基于地铁-货车联运的物流配送路径优化

为应对配送车辆引起道路拥堵和环境污染问题，提出地铁与货车联合运输. 在不改变地铁运行方案的前提下，利用地铁非高峰时段开展货物配送；考虑地铁剩余运能、货车容量、最大行驶距离、客户服务时间窗等限制条件，以配送距离最短为优化目标，构建基于地铁-货车联运的物流配送路径优化模型. 通过地铁配送路径设计不规则二维矩阵编码结构，使用改进自适应遗传算法求解. 以某市地铁货物运输为例，验证模型和算法的实用性、有效性. 结果表明，地铁-货车联合配送距离短，在客户时间窗范围内送达比例高，有效提高客户满意度.     

基于地铁的带时间窗地下物流路径优化研究

随着电子商务的快速发展,城市物流配送量日益增长,加剧了城市交通拥堵状况。相对应的,城市交通拥堵也严重影响着物流配送的准点率和服务水平。为了缓解物流导致的交通拥堵,文中将地面物流转移至地下,提出基于地铁的地下物流配送模式,并且考虑地下物流与地面物流的转运时间协同,引入货物在地面转运点堆积的时间成本惩罚函数,以总成本最低为目标函数,建立基于地铁的带时间窗地下物流路径优化模型。利用遗传算法进行路径优化并用MATLAB实现算法。最后,以南京市为例,利用模型得出最优路径以及总成本最优的调度方案。     

基于熵值法和TOPSIS方法的地铁列车交路评估研究

由于地铁列车交路对地铁运营效率有着显著影响,针对地铁列车交路评估,提出一种基于熵值法和逼近理想解排序（TOPSIS）法的地铁列车交路方案评估方法.为更好地反映专家评估中的模糊性,评估指标信息值用语言值给出,采用通用二元语义对语言值进行处理以避免语言信息在运算中过程中失真和扭曲,并提出基于二元语义的成本型指标与效益性指标的转换公式,基于熵值法确定评估指标为二元语义信息的指标权重求解方法.最后,提出基于语言值的TOPSIS的评估方法对地铁列车交路方案排进行排序,并给出地铁列车交路评估实例、结果验证方法的有效性和可行性.     

考虑地震强度空间变异性的地铁系统连通可靠性分析

考虑地震强度的空间变异性，本文提出一种以震后通行能力为目标的地震作用下地铁系统连通可靠性评价方法。首先，根据历史地震资料和地震烈度衰减关系，开展目标区域地震危险性分析，生成具有空间变异性的地震动峰值加速度场；其次，采用图论建模方法构建地铁网络拓扑模型，并将地震动场输入网络；再次，结合结构地震易损性模型计算地铁车站、区间隧道的地震失效概率，并模拟地铁网络的震后状态；最后，引入有效连通的概念建立了3种指标：网络连通可靠度、车站连通可靠度和运营线路故障率，基于Monte Carlo模拟方法从不同角度对地铁系统的抗震连通可靠性进行分析。基于上述流程以北京市城六区地铁系统为例进行抗震连通可靠性分析。结果表明：地震强度的空间变异性对系统连通可靠度的影响显著；在50年超越概率为10%的地震作用下该地铁系统中88%的车站之间能够实现有效连通；运营线路之间相互交错形成闭环能有效提高系统的连通可靠度。     

基于双向BFS算法的城市轨道交通有效路径研究

确定城市轨道交通有效路径是客流预测、客流清分等运营管理工作的重要基础,本文在分析乘客对换乘次数及出行成本容忍度的基础上,设计了基于广度优先算法的双向BFS(breadth-first search)算法.考虑拓扑网络中的换乘站、非换乘站、环线与虚拟换乘弧的特性,对轨道交通站点、线路、区间进行编号,并根据乘客换乘次数不超过3次的行为特征,借助相邻换乘站确定两条路径交汇的换乘站,然后通过引入广义相邻换乘站的概念筛选重复路径,标定广义费用函数计算出行成本.最终设计出从O、D点同时开展广度优先算法的双向BFS算法,该算法具有适用性强、速度快等优势.以成都地铁网络中茶店子站和磨子桥站这一对OD为例,在6条初始路径基础上经筛选最终获得2条有效路径,结果完备无冗余.     

基于可靠性的地铁车齿轮箱维修周期优化

考虑到齿轮箱的故障率会随着维修次数的增加而上升,引入基于役龄回退因子和故障率递增因子的混合式故障率演化模型描述预防性维修前后齿轮箱各部件的性能变化情况.分析齿轮箱的成本构成和可靠度要求,以维修成本最小为目标,建立地铁车齿轮箱的维修周期优化模型.运用基本遗传算法求解,结果表明该优化模型能够有效延长地铁车齿轮箱的维修周期以及减少维修成本,且最大成本节约率可达19.04%,为结合可靠性、经济性确定地铁车齿轮箱的最佳维修周期提供了一定的指导意义.     

