模糊需求下交通运输车辆的路径问题分析

随着运输行业的快速发展,对模糊需求车辆路径问题的研究显得非常重要。针对这一问题,建立了基于模糊可信性理论的模型,提出了混合差分进化算法。搜集锦程运输公司客户数据,在最小化总行驶距离目标下,研究决策者主观偏好值对目标值的影响,并得到了最佳主观偏好值。对解决模糊需求运输车辆路径问题有一定价值。     

物流运输网络模糊最短路径的偏好解

考虑到物流运输网络中存在的不确定性,针对弧长为模糊数的最短路问题,提出了基于加权函数重心法的模糊数排序方法,根据标号法得到网络中从某一指定节点到其他节点的与偏好信息相一致的最短路。该排序方法提供了决策偏好信息的参数化表示,决策者通过设定极大熵加权函数表示的悲观或乐观水平,就可以得到与目前偏好结构相一致的模糊数排序结果,以及相应的模糊最短路权值和选择方案。计算结果显示,在不同的偏好参数下,决策者得到的最短路方案是不同的,而且计算结果与设定的偏好完全一致。     

有偏好的多属性灰色关联路径选择模型

路径选择模型是动态交通诱导的核心问题.针对出行者不同偏好及路径属性不 完全确定条件下,提出了一种路径属性为区间值的有偏好路径选择模型.建立了以交通拥 挤程度、行程时间、行程距离和行程时间可靠性为属性的路径选择指标体系,给定路径属 性的区间值及出行者偏好值,计算每条路径客观信息与主观偏好的灰色关联系数.为了减 少主观偏好与客观信息的偏差,构建了单目标最优化模型,得到路径属性的权重值,进而 求得各路径主观偏好与客观信息的关联度,并根据关联度大小进行排序.最后以福州三坊 七巷交通网络为例,给出路径选择实例.结果表明该方法简单有效.     

多部门协同的内河失控船应急处置决策方法

提出了一种基于模糊推理和决策偏好的群决策方法,以实现内河失控船的安全和有效的应急处置.首先,通过历史统计数据和文献综述,获取了不同影响因素下的失控船应急处置方案,确定了处置方案的决策准则;其次,利用模糊推理的方法对影响因素进行了模糊化,建立了模糊推理规则库和模糊推理机,通过去模糊化获取了不同决策方案下的决策准则值;再次,考虑到多部门协同的决策者的不同偏好信息格式,本文提出了一种基于一致性分析的线性规划模型,用于整合区间效用值、直觉模糊数和区间乘法偏好关系等决策偏好格式,从而获取不同决策准则的权重并得到最优决策方案.最后,应用典型案例进行了验证.结果表明,该方法能够很好地实现内河失控船的应急处置.     

基于变权的多目标物流网络货流分配方法

为克服多目标物流网络货流分配问题中加权求和求解方法的主观片面性,在具有固定拓扑结构的物流网络的基础上,建立了以运输线路和物流节点能力为约束条件、以物流成本最小、最长单程运送时间最短以及网络使用率最高为优化目标的多目标物流网络货流分配优化模型,并提出了基于变权的模型求解方法:首先,构建了物流网络变权模型,通过状态变权函数实现变权操作,使变权结果不仅反映了决策者的主观偏好,而且与客观的目标状态值相关联;其次,根据物流网络变权模型计算基于优化目标变权综合的路径状态值,并进行最优路径选择和货流分配;最后,通过算例对优化模型及求解方法进行了验证.      

一种基于决策者风险偏好的危险品运输路径优化问题研究

在现实情况中,决策者风险偏好的差异性往往会对危险品运输路径优化产生影响。本文将决策者的风险偏好分为远期风险厌恶型、近期风险厌恶型和风险中性三种类型,将决策者风险偏好下的路径风险值、运营时间和运营成本的最小化作为危险品运输路径优化问题的目标函数,依此建立多目标决策模型。通过选择合适的加权开方乘方数将多目标决策模型中的目标函数转化为单目标函数,然后用标号算法求解最优折衷解,最后通过实例进行编程计算,验证了模型和算法的有效性。     

考虑物流服务水平的物流配送规划多目标模型

为了提高顾客对物流服务的满意度,以最小化物流系统总费用和最大化物流服务水平为优化目标,考虑配送中心现有货物周转能力和产品配送时间对物流服务水平的影响,构建了三级供应链模式下物流配送规划的多目标优化模型.针对多目标优化问题不存在单一最优解的特点,利用预先设定的偏好区域和随机生成的权向量构造了适应度函数,提出了基于偏好的多目标进化算法求解模型.算例结果表明:通过求解多目标优化模型,得到10组非劣解,即10种物流配送方案均处于决策者的主观偏好范围内;各方案的物流系统总费用与服务水平成反比关系.      

