时变交通下生鲜配送电动车辆路径优化方法

依据时变交通路网特点设计基于路段划分策略的行驶时间计算方法，综合考虑客户对生鲜产品最低新鲜度约束，车载限制和电动车电量约束，设计三约束决策因子方法.以配送总成本最小为目标，构建时变交通下电动车城市生鲜配送路径优化模型，根据模型特点设计自适应改进的蚁群算法.实验结果表明，本文方法能够根据客户生鲜新鲜度要求，客户属性和路网特性，合理安排发车时间，科学规划配送路径，有效避免交通拥堵；通过算法对比，本文模型和算法能够明显降低配送成本，提高企业经济效益.     

动态行驶时间取送一体化车辆路径问题

为优化真实路网下的车辆配送路径,采用优化 + 调整的两阶段求解方法. 在优化阶段,根据常发拥堵信息,采用遗传算法求解时变取送一体化车辆路径,安排车辆初始配送路径. 在调整阶段,以路段行驶时间为时间间隔,采用滚动更新策略调整车辆配送路线躲避偶发拥堵. 在针对车辆路径调整问题构建了一系列混合整数规划模型的基础上,设计了2-opt + insertion启发式算法求解模型,并结合Dijkstra算法求解到的客户点间最短行驶路线,将车辆配送路径转化成了真实路网中的车辆配送路线. 数值实验测试结果表明:滚动更新策略中,以路段行驶时间为时间间隔比以客户间行驶时间为时间间隔减少车辆行驶时间0.24～11.95 min;以路段行驶时间为时间间隔比以24 min为时间间隔减少车辆行驶时间0.08～8.06 min,比以6 min为时间间隔减少更新次数10.02～34.59次,因此,固定时间滚动更新策略中的最优时间间隔难以确定,其实用性较差. 2-opt + insertion启发式算法求解速度是遗传算法的4倍.      

随机时变路网环境下稳健路径选择及实证研究

交通拥挤、天气、突发事故等不确定性因素影响着城市区域之间的路网提供的 连通服务水平.本文对城市片区间道路连通路径选择进行研究.根据随机时变网络描述和 稳健路径选取原则,建立了最优化模型,并采用改进的Dijkstra 算法.通过深圳实例计算, 分析了出发时刻与最短路径行程时间和路段构成之间关系,并与确定性时变路网环境下 进行计算结果对比.结果表明,随机时变路网环境下鲁棒性最优算法选择稳健路径具有合 理性和可行性,可以很好地应用到区域动态连通情况的研究.     

时变单车路径问题建模及算法设计

讨论了一类时变单车配送路径优化问题。综合考虑车辆行驶速度随时间、路段不同而变化的特点,及车辆为多条路线上的客户提供服务时对车辆路径优化的影响,建立了以配送完成时间最早为优化目标的时变单车配送路径优化模型。在行驶时间满足FIFO规则下,设计了基于Inver-over操作的PSO启发式算法及满足贪婪配送策略下的动态规划精确求解算法,并讨论了增加贪婪补货策略的单车配送路径问题解与原问题解的关系。最后分别用两种算法对算例进行求解,并通过对求解优化结果及计算时间的对比分析验证了IOPSO算法的有效性。     

考虑客户满意度的生鲜电商前置仓选址-路径优化

针对生鲜电商前置仓选址-路径问题中成本与客户满意度之间存在的效益背反现象，在仅考虑成本目标的传统选址-路径模型基础上，以生鲜产品送达时间和新鲜度量化客户满意度构建总成本最低和平均客户满意度最高的多目标优化模型。设计带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),运用精英选择策略、快速非支配排序及拥挤度计算保留优质解和加快算法收敛速度等方法，对Solomon标准算例RC105数据集加入时间窗约束后进行仿真实验，得出最小成本为10 961.87、最高平均客户满意度为0.68的结果。实验结果表明：在不大幅度增加成本投入的情况下，考虑客户满意度的生鲜电商前置仓选址-路径优化模型相较于传统模型，平均客户满意度最高提升19.64%,验证了模型的有效性。同时，该模型还可以为决策者提供不同情景下的前置仓选址-路径方案，满足生鲜电商企业不同发展阶段的决策需求。     

时变单车路径问题建模及算法设计

讨论了一类时变单车配送路径优化问题。综合考虑车辆行驶速度随时间、路段不同而变化的特点,及车辆为多条路线上的客户提供服务时对车辆路径优化的影响,建立了以配送完成时间最早为优化目标的时变单车配送路径优化模型。在行驶时间满足FIFO规则下,设计了基于Inver-over操作的PSO启发式算法及满足贪婪配送策略下的动态规划精确求解算法,并讨论了增加贪婪补货策略的单车配送路径问题解与原问题解的关系。最后分别用两种算法对算例进行求解,并通过对求解优化结果及计算时间的对比分析验证了IOPSO算法的有效性。     

