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.     

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.     

带时间窗的地铁配送网络路径优化问题

为应对人们日益增加的货物需求与货车进城难题,提出整合地铁网和道路交通网,形成以地铁列车和城市配送车辆为载体的地铁配送网络.考虑列车开行时间表、客户服务时间窗、城市配送车辆容量等限制条件,构建带时间窗的地铁配送网络路径优化模型,综合优化地铁列车班次的客户分配、出站点的客户分配及末端配送路径.设计随机变邻域的迭代搜索算法(ILS-RVND)进行求解,以成都市地铁3号线运输货物为例,验证了模型和算法的实用性和有效性.结果表明,地铁配送网络配送成本低,准时性高,配送车辆行驶距离短,能满足比货车单独配送更精准的服务需求.     

多中心共同配送与收集网络联盟优化问题研究

针对多中心共同配送与收集网络中物流合作联盟构建和收益分配机制设计方面存在的不足,提出了多中心共同配送与收集网络联盟优化策略.首先,建立了网络运营总成本最小和配送与收集车辆使用数量最少的双目标优化模型.其次,提出了结合k-means聚类算法和Im-NSGA-Ⅱ算法的混合启发式算法求解模型,该混合算法通过引入贪婪求解思想和精英保留策略,提高了算法的全局收敛性能和局部寻优能力,并与NSGA-Ⅱ和MOGA算法进行对比分析,验证了所提算法的有效性.然后,运用最小费用剩余节约方法(MCRS)研究多中心共同配送与收集网络联盟的收益分配问题,并讨论合作联盟序列选择和联盟稳定性.最后,通过实例对提出的优化模型和算法进行验证.结果 表明,该方法能够优化多中心共同配送与收集网络资源配置,降低网络运营成本,为多级共同配送与收集网络优化提供参考和方法借鉴,并为可持续的城市物流网络规划和共享物流合作联盟构建提供决策支持.     

基于无人机的高层住宅最后“一百米”配送优化

针对城市高层住宅顾客对上门配送服务的需求，借助无人机停放平台，考虑包裹异质性以及无人机在不同配送阶段的精确能耗，构建以无人机飞行成本和能耗成本最小为目标，以无人机容量、电池组容量等为约束的高层住宅无人机上门配送模型，解决“垂直位置最后一百米配送”问题。基于此模型，设计带变邻域下降(VND)搜索的混合蚁群算法(HACO-VND)，引入4个算子进行变邻域下降搜索，为了提高算法的求解性能，提出两种局部搜索算子组合，根据顾客点数量使用不同的算子组合。实验结果表明，HACO-VND算法较CPLEX在求解精度与求解时间方面更优，特别是在大中型算例中表现出较佳性能。参数分析表明，高层住宅楼层数越多，无人机单次 飞行的能耗利用率越大，无人机容量与电池组容量共同对配送方案产生影响。为以后无人机送货上门服务方面的研究提供参考和思路。     

考虑多因素的夜间交通噪声影响量化方法

针对夜间交通噪声影响居民生活的问题,采用问卷形式调查居民对夜间交通噪声的主观感受,调查显示居民的主观感受与噪声强度、居民年龄、身体健康状况、房屋是否临街、房龄等因素有关。综合考虑临街区域的夜间声环境功能区类型、夜间交通噪声强度、暴露人口数量及房龄系数等多个因素建立夜间交通噪声影响量化模型。以北京市海淀区某渣土车夜间配送场景为例,分析分别以燃油消耗成本最小、时间成本最小、噪声影响最小为目标的最佳配送路线。结果表明：不同目标下渣土车的最佳配送路线不同,以燃油消耗和时间成本最小为目标时,最佳配送路线的交通噪声影响量均较大;以噪声影响最小为目标时,渣土车配送路线需避开人口密集区域与医疗区域,此时的时间成本和燃油消耗成本相对较高。     

配送网络规划蚁群算法

分析了配送网络规划复杂的非线性组合优化问题，以配送网络中的运行费用、设施投资费用及可靠性费用之和最小为目标函数，建立了配送网络规划的数学模型，设计了相应的蚁群算法。应用结果表明该算法的计算结果与实际的配送网络规划线路相符，是可行的。     

基于Web GIS的城市家电配送信息系统设计

在明确家电配送业务流程和用户需求的基础上,研究了基于Web GIS家电城市配送信息系统,提出了4层结构的配送信息系统网络模型,分析了配送信息系统的功能,探讨了以SuperMap IS.NET作为Web GIS的平台、采用Microsoft Visual Studio.NET 2003作为开发工具实现Web GIS家电城市配送信息系统的方案.     

基于货物时间价值的物流网络最优配送路径模型研究

本文构建了物流配送网络中货物时间价值相关的最小配送费用路径模型,并研究了其算法。模型把整个配送过程分为运输过程和装卸过程,并且考虑了由于运输过程和装卸过程时间延迟造成的货物价值损失,这也是和其它类似成本路径模型最大的区别。该模型算法可以利用计算机自动完成,不受物流配送网络大小和节点的限制,并保证算法的正确性。     

考虑行程时间可靠性的城市冷链末端配送站选址研究

城市冷链“最后一公里”的配送时效性对冷链产品货损率和客户满意度影响很大，因此提升城市冷链末端配送时效性具有重要意义. 恶劣的城市交通环境及高度分散的客户常导致配送时效性难以提升. 从行程时间可靠性角度出发，基于复杂网络理论提出一种城市冷链末端配送站选址方法. 先利用复杂网络理论构建城市冷链末端需求点网络模型，充分考虑行程时间可靠性；再利用社团检测方法，对冷链末端客户进行阶段性聚类；然后，利用度中心性和强度中心性进行选址决策；最后，对选址方案进行配送时效性评估. 通过模拟构建城市冷链末端物流需求点网络并进行选址决策，表明所提方法准确有效，能充分保证配送时效性.     