灰关联综合评价法在潍坊市物流中心选址中的应用

在分析潍坊市交通区位优势及其突出的交通问题基础上有针对性地选取评价指标,在熵值法中添加决策者的主观偏好合理地确定各评价指标的权重,应用灰关联综合评价方法对潍坊市物流中心选址方案进行综合评价。实例分析说明灰关联评价方法用于物流中心选址是切实可行的,此方法在潍坊市的物流系统规划中取得了良好的应用效果。     

基于区间概率偏好的随机格序群决策方法

为解决偏好优劣关系具有随机性,且随机事件的概率采用区间值描述的随机格序群体决策问题,提出了一种基于专家偏好服从某种区间概率分布的决策方法.将决策者对方案的偏好描述由优于、劣于、等价和不可比4种关系拓展为优于、劣于、等价、无法比较但有上确界、无法比较但有下确界、无法比较但既有上确界又有下确界、不可比7种偏好关系,并结合区间概率的概念、性质和区间数的运算规则,定义了格上偏好关系的概率分布.然后确定方案对偏好关系的概率最大化目标函数,结合优先原则和集结规则,将个人偏好集结成群体偏好.最后,通过案例给出该决策方法的具体步骤,说明了该方法的可行性.     

基于风险价值的危险品运输路径优化建模

总结了危险品运输风险评估时常用的9个经典风险评价模型并分析了模型的特性,在此基础上引入带有决策者主观偏好的风险价值概念;构建了基于风险价值的危险品运输风险评价模型并设计对应的算法;数值分析说明了危险品运输风险价值的有效性和适用性。     

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.     

Optimization of PERT Network and Compression of Time

In the traditional methods of program evaluation and review technique （PERT） network optimization and compression of time limit for project, the uncertainty of free time difference and total time difference were not considered as well as its time risk. The authors of this paper use the theory of dependent-chance programming to establish a new model about compression of time for project and multi-objective network optimization, which can overcome the shortages of traditional methods and realize the optimization of PERT network directly. By calculating an example with genetic algorithms, the following conclusions are drawn： （ 1 ） compression of time is restricted by cost ratio and completion probability of project; （2） activities with maximal standard difference of duration and minimal cost will be compressed in order of precedence; （3） there is no optimal solutions but noninferior solutions between chance and cost, and the most optimal node time depends on decision-maker＇s preference.     

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探讨了乘客在实时换乘信息提示下,结合自身偏好进行线路选择的行为.由于实时提示等车信息不完全准确,通过引入不确定分布予以描述,并针对实时信息提示的等车时间建立了基于实时-时变结合策略的更新机制,据此对乘客的线路初始偏好值进行修正,并建立了能综合反映实时提示信息和乘客个体偏好对线路选择行为影响的线路选择概率模型.最后,通过数值仿真验证了该模型的可行性和有效性,并分析了等车时间和乘车时间的权重对乘客线路选择行为的影响.结果表明,实时提示信息会改变乘客对线路初始偏好,进而改变乘客的线路选择行为.     

基于决策偏好的ETC系统评价指标体系及评价方法

为更好地反映不同决策者对电子收费系统（ETC）评价的偏好,从政府、运营者和付费者三个主要利益主体的角度对ETC系统的评价指标及评价方法进行了研究。根据评价指标体系筛选原则,确定了基于决策偏好的ETC系统评价指标体系;通过综合分析成本-效益法（CBA）和数据包络分析法（DEA）的各自特点,依据基于决策偏好所确定的评价指标,同时引入当前一些比较好的算法来优化CBA,DEA和AHP法,建立数学模型,从而确立了基于决策偏好的综合评价方法。该方法较为全面地对ETC系统社会经济影响进行评价,所建立的指标体系和方法能更直观、更可靠地反映出决策者的决策偏好。     

