多车型多行程需求可拆分的应急疏散车辆调度

为解决应急疏散车辆紧缺条件下的多批次车辆调度问题,使受灾人员被迅速地疏散至避难所,在考虑应急车辆容量差异的基础上,构建了多目标的多行程、多时间窗、需求可拆分的应急疏散车辆调度模型.通过引入虚拟站点的方式,简化了延误损失计算过程,并总结了数学模型最优解的特征.结合最优解的特征设计了改进的遗传算法对模型求解,并进行了算例分析.结果表明:所提出的算法能够有效对数学模型进行求解且具有良好稳定性,能够为应急车辆的多批次调度问题提供一定的决策指导和参考.     

双向蚁群算法在无人驾驶车辆路径规划中的应用

针对传统蚁群算法在无人驾驶车辆路径规划中收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种全局路径规划的双向蚁群算法。通过双向搜索策略改进蚁群算法,设计相遇机制求解更多可行路径,提高算法全局搜索能力;引入奖惩因子分别扩大和减小双向搜索后的较优路径和较差路径对信息素浓度的影响,加快求解最优路径的速度;最后在Matlab中模拟无人驾驶车环境,随机生成不同地图面积和障碍物出现率的车辆仿真栅格地图,比对传统蚁群算法和双向蚁群算法的实验效果。结果表明:双向蚁群算法的迭代次数和求解时间明显减少,在加快收敛速度、提高全局搜索能力以及避免局部最优方面有较大改进。     

面向自组织平衡的共享电动汽车调度优化方法

针对共享电动汽车运营中出现的站点车辆供需不平衡及人工调度成本过高等问题，提出面向自组织平衡的共享电动汽车调度优化方法.利用共享电动汽车站点选择行为数据，构建用户取车站点选择MNL(Multinominal Logit)模型，分析用户的站点选择行为；构建面向各站点车辆供需自组织平衡的站点间车辆调度优化方法，即通过车辆动态折扣策略引导用户改变默认的最近取还车站点，在运营结束后以运营企业的调度总成本最小为目标，建立人工调度优化模型并应用禁忌搜索算法求解；最后，选取北京市海淀区部分共享电动汽车站点进行算例分析.结果表明：本文提出的优化方法与无动态折扣策略相比，调度总成本降低了 4.5%，人工调度成本降低了21.1%，人工调度任务数减少了8.3%.     

面向自组织平衡的共享电动汽车调度优化方法

针对共享电动汽车运营中出现的站点车辆供需不平衡及人工调度成本过高等问题，提出面向自组织平衡的共享电动汽车调度优化方法.利用共享电动汽车站点选择行为数据，构建用户取车站点选择MNL(Multinominal Logit)模型，分析用户的站点选择行为；构建面向各站点车辆供需自组织平衡的站点间车辆调度优化方法，即通过车辆动态折扣策略引导用户改变默认的最近取还车站点，在运营结束后以运营企业的调度总成本最小为目标，建立人工调度优化模型并应用禁忌搜索算法求解；最后，选取北京市海淀区部分共享电动汽车站点进行算例分析.结果表明：本文提出的优化方法与无动态折扣策略相比，调度总成本降低了 4.5%，人工调度成本降低了21.1%，人工调度任务数减少了8.3%.     

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研究了动态车辆配送优化调度问题的高效求解算法。在分析配送车辆调度中造成车辆动态性的原因的基础上,提出了一种考虑车辆故障和车辆多次巡回配送的动态车辆配送优化调度问题。在对该问题进行描述的基础上,制定了求解该问题的两阶段策略：第一阶段制定整体优化计划;第二阶段进行实时局部优化调度。设计和实现了求解该问题的两阶段算法：第一阶段采用禁忌搜索算法制定优化的配送计划;第二阶段采用局部搜索算法实时进行优化调度。既充分利用了禁忌搜索算法全局搜索能力强的优势,又充分利用局部搜索算法收敛速度快的优势。最后,通过实验计算验证了算法的良好的性能。     

公交司机排班问题的混合元启发算法研究

针对我国公交企业中司机在1 个工作日内驾驶同一辆车的“人车绑定”管理模式, 提出混合元启发算法求解司机排班问题.首先建立以车辆数为目标的车辆调度模型,获得仅 满足司机休息时间的非可行解;接着迭代地使用局部搜索算子、破坏重建扰动等方法对解进 行调整,使其满足司机工作时间和吃饭时间等约束,并尽可能地降低排班成本;在迭代搜索 过程中记录发现的可行排班链集合,迭代结束后构建集合覆盖问题(SCP)模型对其进行改 进,以获得最佳的司机排班方案.在13 条公交线路案例上进行测试,实验结果验证了本文算 法的有效性.     

