基于遗传算法的定制公交多停车场多车线路优化

为了有效地定制公交线路方案以提高运行效率,针对目前定制公交多停车场多车线路优化大多采用先聚类后求解的问题,以及在进行定制公交线路优化建模时忽略上车区域到下车区域距离,或者将其设定为定值的问题,提出一种基于遗传算法的采用三段式混合编码方式的优化求解方法.根据实际过程中定制公交线路优化问题的描述,以路网中所有定制公交车辆总运营里程最小为优化目标,构建满足多个停车场、多个上下车站点、多辆定制公交车的线路优化模型.通过对模型的结构进行分析,采用包括停车场段、上车站点段、下车站点段的三段式混合编码、分段交叉以及翻转变异等遗传操作方法求解.以兰州市城关区部分交通网络为例,求解包含2个定制公交停车场、12个上下车站点的实际算例,以验证模型及算法的合理性.结果表明,采用基于遗传算法的三段式混合编码方式的算法能快速完整地求解出定制公交线路优化方案.该算法与K-means和遗传算法的混合算法相比,总运营里程减少2 km,上座率提升18.375%,定制公交车辆数减少1辆,运算时间能节省38.24%.      

BRT车站组的线路停靠组合优化模型

为了缓解公交车辆进入单车道快速公交(BRT)车站容易出现排队的问题,提出了BRT车站组的线路停靠组合优化模型。首先基于排队论推导出BRT车辆进站不发生排队的概率模型,然后以最小排队概率为目标,提出整个车站组的线路停靠混合整数规划模型,并针对该模型的求解分别给出了一种基于分布式并行搜索的全局最优解算法和一种基于贪心策略的次优解快速算法;最后通过算例计算出广州市某个典型BRT车站组的线路停靠最优方案,利用VISSIM软件对优化方案及现有方案进行了多次仿真。结果表明:所提出的方法能够有效缓解公交车辆的进站排队现象。     

BRT车站濒临交叉口的信号配时优化算法研究及应用

当BRT车站濒临交叉口时,上游交叉口的信号控制易影响下游车站的进站排队,进而影响车辆在车站的延误;以车辆在交叉口的延误和在车站的延误总和最小为目标,采用动力学、信号控制和交通流等方法建立交叉口的信号配时优化算法,并用Visual Basic实现算法。以广州市中山大道BRT的车陂交叉口与车陂站为案例,用Vissim仿真验证算法。仿真结果表明算法的正确性与实用性,实现了车辆的总延误最小。     

考虑接驳费用的车辆共享调度算法研究

针对现有的车辆共享调度算法未充分考虑车辆共享调度时造成的接驳费用问题,研究最小车辆规模最少接驳费用调度优化模型,并改进二分图匹配算法进行求解.根据车辆共享过程中调度方案的优化问题描述,以满足给定出行需求的车辆规模最小以及车辆调度接驳费用最少为目标,构建双目标优化模型.基于有向无环图对车辆出行需求进行建模,将模型求解转化为二分图最大匹配且权重最优匹配问题,提出Kuhn-Munkres算法求解最大匹配最小权重匹配的权重设置条件并进行证明,进而设计Hopcroft-Karp与Kuhn-Munkres算法融合框架进行求解.以安徽省宣城市部分出行为例进行模型和算法合理性分析,479辆自动驾驶共享车辆可以满足13575个出行需求;与未考虑接驳费用目标的调度算法相比,调度总费用减少40.8%左右.算法可求解最小车辆规模并降低调度成本.      

