网络综合成本分别降低了15%和11%。空铁联运转运枢纽的空间布局主要受运输时间限制的影响。运输时间限制较低时,空铁联运转运枢纽布局以东北地区和西部地区为主,以提高快递运输的时效性。运输时间限制较高时,空铁联运转运枢纽布局向中东部地区转移,为经济服务趋势明显。空铁联运网络最优枢纽数量则受运输时间限制和折扣系数的综合影响,但运输时间限制对于最优枢纽数量的影响更为显著。合理布局空铁联运转运枢纽和提升空铁联运规模效益是提高空铁联运服务时效性和竞争力的重要途径。     

路网可靠性及其层次分析

可靠性理论在其他系统已经得到了广泛的认可,但是在交通领域,对路网可靠性的分析还处于起步阶段,文中描述了可靠性内容的变迁以及其内涵,路网可靠性已经不是停留在狭义的路网拓扑结构的可靠性的研究上了,已经深入到运营、维护、管理阶段的可靠性技术研究、指标体系研究以及改善措施。通过分析路网可靠性的层次,建立了相应的可靠性层次研究目标。     

区域货物综合运输网络容量可靠性分析总体框架研究

在剖析区域货物综合运输系统构成情况的基础上,将影响网络容量可靠性的诸多要素分类,提出了综合运输系统即为复杂的COVIE系统这一概念。同时以综合货运网络描述模型为依托,采用较为成熟的网络保留容量概念,从COVIE系统的5个组成部分与货运网络容量的供给、需求和可靠性的关系出发,构建综合货运网络的可靠性分析框架及模型。     

中国煤炭运输网络空间演化

为了研究中国煤炭运输网络的演变规律和内在作用机制, 借鉴复杂网络的建模思想, 提出了综合煤炭价格成本和运输成本选择机制的煤炭运输网络演化模型, 并通过调节模型参数, 分析了其对网络特性的影响; 为反映煤炭价格动态波动对节点选择的影响, 构建了服务于演化模型的煤炭价格波动函数; 采用1998年中国煤炭运输数据进行仿真计算, 并将仿真结果与2016年中国煤炭运输网络特性进行对比, 以验证提出的煤炭运输网络演化模型的合理性。研究结果表明: 节点强度比节点度更适合用于分析中国煤炭运输网络特性; 中国煤炭运输网络为异配网络, 移走少数高强度节点会严重影响网络的连通性, 增加煤炭运输进口节点会减小移走少数高强度节点对网络的影响; 增加煤炭运输出口节点能提高中国煤炭运输网络的可靠性, 能大大提高山东、辽宁等地区的港口潜力, 带动地区经济发展; 增加煤炭运输进口节点会使中国东南部沿海地区和中部地区成为关键节点, 也能提高中国煤炭运输网络的可靠性, 但网络抗毁性会减弱, 网络中关键节点与非关键节点连接的倾向性会逐渐减弱, 网络的传递性和紧密程度表现为先升高后降低的趋势。可见, 在增加煤炭运输进出口节点的同时, 应加强对煤炭运输网络的整体规划和对枢纽地区的建设和管理, 合理引导煤炭运输资源配置, 以提高中国煤炭运输网络的整体性能。