城市轨道交通列车实时调度模型及算法研究

为提高城市轨道交通的运营效率,使运量-运能之间能具有更好的匹配关系,研究列车的实时调度问题。在分析旅客需求特征和行车条件的基础上,以列车的运行时间、停站时间、发车时刻为决策变量,以旅客出行时间最小化为目标构建混合整数非线性规划模型,提出序列二次规划和迭代凸规划两种算法进行求解。最后,以广州地铁8号线为例进行分析,算例表明该模型在列车实时调度方面具有较好的实用性,基于迭代的凸规划算法可显著提高大规模问题的求解速度。     

求解不确定车辆数车辆调度问题的混合算法

针对不确定车辆数的车辆调度问题,建立了使用配送车辆数最少和总行驶距离最短的双目标数学规划模型.在分层序列法思想的框架内,提出一种分两阶段求解的混合算法.基于改进的粒子群算法进行车辆的分配,获得完成任务集所使用的最少车辆数,把粒子群的优化方案转化为禁忌算法的初始解进行路径的优化,以使车队完成给定的配送任务集所花费的成本最少.通过实例求解结果对算法进行了总结分析.     

全局搜索聚类的多车场多车型调度算法研究

针对物流配送中多车场多车型车辆调度问题的特征构造了一种以最短路径为代价的车辆调度的双多模型.为解决此类NP问题,本文提出了一种两阶段解决方案：第一阶段首先对全局隶属值的搜索训练找出最优隶属度,然后再利用任务相对紧急数组以K-Means算法为基础对用户进行聚类,把一个多车场多车型的车辆调度问题转化成多个单车场多车型的调度问题,大大降低了问题求解的复杂度;第二阶段对多个单车场多车型VSP问题利用遗传算法进行并行处理,为了保证染色体的多样性和尽可能地降低问题求解复杂度,提出了五类遗传交叉算子;最后对4车场32用户实例进行试验.结果表明,此算法对求解多车场多车型车辆调度问题很有效.     

公共自行车动态调度系统需求预测模型研究

基于交通出行理论,将公共自行车需求分为直接需求和间接需求,并研究需求等待、转移和消退的变化规律.根据各租赁点的历史出行OD和以往时段的借、还车信息,预测出调度车辆从当前位置到达任意租赁点时该位置的车辆数,从而确定调度车数并制定调度计划,建立租赁点短期多时段的需求预测模型.将需求预测模型与调度计划模型组合成具有迭代反馈特性的双层模型,并通过计算机仿真方法求解,得到最优动态调度方案下的需求预测结果.通过算例对模型进行了验证,结果表明:公共自行车动态调度系统需求预测模型与调度计划模型结合后能有效改善公共自行车实际运营中借车时无车可借、还车时车位已满的情况.     

应急车辆动态路径选择的两阶段优化模型

为研究突发事件情境下交通路网动态变化时的应急车辆路径选择问题，提出应急车辆动态路径选择的两阶段调度优化模型。通过结合路网动态状况和应急救援特征，建立基于最大路径可靠度和最短行程时间的两阶段优化模型；通过混沌搜索改进布谷鸟算法初始种群，并加入蛙跳算法改进局部搜索操作，设计混合布谷鸟算法，改善全局寻优能力；以某市某区部分区域路网为例，将该区域路网实时交通数据应用于模型和求解算法中。实验表明，利用两阶段优化模型和算法编码方案能成功获得出发点到救援点的动态可靠路径，相同行驶路径情况下模型与算法求解的最短行程时间与实地驾车获得的最短行程时间最大误差不超过8%，说明优化模型可行。3 种不同算法求解K最短路径的结果发现，混合布谷鸟算法得到的最短行程时间比粒子群算法和 经典布谷鸟算法得到的结果都要小，且计算时间最短，表明混合布谷鸟算法求解的结果最优，性能最好。     

面向高速公路混合交通流的车辆协同合流策略

为提高高速公路匝道合流区的运行效率、减少交通事故的发生,面向网联自动驾驶车辆(Connected and Automated Vehicles, CAV)与人工驾驶车辆(Human Driven Vehicles, HDV)混行的交通场景,提出高速公路匝道分层协作合流框架,该框架集成合流序列调度算法和协作合流算法,并根据车辆类型与车辆状态进行实时调整。首先,提出一种基于启发式规则的高速公路合流序列实时调度算法,优化合流区车辆的合流顺序,解决了传统固定合流序列无法适应HDV驾驶行为随机扰动的问题。然后,根据合流序列调度算法及当前车辆位置,判断协作合流的车辆组及其车辆类型,分别建立CAV-CAV、CAV-HDV和HDV-HDV的协作合流控制算法。通过试验仿真发现：相较于无控制情况和“先进先出”策略,总延误分别降低了21.66%、39.88%;协作控制区长度对燃油经济性存在一定影响,能耗随着距离的增加而减小,并存在一个最小值,即300 m,到达该值后能耗将逐渐增大;车辆之间车头时距的增加,对减小车辆能耗存在一定的影响。其中,HDV之间车头时距的影响大于CAV之间车头时距的影响。     

求解柔性Job-shop调度问题的混合粒子群算法

针对柔性Job-shop调度问题,提出了一种混合粒子群算法,该算法对设备分配和工序调度采用不同的编码方法和更新方式,提出了基于设备的初始化算法和基于工件序列的初始化算法来提高PSO初始种群的质量,同时提出了4种不同的邻域结构,分别实现了基于此四种邻域结构的模拟退火搜索算法,将它与粒子群算法进行有效混合来提高粒子群算法的局部搜索能力,实验表明HPSO的有效性.     