考虑换乘时间影响的城市轨道交通路径选择行为研究

研究乘客路径选择行为有助于掌握城市轨道交通网络客流分布规律.本文在分析城市轨道交通乘客路径选择行为影响因素的基础上,重点考虑换乘时间对乘客换乘费用感知的影响.实际调查表明,乘客感知的换乘走行时间与实际的换乘走行时间符合幂函数分布.本文将换乘走行时间惩罚系数设定为换乘走行时间的幂函数.在此基础上,本文构建了乘客出行广义费用模型,采用改进的深度优先算法搜索两点间的有效路径,并利用Logit 随机路径选择模型计算各有效路径的选择概率.最后,以北京市轨道交通网络的数据对提出的模型和算法进行验证,案例分析结果验证了本文提出的模型的合理性.     

城市轨道交通应急资源选址和配置方法研究

为解决城市轨道交通中的应急救援站选址以及应急救援资源优化配置问题,从最短救援距离、城市地价、救援工具分区限速、救援时间、基于实际运营情况的特殊站点和中心度关系网络的特殊站点等角度,确立供需可达矩阵,建立以救援时间代价以及建设费用之和为最小的应急站选址模型。在救援资源数量确定的情况下,建立关于应急站的资源收益函数,同时根据资源分配 过程具有马尔可夫性,以期望收益值最大为目标确定资源最优配置模型,并运用动态规划逆序法进行求解。最后,以规划中的成都地铁网为例,将其15 个站点作为应急站,计算其需要分配的应急资源数量。实例计算结果表明,所建选址和资源配置模型所得结果满足实际运营要求,因而具有较高的可信度。     

考虑交通环境影响的封闭小区开放决策研究

封闭小区的开放可以增加城市道路网密度，缓解交通拥堵，但目前封闭小区开放方案的决策方式单一，且未考虑开放后给小区带来的汽车尾气和交通噪声污染问题。将交通环境影响纳入考量范围，以行程时间、尾气排放和交通噪声构成的总目标费用函数值最小作为优化目标。引入封闭小区是否开放、单双行和限速这3种决策方式，建立上层系统费用最优和下层用户均衡的封闭小区开放双层决策模型，并利用遗传算法和Frank-Wolfe算法分别对上、下层模型进行求解。 对模型优化效果进行验证分析，结果表明，所建模型最优解的费用值相对偏差为0.67%，应用此模型后同比节省费用平均值为11.80%。对比分析得到：合理设置封闭小区开放的3种决策方式，可 以减少车辆行程时间和绕行距离，降低出行者的出行费用和考虑交通环境影响的附加费用，且采取相对较高的限速值有利于降低出行总费用值。     

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。     

���й����ͨ��������ĸĽ�Logitģ�ͼ�������

充分考虑城市轨道交通网络中影响乘客路径选择的主要因素,包括乘车时间、换乘次数和换乘时间,通过对换乘时间进行惩罚,构造了包括换乘在内的城市轨道交通网络的路径广义费用模型,基于随机效用理论分析了乘客的路径选择行为.根据最短路径费用定义OD之间的有效路径集合,同时,使用路径相对费用代替路径绝对费用,对传统Logit模型进行改进,提出基于改进Logit模型的城市轨道交通网络客流分配方法.采用基于图的遍历算法确定OD间的有效路径.最后,以2008年北京市轨道交通网络为研究对象,对模型和算法进行了分析和验证.     

出行策略与行程时间不确定下的公交客流分配方法

利用杭州市公交线路站点GIS数据和车辆运行GPS数据进行分析,将公交车到站时间分为站点停靠时间和站间行程时间,得到公交车站点之间运行可能总时间的分布概率.通过实际的公交路网结构,定义扩展的公交网络有效路径.在考虑公交线路联合发车频率和根据乘客路径选择的广义成本下,建立出行策略与行程时间不确定下的公交客流分配模型,并将公交线路发车时刻表引入用户均衡模型中,设计了基于扩展网络最短路的Method of Successive Average(MSA)算法求解,通过对两个交通小区间高峰小时的客流分配结果验证模型和算法的有效性.     

适用于路网潮汐流的可变车道设置方法研究

城市交通流潮汐现象导致了路段双向通行能力利用不均衡,早、晚高峰时段交通需求的不对称导致了早、晚高峰时段拥堵路段不具有空间对称性.本文从城市交通网络的角度出发,提出了一种对早、晚高峰时段可变车道设置方案进行综合决策的方法.以交通均衡理论为基础,以降低城市交通网络高峰期出行总费用和减少可变车道设置管理成本为目标,建立了一主二从双层规划模型,其中上层为可变车道设置的决策方案;下层根据上层决策方案分别对早、晚高峰时段交通需求进行交通分配,并设计了求解模型的遗传算法.算例分析表明,与不设置可变车道方案、早晚高峰时段分别设置方案进行比较,早晚高峰时段综合设置方案减少了系统总费用.