基于水域精细划分的VTS雷达站选址配置优化

为了提高水上安全监管效率和保障水上运输安全生产, 以船舶交通管理系统(VTS)雷达站为研究对象, 研究了基于水域精细划分的VTS雷达站选址优化问题; 考虑实际环境中遮挡因素和水域风险因素对雷达监测效果的影响, 基于软件ArcGIS 10.4.1提出了水域精细划分方法; 以雷达站建站位置和雷达配置类型为决策变量, 以水域覆盖率最大和总成本最小为目标函数, 构建了混合整数规划模型; 基于模型特点设计了多目标粒子群算法, 给出了生成初始粒子群的启发式规则, 并在算法中引入有效的变异操作; 为了验证方法的有效性, 以ZDT系列测试函数对算法搜寻最优解的性能以及算法的收敛性进行了研究。研究结果表明: 水域精细划分方法能够在考虑遮挡因素和风险因素的情况下实现对水域的空间划分, 实例中在存在62个雷达站候选点的情况下将雷达站所需监测水域划分为2 812个水域单元; 改进的粒子群算法在ZDT测试函数中能够有效地寻找全局最优解, 并且在最优解的分布上具有良好的收敛性和分布性; 针对实例中的VTS雷达站选址项目模型达到了95.92%的覆盖率, 成本为33 800元。可见, 考虑环境遮挡和水域风险因素的VTS雷达站选址模型是有效的, 改进的多目标粒子群算法可以提高VTS雷达站选址的科学性和合理性, 是解决VTS雷达站选址优化问题的一种有效方法。      

共享单车投放点选址问题研究

为了解决共享单车投放点选址问题,本文将建立投放点车辆预测需求模型预测小区总投放数量,同时构建投放点选址模型,并结合实际数据利用蚁群算法寻求最优解。算例结果表明,模型与算法能有效地确定服务小区内共享单车投放点位置、数量及投放车辆总数,解决服务小区间调配问题中存在的选址难题。     

随机需求航线网络效应下机队鲁棒优化方法

针对航线网络效应及旅客需求不确定性问题,将旅客组合优化模型加入机队规划问题,借鉴航线网络运力优化分配方法,以机型飞机数目、航段机型飞行频次、行程路线上旅客溢出人数为决策变量,以行程路线上旅客需求限制、航段飞行频次限制、特定机型机队飞行时间限制为约束条件,利用量化市场份额指数计算旅客溢出再捕获率,建立了旅客需求不确定情景下的机队鲁棒优化模型,设计了航线网络环境下的旅客需求离散情景集,用情景汇聚算法求解该模型.算例仿真结果表明,与传统机队规划模型相比较,本文模型的机队规划成本降低了167.07万元;与确定解的最小随机期望值相比,在3种情景集下,随机规划解的机队规划成本分别降低了19.88万元、21.02万元与17.55万元.      

应急设施鲁棒优化选址模型及算法

为解决不确定情况下应急设施选址问题,采用鲁棒优化方法处理应急节点权重的区间估计,基于最优的设施选址到各个应急节点的赋权距离之和最小,建立有限期要求的不确定性应急设施选址模型,并给出了模型的求解算法,比较分析了鲁棒解与确定情况下的最优解。分析结果表明:当情况发生变化后,在确定情况下得到的最优解将发生较大的偏差,而在所有可能发生的情况下,鲁棒解与最优解目标函数值的最大偏差最小,因此,不确定性应急设施选址模型的解可以有效规避风险。     

求解连续平衡网络设计问题近似解的启发式算法

采用双层模型描述连续平衡网络设计问题，设计了求解问题近似解的启发式求解算法，并给出了一个简单的算例。本算法使用不需求导数的简单的求解方法，通过和以前的几种求解算法相比较，计算结果准确，但相应的计算量增加。     

基于粒子群算法的多配送中心选址研究

配送系统设计时,除了使系统的总费用最小外,还要满足各个需求点对时间的要求.综合考虑选址的物流成本和服务水平,在说明了建模的假设条件后,以经济性为决策目标,以时效性为约束条件,建立了带时效性约束的单个产品混合整数非线性规划模型.根据模型的特殊结构和粒子群算法解决复杂问题的优势,运用粒子群算法进行了求解.将多配送中心选址模型及算法应用于某一快递企业的选址问题,用实际调研的数据得出了一个最优选址方案.     