运动车辆检测与跟踪方法

为提高城市智能交通综合管理能力,提出了基于视频分析的运动车辆检测与跟踪方法。在城市交通干道路面环境中,根据运动目标与道路背景统计特性的差异,基于贝叶斯概率准则,提出一个自适应背景更新算法,检测分离运动车辆目标前景,采用卡尔曼滤波器实现对视频序列中车辆目标的运动检测与实时跟踪,并对在重庆某交通干道的交通流视频进行检测。试验结果表明:该方法在常规视频分辨率下能实现实时处理视频,平均检测准确率为94%,具有较好的实时性与鲁棒性,能够实现城市交通环境中各类运动车辆的检测与跟踪。     

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针对有时间窗的车辆调度问题，在标准遗传算法的基础上，加入爬山算法增强算法的局部搜索能力，通过保护全局最优基因的方法提高了算法的收敛能力，并辅以自适应变异算子，构造了一种改进的混合遗传算法。实验结果表明，改进后的算法具有抗“早熟”能力强、收敛速度快和局部搜索能力强的特点。     

不确定信息下应急救援路径选择模型

迅速有效的震后交通疏散及道路管制措施对降低地震损失具有重要意义.通过定义路网疏散连通度和安全行驶路线,对不确定信息条件下救援疏散和路径选择问题进行描述.将避难点分配、路径规划、车辆容量,以及不确定通行能力作为该问题约束条件,确立了以公交疏散问题为基础的应急救援车辆路径选择模型.考虑到模型仿真的局限性,转化为相同发车间隔下的公交均衡调度问题进行求解.以唐山抽象路网和人口分布为基础进行仿真实验分析,结果表明:不确定信息条件下选择安全救援路径,当救援车辆途中遇阻时,只需调整交叉口转向策略即可顺利通行,保证了救援调度工作的稳定.     

基于层次蝙蝠算法的应急车辆调度与交通疏散协同决策

城市路网多事故应急救援中，因交通拥堵造成应急车辆滞留现象时常发生，严重影响道路交通事故救援效率.提出通过交通疏散提高救援路径的可靠性，构建双层规划模型对应急车辆调度和交通疏散进行协同决策. 设计一种双层蝙蝠算法，上层算法在应急车辆需求、事故时间窗和可用车辆约束下求解响应时间最短的调度方案，下层算法在路段容量和疏散需求约束下求解多条最短路径的交通疏散策略，从中选取最短时间路径. 算例结果表明，本文模型通过缩短应急车辆在途时间有效提升了应急救援效率，算法具有优秀的寻优能力和运行速度.     

逆向可变车道交叉口信号配时优化方法

为提升逆向可变车道交叉口通行效率，提出一种基于逆向可变车道交叉口信号配时优化方法.假设车辆到达服从泊松分布，基于逆向可变车道交叉口车流运行特征，构建了逆向可变车道交叉口通行能力和延误计算模型；以周期时长、主预信号控制、逆向可变车道长度及饱和度等为约束，交叉口通行能力最大和平均延误最小为目标，建立了交叉口信号配时双目标优化模型，采用模拟退火算法求解.选取南昌市某交叉口分析了其设置逆向可变车道后，在高、中、低流量及不同左转比例下的运行效果.结果表明，本文所提方法在不同流量下均能提高交叉口的通行能力并减少延误，且更适合高流量交叉口；当高流量交叉口左转比例大于 20%时，交叉口通行效率改善更加显著.     

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在对多配送中心车辆调度问题进行直观描述的基础上，建立了该问题的数学模型。提出了采用距离最近分配法将多配送中心车辆调度问题分解为多个单配送中心车辆调度问题进行求解的策略．基于求解单配送中心车辆调度问题的禁忌搜索算法，设计了求解多配送中心车辆调度问题的算法，并进行了实验计算．计算结果表明，用本文设计的算法求解多配送中心车辆调度问题，不仅可以取得很好的计算结果，而且算法的计算效率较高，收敛速度较快，计算结果也较稳定．     

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优化应急车辆调度是降低突发事件造成重大人员伤亡和财产损失的有效手段. 在分析应急车辆调度问题、决策目标、决策变量和目标函数的基础上,构建了最小化整体损失的理想化调度模型. 针对该理想模型的参数难以确定的问题,提出以广义响应时间为基础,以实时交通量辅助决策,采用简化约束条件的方法建立了城市应急车辆调度的优化模型. 分析了路段行程时间和交叉口行程时间的计算,依据路段交通流量对城市应急车辆调度的影响划分道路服务等级. 基于威海市实际案例的分析结果表明,简化模型能够辅助优选应急车辆调度方案,验证了该方法的有效性.