基于随机机会约束规划的班轮联盟 舱位租赁最优分配

面对持续低迷的航运市场和激烈的市场竞争,各大集装箱班轮公司通过组建联盟 来共享舱位资源,降低其系统成本,增加市场竞争力.舱位租赁是联盟合作的最基础形式,研究 该模式下的舱位资源最优分配具有很大实际意义.本文在考虑航运市场不确定需求的基础上, 研究了班轮联盟舱位租赁最优分配问题,构建了1 个班轮联盟舱位租赁最优分配模型,并运用 随机机会约束规划的方法,将其应用到班轮联盟舱位租赁分配决策中.结果表明,本文提出的 方法和模型能够有效地对班轮联盟系统舱位进行协同配置,研究结果与实际情况相符,检验 了方法和模型的有效性与实用性.     

集装箱物流收益管理的能力分配模型

提出了研究不确定环境下集装箱物流收益管理的框架．针对集装箱物流收益管理系统的核心问题——运输能力分配，建立了考虑整条航线多个港口需求不确定性的舱位分配随机规划模型，并介绍了用机会约束规划方法求解模型的步骤．通过实例数值仿真，证明了该模型的可行性，并揭示了船舶承载能力对需求较大的航段的舱位分配策略影响较大，而需求的波动对舱位分配策略也有较大影响．     

班轮联盟集装箱舱位互换规划与决策模型

集装箱舱位互换是一种来分享航运资源的特定方式.文中提出了一个班轮联盟下集装箱舱位互换非线性整数规划模型,用以帮助规划者更好地根据联盟协议进行决策,并更准确地估计航运系统成本.该模型追求航运联盟的优化调度策略,利用MATLAB软件的优化,结果表明,集装箱舱位互换在班轮联盟船公司降低其系统成本,和补充航线运力等方面有突出的优势.     

基于需求转移的货运班列动态舱位控制策略研究

基于收益管理的思想,综合考虑顾客需求转移和批量订舱行为,建立离散时间的铁路货运班列动态舱位控制模型,指出在任意决策阶段,舱位预定请求接受/拒绝阈值点若存在则至少存在一个的特性.然后在任意决策阶段,利用每种舱位的阈值点构造了两组区间序列,针对每组区间序列给出相应的舱位预定请求的接受/拒绝策略.此外还证明了期望收益函数的性质及阈值点关于需求转移率的单调性.最后,通过设计3组仿真实验分别验证了最优舱位控制策略的可行性及相关性质的正确性.     

集装箱班轮多港挂靠循环航次舱位分配

舱位分配优化是集装箱班轮经营中的重要决策问题。基于收益管理的原理,利用概率统计方法,计算出在一个多港挂靠循环航次所包括的各个航段应为普通客户预留的舱位数量;建立了包含空箱调运问题的舱位分配随机规划模型;通过确定各航段长期合同客户舱位数量的上下限,将随机规划模型转化为可以求解的确定型规划模型。算例分析显示了该模型及算法的有效性。     

基于随机价格时间博弈的列车队列稳定性模型验证与控制策略优化

为保证列车队列运行安全并提高队列稳定性，研究了列车队列稳定性模型验证与控制策略优化问题；基于车-车通信的列车队列采用等空间间隔、等时间间隔和变时距3种控制策略，利用随机价格时间博弈自动机，建立了包含领航列车和跟随列车的队列控制模型，分析了模型的队列稳定性；在保证列车运行安全的前提下，以列车的相对位置差、相对速度差和时间间隔差为成本函数，通过队列随机价格时间博弈自动机模型获得控制策略集；利用Q-Learning方法得到队列的最优驾驶策略，验证队列运行的安全性和稳定性；结合列车运行追踪场景，进行队列的稳定性分析。仿真结果表明：通过形式化验证，采用3种控制策略下的队列安全性得到了保证；通过随机价格时间博弈控制、协方差优化控制和Q-Learning方法对比PID控制，等空间间隔策略下的队列稳定性误差最大值分别减小到了0.19%、0.18%和0.11%,等时间间距策略下的队列稳定性误差最大值分别减小到了30.21%、10.34%和9.24%,变时距策略下队列稳定性误差最大值分别为118.27%、56.09%和39.67%,可见，采用Q-Learning方法的随机价格时间博弈理论能在安全前提下提高...     