地铁物流协同配送模型构建及验证

为缓解城市道路交通的拥堵压力,降低汽车尾气对环境污染影响,选取“寄件—运输—取件”流程为研究对象,通过地铁与货车联运的方式实现地上、地下协同运输模式。在非高峰期时段利用地铁进行货物运输,考虑地铁与货车的最大载货量、货车的最大行驶距离、客户服务时间窗等约束条件,将运输成本与违反客户时间窗所产生的惩罚成本之和最小作为优化目标,构建基于地铁网络的物流协同配送模型。以兰州地铁1号线为算例,采用改进遗传算法进行求解,与货车单独配送进行对比,得到两种方式下的路径优化结果。结果表明：地铁-货车联运产生的总成本高于货车单独配送,但并不意味此种模式不可行,地铁-货车联运积极响应交通强国中的大型货车限行政策,可以改善城市道路拥堵、减少环境污染,有较强的应用价值。     

基于碳排放量对城市道路车辆路径规划研究

为满足城市内多区域发展需求,提高车辆配送效率,降低碳排放量,实现低碳绿色出行.通过考虑碳排放环境下对多配送中心车辆路径规划问题(VRP)的影响研究,基于化学反应优化算法(CRO)对模型进行仿真求解,确定最优路径.首先,以碳排放量成本、惩罚成本等总成本最小为目标建立模型;其次,利用化学反应算法进行对比仿真求解,并对优化前后路径进行对比分析.以乌鲁木齐市社区蔬菜直销点的配送中心为例开展研究,结果表明:当原始路径距离为57.82 km时,优化后的路径可增加至60.3 km,优化后的路径距离虽然有所增加,但碳排放成本在一定程度上却有所减少,当碳排放成本为0.1万元/kg时,碳排放成本减少4.65万元,若碳排放成本增加至0.3元/kg,则碳排放成本的减少可达15.75万元,成本节约更加明显,具有一定的实用性与有效性.     

基于发挥最大运能的地铁票价研究——以成都地铁一号线为例

地铁运营成本在较短时期难以收回,因此应考虑在初期以合理的票价水平发挥线路的最大运能为目标制定地铁票价.本文在介绍票价制及票价制定方法的基础上,系统地阐述了基于发挥最大运能的城市轨道交通票价定价模型,根据成都地铁一号线的规划、建设、运营情况,采用模型对地铁一号线的平均票价水平进行了预测,并评价了预测结果,给出了合理的票价建议.     

基于出行阻抗的城市地铁网络客流分布计算

为提高城市地铁网络客流分布预测的准确性,结合乘车阻抗、进站候车阻抗和换乘阻抗等出行阻抗建立综合出行阻抗函数,基于阻抗函数对有效路径集进行搜索与筛选,建立基于综合出行阻抗的多路径客流分布计算模型,并设立换乘惩罚系数对不同路径的客流分配进行合理修正.以深圳地铁新开通的11号线为契机,结合地铁1号线、2号线、3号线、5号线分析网络客流分布的变化.结果 表明:新开通的11号线使各线路中的换乘客流有不同程度的增大,增加了乘客出行的可选路径,且11号线车站附近形成新的人口及岗位聚集圈,进一步增加了11号线自身的客流,使得线网客运总量增加,与实际运营中的客流特征相符,验证了所建模型的有效性和适用性.     

考虑换乘次数阈值的城轨乘客路径选择行为分析

为分析通勤与非通勤乘客通常因不同的到达时间约束而表现出不同的路径选择行为差异,基于非集计理论构建了路径选择模型.该模型首先提出了换乘次数阈值概念,用以分析不同换乘次数条件下,换乘时间对乘客感知效用的影响;其次,在利用广州地铁实际路网数据生成有效路径集合的基础上,利用乘客实际路径选择数据确定乘客的换乘次数阈值;最后,基于改进PSL(path sized logit)模型的标定结果,对乘客路径选择行为进行对比分析.研究结果表明,通勤和非通勤乘客在高次数与低次数换乘条件下的换乘时间系数的比值分别为1.114 5、1.037 9,说明通勤者对高换乘次数的换乘时间更加敏感.     