液化天然气客车维护周期优化的研究

利用LNG城市客车偶发故障期的现场数据,分析其故障分布规律并建立可靠性模型,拟合求出模型参数。结合LNG客车的使用要求,建立基于安全性目标的维护周期优化模型,和考虑车辆停驶损失的平均维护费用最小优化模型,并进行优化求解和结果分析。     

停车场电动汽车充电优化策略

针对停车场电动汽车充电服务,基于工作日期间车辆到达时间分布与电价波动特征,从停车场运营管理角度提出了2种充电优化策略:①为了使停车场用电负荷峰值最小和停车场总电费最低,从而建立了线性优化模型;②以拥有250个充电桩的停车场为例,以停车场各时段的电力负荷和总电费支出为评价指标,将提出策略与传统随到随充策略进行比较分析.结果表明,相比随到随充的运营策略,用电负荷峰值最小策略可使停车场电力负荷峰值降低69.9%,总电费最低策略可使停车场的总电费降低13.1%,证明了模型的实用性和有效性.      

大型营运客车在高速公路的换道安全性辨识

为了给大型营运客车换道预警系统设计提供参考,采用毫米波雷达、激光雷达、车道线识别传感器、GPS、视频监控系统以及控制器局域网（CAN）总线数据采集仪等设备,基于小型乘用车搭建浮动车采集平台。通过在试验线路上进行1.5×10⁴ km的驾驶试验,获取1 200余次营运客车的真实换道数据。以Jula提出的换道安全性模型为基础,结合营运客车的换道行为特征,通过分析换道进程结束后客车需要与周围车辆保持的安全距离,建立适合于营运客车的3类换道安全性识别模型（客车与自车道前方车辆、目标车道前方车辆、目标车道后方车辆）,并利用真实数据对3类模型进行验证。研究结果表明：客车换道持续时间均值为10.4 s,换道起始时刻与目标车道后方车辆的距离为10.0~40.0 m;所有换道样本中,73.3%的换道过程中客车速度要高于目标车道后方车辆,且超过90%的换道过程是由前方慢车引起;不同的速度区间下,车速和航向角联合变化情况下,驾驶人控制营运客车的横向偏移速度保持稳定,可认为客车驾驶人的心理预期换道进程存在固定经验模式,这与小型车换道的研究结论存在较大差异,传统的TTC预警算法识别率较低,在不同速度区间情况下,所提出的模型对客车与自车道前方车辆、目标车道前方车辆、目标车道后方车辆的换道安全识别评价准确率均超过了90%。     

综合效益最优的路边停车价格研究

为了研究市中心路边停车和路外停车场停车存在相互竞争的区域内的路边停车价格,提高城市停车系统的综合效益,考虑停车收费价格、停放时间、路边停车位搜索成本、路外停车场至停车者目的地的步行距离等影响因素,建立了停车用户均衡模型来研究停车者路边停车和路外停车场停车的方式选择问题,并对大量存在的路边停车巡游车辆和因此而造成的通过性车辆的延误成本进行了深入分析。以综合效益最优为目标,建立了基于停车方式选择的路边停车收费定价模型,运用MATLAB软件结合Frank-Wolfe算法进行了模型求解。算例结果显示:与不考虑综合效益时的路边停车收费定价相比,系统总花费减少18.8%,通过性车辆的延误成本减少37.4%,路边停车位停车需求分担率减少55.2%,证明了模型的有效性和实用性。     

基于双目标模型的CBD停车诱导信息配置优化

为实现城市商业中心区(CBD)全局静态交通分布目标,从考虑停车者的选择行为着手,以区域内信息板显示周期内排队车辆总数和总行程时间最小建立目标函数,采用基于最优组合的信息显示组合方式来发挥停车诱导作用,影响驾车者的停车选择行为,并通过遗传算法获得目标函数优化值;以长沙市"五一商圈"为例,设置诱导后总排队车辆总数减少46%,表明该模型能通过引导停车者不选择"过热"的停车场而选择次选停车场来减少彷徨交通量。     