航空货运多航段多阶段模型

在航空货运运力分配中需要解决两个问题:一是选择哪条航段来运输货物,二是在满足货物运输的前提下,选择哪个时期运输货物.本文使用数学规划方法建立了航空货运多航段多阶段模型,以解决航空货运运力分配中的两个问题.通过实例数值仿真,证明了该模型的有效性,并揭示了飞机的承载能力、航段的收益水平和货物的利润水平对舱位分配策略影响较大.     

航空收益管理中多航段舱位控制模型

为了优化多航段舱位控制,提高航空客运收益,将旅客始一终点流按票价由高到低排序,定义旅客始一终点流为决策变量,以各始一终点流需求为约束条件,以航线期望总收益为目标函数,建立了多航段舱位控制问题的随机规划模型,设计了模型求解遗传算法。算例分析结果表明,收益计算结果最大误差为0．34％,结果稳定,模型可行。     

基于联合仿真的平行泊车控制策略

为了提高泊车效率和安全性,提出了平行泊车控制策略,包括车位识别、路径规划和路径跟踪.在满足路径约束的条件下,利用等速偏移和三角函数叠加曲线进行泊车路径规划,基于模型预测控制算法进行泊车路径跟踪控制.搭建Prescan和Simulink联合仿真模型,进行车位识别和泊车过程仿真验证.结果表明:该策略可实现车位识别,并自主完...     

基于弹性需求的公交网络规划模型研究

基于公交网络的弹性需求特性和规划目标特点分析,将公交网络分解为若干规划要素,结合离散选择模型的理论方法,建立具有弹性需求机制的公交网络规划模型,在合理简化模型的基础上获得了实用的数值方法模型解,并以上海世博会公交专线系统为例进行了模型应用.     

机动车出行需求管理对路网运行影响的系统分析方法

现有研究通过建立由路段组成的路网模型分析需求管理效果,存在模型复杂、参数标定难、缺乏机理性分析等问题,本文通过对路网运行提炼出若干系统级要素,并建立描述各要素相互关系的理论模型,研究需求调控对路网运行影响的机理,进而给出需求管理的一般性控制模型.以出行总量控制、错峰出行、出行距离控制为例对模型进行了仿真验证.最后讨论了模型应用及延伸理论研究.本文给出了新的高效分析需求调控问题的理论框架,在交通运行分析及仿真领域具有广泛的应用前景.     

短时交通流预测模型

针对短时交通流变化周期性与随机性的特点,提出了新的混合预测模型,包含非参数回归模型与BP神经网络模型2种单项模型。非参数回归模型利用相关历史交通流数据,通过数据库匹配操作,确定预测结果,以充分体现交通流的周期稳定性。采用3层BP神经网络模型反映交通流的动态与非线性特点。采用模糊控制算法确定各单项模型的权重,并按不同权重有效组合成新的混合模型。采用西安市某路段30d的交通流量数据验证混合模型的预测效果。试验结果表明:该混合模型的平均相对误差为1.26%,最大相对误差为3.53%,其预测精度明显高于单项模型单独预测时的精度,能较准确地反映交通流真实情况。     

基于复杂性的多扇区移交策略优化

现有多扇区移交间隔管理研究往往忽视扇区复杂性，可能出现扇区局部复杂性不均衡等问题，对空域造成一定安全隐患。本文充分考虑多个管制扇区复杂程度，提出一种新的管制移交间隔优化方法。首先，基于扇区之间复杂性的相互影响关系，建立大型区域管制中心多扇区网络模型。其次，提出航空器进入多扇区边界时刻调整，航空器进入各个扇区时刻调整以及航空器高度层重新配备等3种策略，建立以多扇区复杂性的均值、均衡程度和航空器总延误为目标的移交策略优化模型，并采用多目标遗传算法进行求解。最后，基于北京区域管制中心(ZBAAAR)的实际运行数据进行仿真分析。结果表明：3种策略可使复杂性均值分别降低2.2%,2.8%,6.0%，可使复杂性均衡程度分别提高1.76%,1.83%,1.38%，基于航空器进入时刻控制的两种策略导致航班平均延误时间分别为-295 s和-214 s，验证了模型及算法的有效性。     