基于蚁群算法的冷链物流路径优化研究

在实际生活中,如何选择最优的物流配送路线是物流车辆调度系统中的重要问题之一.针对物流配送路径优化问题,依据冷链物流配送基础理论,考虑成本、货物损失及制冷时长等因素,构建基于多配送中心的最小配送成本模型,建立由运输成本、制冷成本、损坏成本及绿色低碳成本组成的复合目标模型.利用蚁群算法求解,以某类冷链物流企业为例,通过MATLAB软件进行仿真实验,验证模型和算法的科学性及有效性,得出最短运输距离为39.06 km、成本为1437.48元的结论.相对于搜索禁忌算法和遗传算法,蚁群算法在多配送中心冷链物流路径优化方面,能够平均减少1.11 km的运输距离和51.21元成本,更好地解决物流路径优化问题,提高物流服务质量.     

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。     

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.     

考虑速度与拥堵的多式联运路径优化研究

对多式联运路径优化进行了研究.对于多个城市节点,扩展并建立不规则棱柱模型网络,不仅考虑不同运输方式的成本与时间,还将不同运输方式对应的速度与拥堵纳入模型.基于Dijkstra最短路径算法,创建一个包含速度与拥堵因素多式联运路径优化模型仿真系统,通过模拟动态参数,分析了该组参数下的速度与拥堵对多式联运最优路径选择的影响,为区域运输规划提供了重要的参考价值.     

考虑快慢车模式的地铁地下线纵断面优化研究

优化地铁线路纵断面设计方案可降低列车运行能耗与风井建设成本.本文以盾构法施工的地铁地下线为研究对象，考虑地铁设计规范约束与实际施工条件，建立以列车双方向运行能耗与风井成本之和最小为目标的线路纵断面优化模型.采用模拟退火与遗传算法的组合方法求解.广州地铁14号线案例分析证明，与实际方案相比，本文模型所得优化方案节省 2.65％的总成本.与仅考虑站站停模式下的纵断面优化方案相比，本文模型所得方案在快慢车总能耗方面更优，说明考虑停站方案进行纵断面优化的必要性.     

诱导信息下的路径选择行为模型

本文为诱导信息下的驾驶员路径选择行为提出了一种基于决策场理论和贝叶斯理论的推理、预测、判断和路径选择决策的交互仿真模型. 首先,由贝叶斯推理理论建立诱导信息和以往出行经验共同作用下的路况动态更新模型;进而将其与基于决策场理论的动态路径选择模型相结合,构成诱导信息下的路径选择行为交互模型. 通过诱导信息下的路径选择行为动态模拟,获取诱导信息对路径选择行为的量化影响效能值. 仿真分析显示,诱导信息可信度、出行经验、路径固有偏好、决策速度/质量和路线选择标准是影响驾驶员对诱导信息做出响应的关键因素. 分析结果表明,决策场理论与贝叶斯理论相结合能较好地解释驾驶员路径选择行为的动态特性.     

基于数据驱动的地铁道岔钢轨健康和诊断系统

地铁是城市立体交通系统的重要组成部分,而道岔是地铁最薄弱的环节.然而,道岔的复杂性决定了在现有条件下不可能构建基于正向原理性解构的状态和伤损监测系统.考虑到地铁运行过程中会持续产生大量的运行和状态数据,提出基于数据驱动的地铁道岔钢轨健康和诊断系统.此系统在地铁健康状态发生大的跃变(质的改变)时,会触发三类报警,基于报警...     

物元可拓法在地铁突发事件应急能力评价中的应用

为全面客观、科学合理地评价地铁突发事件应急能力,并为政府部门制定相关政策提供参考依据,基于可拓学理论,以沈阳市地铁1号线为例,构建了可拓评价的物元模型,通过计算关联度和等级度以及建立的地铁突发事件应急能力指标体系,对沈阳市地铁1号线突发事件应急能力进行了综合评价.结果表明,评价方法可操作性强,评价模型科学合理.     

轨道交通乘客个性化出行路径规划算法

随着城市轨道交通网络的不断完善,可供乘客选择的轨道交通出行路径日益 增加,乘客出行路径决策愈加复杂.本文在分析轨道交通服务水平变量对不同属性乘客出 行路径选择行为影响的基础上,提出轨道交通乘客个性化出行路径规划算法.首先,基于 非集计理论构建针对不同类别乘客的路径选择模型,该模型综合考虑乘车时间、换乘时 间、换乘次数、车内拥挤度及个人属性等因素对乘客路径选择行为的影响.其次,基于不同 类别乘客的路径选择行为差异,构建考虑车内拥挤度变化的乘客个性化出行路径动态规 划算法,为不同属性乘客规划广义出行时间最小的路径.最后,基于广州地铁数据对算法 进行验证.结果表明,该算法针对乘客个人属性规划的最优出行路径,更加贴合乘客的出 行心理.