基于随机时变路网的运输路径选择

针对运输路网中各路段上的行驶时间受交通管理、交通拥挤、天气变化等不确定性因素的影响而呈现出随机时变的特点,引入了路网评审技术中的三时估值法,建立了随机时变路网下以行驶时间最短为目标的路径优化模型,提出了车辆跨时段行驶时路段的时间依赖函数,设计了动态规划标号算法求解。算例求解优化结果的对比分析验证了模型及算法的有效性。     

生鲜农产品冷链物流配送中心选址-路径规划

为保证生鲜农产品在配送过程中的新鲜度，提出生鲜农产品冷链物流配送中心选址-路径规划建模与求解方法，旨在降低综合成本与优化配送路径。根据生鲜农产品不易储存、易腐烂的特点，提出将“高铁+冷链物流”作为一种模式应用于生鲜农产品运输中，以高铁货运容量为市场需求量，构建总成本最低和路径最优的生鲜农产品冷链物流配送中心选址-路径规划模型，分别应用普通遗传算法和改进遗传算法对模型进行求解；最后，通过重庆市实例验证模型和改进算法的有效性。计算结果表明：改进后的遗传算法求解结果要比普通遗传算法求解结果的成本节约1 204.29元·d^-1,降低6个百分点，迭代次数减少近200次。     

基于客户分类的即时配送路径优化研究

大数据背景下即时配送平台对客户进行精细化管理已成为可能.为寻求企业长期发展，将客户分类融入到车辆路径问题中，用有限的资源提高配送准时性以得到优质客户的维持和发展，为企业赢得更多潜在效益.本文结合客户的消费行为将客户分为多个层级，根据每层级客户的特点设置超时惩罚成本，构建出基于客户分类的即时配送路径优化模型，并根据问题特点设计遗传算法求解，最后，结合某即时配送平台的业务场景进行案例分析，验证了模型和算法的有效性.     

基于层次蝙蝠算法的应急车辆调度与交通疏散协同决策

城市路网多事故应急救援中，因交通拥堵造成应急车辆滞留现象时常发生，严重影响道路交通事故救援效率.提出通过交通疏散提高救援路径的可靠性，构建双层规划模型对应急车辆调度和交通疏散进行协同决策. 设计一种双层蝙蝠算法，上层算法在应急车辆需求、事故时间窗和可用车辆约束下求解响应时间最短的调度方案，下层算法在路段容量和疏散需求约束下求解多条最短路径的交通疏散策略，从中选取最短时间路径. 算例结果表明，本文模型通过缩短应急车辆在途时间有效提升了应急救援效率，算法具有优秀的寻优能力和运行速度.     

动态交通下车辆路径选择模型及算法

为优化动态交通下物流配送成本及服务水平,依据交通流量将运输时间分为不同时段的不同分布,建立了具有时间窗约束与物流成本最小的车辆路径混合整数非线性模型,设计了自然数插值编码的遗传算法对模型进行求解,对不同交通状况下配送方案选择进行了仿真比较。仿真结果显示遗传算法是收敛的,依据交通状况选择相应的配送方案,不仅物流成本降低了2%,而且服务水平也提高了5%。     

基于时空状态网络的电动物流车辆路径优化方法

针对电动物流车辆续航里程有限与充电基础设施不足的问题,综合考虑电池容量、车辆承载能力、充电站能力、客户服务时间窗、路网空间结构等约束条件,基于离散时空状态网络建立整数线性规划模型。扩展的状态维度可同时表征车辆剩余载重量和剩余电量的时空轨迹。通过对客户服务需求和充电站能力约束进行拉格朗日松弛,并增加二次惩罚项,构建增广拉格朗日模型。经过线性化处理二次目标函数,在块坐标下降框架下,原问题被分解为最短路径子问题,嵌入前向动态规划算法,循环依次求解。惩罚项的引入可以克服解的对称性问题,加快算法的收敛速率。通过计算最优上界与下界之间的间隙,评估可行解的质量。基于Sioux Falls网络构建测试算例,实验结果表明,该方法可以在时间、空间和状态维度上同步优化电动车辆路径和充电决策,可以有效避免车辆绕行充电,节省在途充电时间和配送成本,实现城市电动化物流资源的时空优化配置。     

多约束条件下城市道路环卫车优化配置与路径规划

为有效解决当前城市环卫车调度决策过度依赖人工主观经验造成的车辆配置不合理和作业效率低下问题,本文提出一种多约束条件下的城市道路环卫车优化配置与路径规划方法。通过综合考虑环卫车在现实作业中的作业时限、服务次数、行驶速度和车辆退出节点等多种约束条件,将物理道路网络拓展为时空网络,刻画车辆在路网上的时空运行轨迹,进而将环卫车优化配置与路径规划问题从数学上描述为带多类约束条件的弧路径问题(Arc Routing Problem, ARP)。 在此基础上,构建以车辆配置与出行总成本最小化为目标函数的环卫车优化配置与路径规划模型,并通过设计分支定价算法精确求解模型。将所提方法应用于苏州工业园区19个区域路网的环卫车辆配置与调度管理,从经济成本、作业效率和环保效益这3方面评估所提方法的可行性和有效性。结果表明：本文所提方法能够显著节约环卫运营成本,提升环卫车辆作业效率;同时,可有效降低环卫车辆碳排放量,形成良好的经济和社会效益,为智慧环卫提供了行之有效的新方案。     