基于宏观基本图的相邻子区协调控制方法

为了提升道路网整体运行效益,克服针对单个控制子区的最优化控制可能造 成的拥堵转移,本研究基于宏观基本图的概念,建立控制子区间驶入驶出交通量的协调 控制模型.该模型以两个相邻控制子区为对象,考虑各子区自身宏观基本图特征及交通量 流入流出关系.在运用博弈论对其相互作用进行描述的基础上,提出了一种以两个子区整 体运行效益最大化为目标的博弈控制逻辑及其求解流程.通过VS2010 对所建立的博弈进 行仿真,验证了模型的可行性及控制效果.研究表明,不同的控制策略对相邻小区的运行 水平（收益）会造成不同的影响,但经多次博弈后,两相邻控制子区整体运行状况可稳定 在一个最佳水平.博弈结果显示路网容量相对较小的控制子区更应受到保护,当内部车辆 数达到最佳车辆数时应对其进行流入限制.     

基于新型Smith预估器的网络控制系统

提出了一种针对网络时延和被控对象时延的新型Smith预估器,以便有效地抑制网络时延对网络控制系统性能的影响.该预估器不包含网络时延预估模型,无需对网络时延进行在线测量、估计或辨识,适用于网络时延为随机、时变和不确定的网络控制系统.仿真结果表明,在网络时延大于1个乃至数十个采样周期的情况下,基于该新型Smith预估器的网络控制系统具有较强的鲁棒性,且具有良好的动态性和抗干扰能力.     

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中国的城市快速路与发达国家相比有着截然不同的特征.中国城市快速路匝道出入口之间距离相对较短,且城市快速路匝道出口经常与城市道路交叉口相连,因此在欧美成功应用的快速路匝道控制方案不一定适用于中国.本文详细描述了如何在仿真中设置模型参数,使得城市快速路交通流特性仿真结果与实际测量值具有较高的匹配精度.在具体阐述自适应与协同信号控制策略的基础之上,给出了各种方案在匝道入口、出口辅路和出口下游交叉口的具体部署方案.最终仿真结果表明,自适应和协同控制策略能够提高瓶颈区域道路通行能力8%-9%,有效地缓解城市快速路交通拥堵.     

一种灵活的在线交通信号相位切换结构

先进的交通信号控制系统的核心是控制策略及参数模型,建立相位切换结构的目的是为控制策略实现提供基础。传统的感应及自适应控制注重切换规则及优化模型设计,通过比较各种控制策略,从美国NEMATS2标准中提出的双环相位结构入手,重新定义相位,并建立统一的搭接嵌套规则,最后形成两种模式下的在线相位切换结构。该结构的特点是能够灵活地适应交通流变化,并具有标准的描述形式。     

基于大时滞特性预估补偿的模型辨识及模糊控制方法

对具有大迟延特性的对象采用径向基神经网络辨识其预测控制模型,在不需要知道被控对象的精确物理解析数学模型,也不需要知道对象的脉冲激励响应模型和阶跃激励响应模型的情况下,可以实现对系统响应特性的在线辨识．采用分级模糊建模的思想,设计一种分级模糊控制器,可以极大地减小模糊规则基的规模,在分级模糊控制器的设计中,采用共生进化遗传算法对参数寻优,提高了进化速度．仿真试验证明,该方法的效果很好．     

具有时延的编队控制系统稳定性分析方法

为了系统地讨论存在时延的编队控制系统的稳定性问题,给出了编队稳定性的2种形式化定义;结合个体动力学模型,概括了利用线性反馈控制和非线性反馈控制的含时延的编队策略以及相应的系统模型;针对各种编队控制策略、具体的任务要求和不同的时延情况,对主要的稳定性分析方法进行了综述,包括特征根分析方法、Lyapunov稳定性理论方法和Hamilton耗散理论方法等,并介绍了用各种稳定性分析方法得到的结论;最后,总结了各种编队稳定性分析方法的优缺点以及未来研究的趋势.     

基于粒子群优化的高速公路网集成优化控制模型(英文)

应用非线性最优控制方法,研究了高速公路网的匝道控制和路径诱导的集成问题,构造了集成控制的最优控制模型.在模型中,以路网总耗时最小为优化目标,以METANET模型为网络交通流模型,考虑了控制变量的更新周期约束,采用粒子群优化技术求解优化模型.仿真结果表明:无控制时,路网总耗时为3 376 veh·h;仅实施匝道控制时,路网总耗时为3 005 veh·h;仅实施路径诱导时,路网总耗时为2 768 veh·h;集成控制时,路网总耗时为2 464 veh·h.可见,集成控制效果最优.