考虑公平与效率目标的城乡配送中心排队选址模型

为解决随机需求下的城乡配送中心选址问题,实现物流服务的效率与公平,结合排队论构建了需求转移规则下的排队选址模型.为体现城乡客户需求特征差异,构建时 间满意度函数作为服务水平的衡量指标.将客户与配送中心看作M/M/p 排队系统,采用需求可转移的排队规则,运用超立方模型计算配送中心的可用概率.目标函数包括嫉妒最小、基尼系数最小及字典序最大等3 类公平目标,以及覆盖需求量最大、满意度最大两类 效率目标.设计禁忌搜索算法求解,通过算例对模型和算法进行验证.结果表明,P 中位模 型下效率最优,最小嫉妒目标下公平最优,而最大字典序目标可以兼顾公平与效率.     

基于鲁棒性的竞争环境下枢纽航线网络优化设计

针对当前航空运输网络的逐步复杂化,通过对枢纽机场选址模式的分析,研究 竞争环境下枢纽航线网络设计方案.首先,在一定的航线网络基础上,定义了旅客效用函 数及捕获能力函数.然后在原有枢纽的基础上,以从竞争者那里获得的最大捕获流为目 标,选址新的枢纽,建立竞争环境下枢纽逐步选择模型,并且设计了求解模型的高效算法. 最后,通过随机产生的案例应用模型,分析模型中各参数变动的情形下,所得枢纽解的情 况;同时,通过枢纽解对计划延误时间的敏感性分析,验证最优枢纽解的稳定性,进而验 证模型的有效性.该模型可为航空公司的航线规划人员提供依据.     

随机需求下公交网络设计的期望值模型与求解算法研究

科学规划公交系统是解决城市交通拥挤问题的有效手段,公交网络设计问题更是公交体系规划的重点与难点。公交需求作为公交网络设计的输入条件,在现实中具有不确定性。鉴于此,假设不确定乘客需求具有随机特性,来研究随机需求下公交网络设计问题的优化方法。以乘客成本与运营成本最小化为优化目标,构建了多目标规划的期望值模型。将遗传算法与模拟退火算法相结合,设计了求解模型的遗传模拟退火算法。最后,通过算例验证了提出的模型与算法的有效性。     

高速公路紧急救援服务点选址模型的研究

在总结高速公路紧急救援服务点选址原则基础上,应用应急系统选址主要模型--集合覆盖模型和最大履盖模型,初步解决了高速公路紧急救援体系中多个服务点选址问题.然后,分别建立了服务点安置费用相同和不同情况下的集合覆盖模型,并给出模型解法步骤,介绍了最大覆盖模型.最后,通过算例阐述了应用模型解决高速公路多个紧急救援服务点选址问题的策略和求解过程,计算结果表明,该模型在解决多个服务点选址问题时具有较好效果,为决策者在成本和实际需求之间权衡,最终确定服务点选址方案提供了依据.     

一种前方车辆后轮接地点检测算法

现有车辆定位算法通常通过检测车辆底部阴影来定位车辆,该算法受阴影形状大小变化的影响较大,定位精度较低。该文提出了一种通过检测前方车辆后轮接地点来精确定位车辆的方法。首先通过垂直边缘和对称性测度实现路面车辆的初定位;然后利用车辆垂直边缘和后部水平边缘显著性的特点获得后车轮可能存在的感兴趣区(ROI);最后在该ROI中通过Tamura纹理特征的粗糙度对车轮和地面进行区分,精确地得到车轮接地点位置。     

考虑运输时限和航速优化的班轮航线网络设计

为了保持市场竞争能力,班轮公司需要保证集装箱在各个港口间的运输时间达到市场平均水平. 本研究将航速设为变量,对具有运输时限的班轮航线网络设计问题进行求解,以得到既满足运输时限要求又能最大化总利润的航线网络设计与配船方案. 为了有效求解实际问题,首先采用港口聚类算法筛选出候选挂靠港,然后确定港口的标号顺序,最后采用基于列生成思想的启发式算法对问题的非线性混合整数规划模型进行分解和迭代求解. 采用不同规模的标准算例,验证了模型和算法的有效性. 结果表明,与采用事先给定的设计航速相比,将航速设为变量,对每条航线的平均航速进行优化,能增强航线网络设计的灵活性并提升航线网络的盈利能力.     

考虑运输时限和航速优化的班轮航线网络设计

为了保持市场竞争能力,班轮公司需要保证集装箱在各个港口间的运输时间达到市场平均水平. 本研究将航速设为变量,对具有运输时限的班轮航线网络设计问题进行求解,以得到既满足运输时限要求又能最大化总利润的航线网络设计与配船方案. 为了有效求解实际问题,首先采用港口聚类算法筛选出候选挂靠港,然后确定港口的标号顺序,最后采用基于列生成思想的启发式算法对问题的非线性混合整数规划模型进行分解和迭代求解. 采用不同规模的标准算例,验证了模型和算法的有效性. 结果表明,与采用事先给定的设计航速相比,将航速设为变量,对每条航线的平均航速进行优化,能增强航线网络设计的灵活性并提升航线网络的盈利能力.     