考虑速度限制的连续交通网络设计问题

本文提出了一个考虑车速限制的双目标连续交通网络设计问题,旨在通过合理的路段拓展与限速策略提高网络交通运行效率和减少交通系统的环境污染.构建了一个双目标双层规划模型来描述提出的交通网络设计问题.其中,上层问题从交通管理者的角度出发,以系统总阻抗与总投资额之和最小及网络总的车辆尾气排放最小为目标,制定最优的网络设计方案和不同时段最优的限速方案;下层问题基于用户平衡准则,描述不同时段出行者的路径选择行为.设计了基于非支配排序的遗传算法对提出的双层规划模型进行求解,并采用数值算例验证了提出的模型与算法的有效性.     

基于广义费用的多用户公路网平衡配流模型

为了准确进行公路网交通需求预测,分析了影响出行方式选择和路径选择的广义费用的影响因素,给出了广义费用的组成部分和函数形式,探讨了多类型车辆换算模型的形式和参数标定方法.借鉴城市混合交通流量分配的研究成果,运用变分不等式的理论和方法,建立了基于广义费用的多用户公路网平衡配流模型,借助交通规划软件Emme设计了模型的求解算法,并利用温州市相关数据进行模型中的部分参数标定和实证研究.分析结果表明:该模型进行交通分配的结果明显优于分步加载方法,在路段饱和度较高时比客货分步加载的方法更加可靠.     

一种航路扇区概率性交通需求预测方法

空中交通拥堵逐渐从终端区向高空航路网络蔓延,准确预测航路扇区交通需 求概率性变化成为科学实施拥堵管理的重要前提,而国外已有方法较难适用我国空管实 际数据条件.为解决该问题,本文基于空管现有航空器过点时间数据,设计了基于预测误 差分布特性的统计方法,提出了航路扇区概率性交通需求预测方法.结合中南地区典型运 行数据,提取并验证了各扇区过点时间的预测误差分布规律,获得了各扇区交通需求值 及其概率分布,发现所得概率性交通需求预测结果较之传统确定性交通需求预测方法更 准确,适合为我国高空航路拥堵管理研究提供需求预测依据.     

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分析了路径规划问题及其在交通约束条件下的特点。从算法改进和模型改进两方面对路径规划算法进行了研究,在详细分析Dijkstra算法步骤和对偶法的基础上,给出了交通约束的数学模型及道路网络的相关定理。基于传统Dijkstra算法,对搜索过程中的节点和边的标记方式和规则进行了改进,提出了一种在交通约束条件下的高效路径规划算法。该算法通过减少搜索节点和标记边的次数而减少搜索过程中的运算量。仿真结果表明,该算法对偶法1/3～1/4的运算量。     

基于自动车牌识别数据的混合交通流饱和流率实时估计

为解决混合交通流饱和流率测算的实时性和时变性问题,实时获得混合交通流的饱和流率用以信号配时,本文提出基于自动车牌识别数据(Automatic License Plate Recognition,ALPR)的混合交通流饱和流率实时自动估计方法。首先,分信号周期提取车头时距数据,在当前车和后车车辆类型确定时车头时距满足同一正态分布的假设基础上,构建车头时距的高斯混合模型并应用 EM(Expectation Maximization) 算 法 求 解 ;其 次 ,基 于 赤 池 信 息 准 则 (Akaike Information Criterion,AIC)选取高斯混合模型的最优个数,拟合数据得到高斯混合模型参数;最后,根据车头时距的高斯混合模型推算出混合交通流饱和流率。以杭州城市道路3条路段的ALPR数据为例,分析基于 ALPR 数据获取车头时距的采样误差,对模型进行验证,并与传统的 HCM(Highway Capacity Manual)方法进行对比。结果表明：基于ALPR数据的车头时距采样误差满足精度要求; 与HCM的实测法相比,模型所得的混合饱和交通流率相对误差小,结果准确;该方法与传统的标准车流饱和流率折算法效果相近,并考虑混合交通流时变特性,能自动部署实时计算,鲁棒性良好,有实际应用意义。     

多方式条件下城市交通分配研究

随着城市综合交通体系的不断发展和完善,城市出行多方式化的特征日益突出.本文在充分考虑城市多方式交通网络结构特性的基础上,构建方式及路径联合选择模型,研究多方式条件下的交通分配方法.首先,基于随机效用最大化理论构建出行方式和路径联合选择的Nested Logit（NL）模型;其次,运用路段实测交通流数据标定道路混合交通流条件下的交通阻抗函数;最后,基于构造的多方式交通网络进行多方式交通分配,分析出行量在网络上的时空分布.结果表明,本文所提出的多方式条件下的交通分配方法,能够有效地描述城市多方式交通网络条件下的出行方式和路径选择行为,以及交通出行在交通网络上的时空分布规律,对于完善城市综合交通体系具有重要意义.