基于偏好序的高铁票价与售票时间窗联合优化

采用形式灵活且适用性好的偏好序模型刻画旅客购票选择行为，拓展现有高速铁路动态定价与售票控制策略联合优化的研究方法。按照票价变动范围划分客票等级，结合偏好序模型的特点，通过决策各等级客票售票时间窗进行售票控制，同时，在一定范围内优化各客票等级的票价，实现票价与售票控制的联合决策。本文在分析弹性客流的基础上，采用偏好序选择概率、 到达率和时间窗长度测算客票销售量。根据运营需要设定客票产品排序，以各客票产品停售时间和票价作为决策变量，建立以期望总收益最大为目标的非线性规划模型，并且将粒子群算法与线性规划精确求解嵌套求解模型。以京沪高铁为背景进行数值实验，结果表明：与固定各等级票价只优化售票时间窗的方案相比，联合优化方案可提升期望总收益约4.54%；不同需求水平下，联合优化方案的期望总收益均高于固定票价方案；期望总收益随着转移购买概率增加而增加，且不同转移概率取值下联合优化方案的期望总收益均高于固定票价方案。所提方案可为高铁列车动态定价和制定售票控制策略提供决策支持。     

逐日路径演化中出行者信息偏好的实验分析

在逐日出行过程中,出行者对各类信息的偏好是一个动态变化的过程,不同出行者对同类信息的偏好也不同.本研究搭建不同信息条件下逐日路径选择实验场景,用信息偏好系数表征不同类别信息对出行者感知时间影响的相对权重,研究出行者信息偏好的演化规律与分布特征.实验结果表明,出行个体信息偏好的演化存在3种类型,出行群体对感知时间的信息偏好系数先震荡增加后逐步稳定,出行个体对感知时间的信息偏好系数在出行群体中成正态分布.与只提供完全历史信息相比,同时提供基于指数平滑法的系统预测信息会降低出行者对感知时间的偏好.     

低限速公路车速选择行为分析与建模

我国限速值低于 60 km/h的公路上超速 50%以下仅给予警告处分,部分低限速公路无交通监控设施,超速现象严重.以北京市郊某限速 40 km/h的公路路段为背景,设计并实施意向偏好调查(Stated Preference Survey,SP调查),通过分析 SP数据,并建立随机效用-后悔混合模型,剖析驾驶人车速选择的影响因素,探索超速行为机理.结果表明,限速标志对车速有一定规范作用,其他车辆平均车速的影响会弱化违法监控设备的效果;性别、驾龄、驾驶车型和接受超速处罚的经历均对车速选择行为有显著影响;驾驶人面对超速带来的收益和损失,遵循后悔最小化原则进行决策.     

基于MA-CPT模型的出行方式选择模型优化

为提高累积前景理论在出行方式选择建模应用中的准确性,考虑个体对于时间与费用货币态度的不同,优化原始累积前景理论（cumulative prospect theory,CPT）模型的时间值函数和时间权重函数.首先,针对时间压力下出行方式偏好发生转变的现象,将出行方式分为刚性出行和弹性出行,改进刚性出行情景下的时间值函数形式,并根据出行时间特性求出时间权重函数中吸引力参数的取值范围,构建MA-CPT (mental accountingcumulative prospect theory)模型;其次,根据实证数据标定时间权重函数中辨别力参数和吸引力参数的取值;最后,标定MA-CPT模型结果并检验其拟合优度,对比MA-CPT模型和CPT模型的命中率.实证分析结果表明：刚性出行和单行出行场景下,时间权重函数的吸引力参数值均大于1.00;MA-CPT模型在刚性出行和弹性出行情境下的拟合优度分别为0.17和0.18;相比于CPT模型,MA-CPT模型在弹性出行和刚性出行情景下的命中率分别提高了12.2%和19.8%.     

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%。     

港口与运输方式及陆港联合选择的巢式Logit模型

为刻画托运人对港口、运输方式及陆港的联合选择行为，将港口费用、等待时间、班轮频率、货物价值、单次运量、运输成本、运输及通关时间、准班率、陆港服务作为效用变量，构建港口选择位于上层、运输方式及陆港选择位于下层的巢式Logit模型.基于辽宁部分城市集装箱托运人的RP/SP调查数据，对模型参数进行估计和检验.结果表明，低运量倾向选择公路运输，托运人对多式联运的运输成本、运输及通关时间比公路运输的更重视，对公路运输的准班率比多式联运的更重视，陆港服务对多式联运具有显著正向影响，巢式Logit模型比MNL模型具有更优的统计学特征.