铁路局请求车审批优化

建立了求解铁路局范围内请求车审批优化的数学模型和与此模型对应的网络图，将铁路请求车审批优化问题转换为求解最小费用最大流问题．给出了求解此模型的数值算法，并对实际应用中的一些问题提出了解决方案．根据该模型和算法开发的软件已在广州铁路局成功应用。     

用混合元启发算法求解城市网络设计问题

为更有效求解城市道路交通网络设计问题,在启发式算法研究的基础上,使用3种改进思想,改进蚂蚁群算法,设计了4种求解城市道路交通网络设计的双层规划模型的混合启发式改进算法。运用于Sioux Falls网络进行模型的求解实验,并统计运行的平均计算时间,求得最优解的次数和函数解平均值。据此得出混合算法从时间、准确度上均较基本蚂蚁算法有了改善,具有很好的应用价值。     

给定站点条件下轨道交通线网初步辅助构建模型

为解决城市轨道交通线网规划实践中，缺乏量化为主的成网技术流程，站点数量较多情况下规划工作复杂等问题，基于给定站点，将站点间邻接关系和网络上的边是否存在线路以0-1变量表示，并作为决策变量，分别以线网总里程最小化和运营效率最大化为目标，建立由网络设计模型和线路选择模型组成的初步辅助构建模型；并在站点可达性和工程可行性的约束下，设计基于聚类的最小生成树算法和网络修正方案，求解网络设计模型，提高网络生成速度，修正不合理的网络结构；并在运营可行性约束下，设计基于禁忌算法的双目标规划求解算法，求解线路选择模型，成功将其转化为单目标问题，提高算法寻优速度。将实际运营轨网站点和客流OD作为输 入，双层模型可获得最优网络和线路方案，并与实例比较证明结果的合理性。结果表明，模型结果与已开通运营轨网近似，但线网总里程更低，运营效率更高，线网总里程降低1.7%，直达客流比增加0.7%，一次换乘客流比增加4.2%。     

面向鲁棒性的高速铁路网络列车运行调整计划优化模型

针对高速铁路路网中出现区间封锁事件,考虑事件持续时间的不确定性,以列车运行时间和安全间隔时间为约束条件,引入路径选择唯一性约束保证列车运行调整计划的鲁棒性,以所有列车晚点时间之和的期望值最小为目标函数,建立高速铁路列车运行调整计划优化整数规划模型.设计基于优先级规则的启发式算法,求解原模型的可行解.运用拉格朗日松弛算法和最短路径算法求解该模型的松弛模型,得到原模型最优解的下界.根据可行解与最优解下界之间的距离,可以定量地衡量可行解的质量.结果表明,相较于CPLEX数学求解软件,算法求解效率较高;模型与算法能够有效生成鲁棒的列车运行调整计划,为调度员提供必要辅助决策信息.     

考虑局部排队延误的VMS 选址双层规划模型

用Monte Carlo 模拟技术刻画路网状态的随机性,优先考虑在交通网络瓶颈路段设置可变信息板待选点,建立多目标优化可变信息板选址双层规划模型.上层模型为基于不确定风险决策最小和诱导效益最大的双目标规划模型,下层模型为考虑局部网络有排队延迟现象的随机用户平衡模型.采用增广Lagrange 对偶算法与相继平均算法组合求解下层模型,采用非劣排序遗传算法-II 求解整个双层规划模型.算例结果表明,在可变信息板资金预算约束下,非劣排序遗传算法-II 能够有效求解可变信息板选址的多目标优化问题,得到6 组Pareto 解.研究结果可为城市道路网可变信息板诱导配置的优化和建设提供决策支持.     

智能交通最短路径Dijkstra模糊动态方法分析

提高道路网络上的动态路由选择效率是当前路网建设中的难题,现有解决路由问题的方法都是基于静态方向的研究。提出一种基于模糊的Dijkstra最短路径动态算法,以被量化的限定用户参量为语言变量,用模糊集理论提供模糊数输出在网络上的最短路径预测。通过处理模糊参数,提出用模糊数表示不同路径与边长间距离的两种比较方法。采用梯级平均综合表示法改进Dijkstra算法,并以数值的道路网络实例来说明该方法的有效性。