不对等信息显示的城市停车预调度方法

以驾驶员出行过程中停车诱导效率最优化为目标,提出了一种停车不对等信息预调度模型。分析了停车调度研究的适用条件,以车辆到达停车场行程时间最小为目标函数,综合考虑交通流量、停车信息显示间隔、停车场选择概率、停车场饱和度等影响因素的量化方法,提出停车场不对等信息显示状态的阈值规定和自由组合寻优表达方法,并进行相应的计算方法研究;最后通过实例对比分析了同信息显示法和不对等信息显示法的停车诱导效果。计算结果表明:自由组合寻优法可减少约28%的驾驶员车辆停放行程时间。     

综合客运枢纽疏散流线设计优化方法

综合客运枢纽内部人员密集、通道网络复杂，且进出口数量较多，客流疏散效率不易提高。针对这个问题，不同于现有研究大多考虑改造物理设施，本文提出了通过控制通道开闭状态及通行流向，充分发挥既有设施通行能力的疏散流线设计优化方法。设计了由系统输入、疏散仿真及疏散流线优化模块组成的疏散流线设计仿真优化框架。其中，系统输入模块包含疏散需求、疏散网络、疏散行为参数；疏散仿真模块用于给定疏散流线方案下疏散效率的模拟测算；疏散流线优化模块则基于疏散仿真模拟结果迭代优化疏散流线方案。疏散仿真方面，考虑到行人在疏散途中可能动态修改疏散路线的特点，基于Logit模型构建了行人疏散择路行为模型。疏散流线优化方面，为提高疏散效率，避免局部通道过于拥挤，设计了以整体疏散时长、所有个体总疏散时间和通道最大饱和度最低为目标的疏散流线优化模型，并应用基于NSGA-Ⅲ的疏散流线多目标优化算法进行求解。以虹桥火车站到达层疏散场景为例开展模型验证，结果表明:相比于常规情况无特殊流线设计的疏散方案，优化方案的整体疏散时长、所有个体总疏散时间和通道最大饱和度分别降低36.2%、16.6%、51.6%。该方法对建设安全高效的综合客运枢纽内部行人疏散系统具有较好的参考及应用价值。      

基于时间依赖网络的城市交通紧急疏散线路研究

研究时间依赖网络的城市紧急疏散交通线路问题.在对考虑疏散过程中交叉口延误和通行能力、紧急疏散网络防堵塞改造已有研究的基础上,对紧急疏散时城市交通网络的时变特性进行分析,提出了动态路阻交通紧急疏散线路的思想.考虑到紧急疏散时不一定满足FIFO要求的特性,将研究对象转化为时间依赖非FIFO网络交通紧急疏散线路的确定问题,建...     

基于第二代非支配排序遗传算法的变速器齿轮系多目标可靠性优化

以某微型车变速器为研究对象,在变速器结构已确定、传动比最佳的条件下,以可靠性为主要约束,以齿轮系总体积最小、中心距最小和总重合度最大为目标建立变速器齿轮系多目标优化的数学模型.采用第二代非支配排序遗传算法对变速器齿轮系进行多目标优化并得到其Pareto最优解集.实例计算表明,该数学模型和优化程序是正确、有效.     

基于自适应网格粒子群算法的多目标配送优化模型

对配送方案的选择提出多目标优化,在满足客户需求的前提下,力求成本最低和各配送中心负荷均衡,建立多目标规划模型。运用粒子群算法对解空间粒子进行局部和全局的搜索,再运用自适应网格算法对非劣解外部集进行更新和维护,保持其规模。实证表明,采用基于自适应网格的多目标粒子群算法对该模型进行求解能够得到均匀分布于解空间的Pareto前沿。结果表明两目标具有一定的悖反关系,据此选择满意解。     

道路平面线形优化方法的研究及实现

将遗传算法应用于道路的平面线形优化设计,在一个可行域中自动搜索到一个最优或较优解,实现了全局寻优的目的。详细介绍了线路平面优化模型的建立,平面位置变动的具体原理,以及运用遗传算法优化线路平面位置的具体实现过程。研究表明,遗传算法运用于道路平面线形的优化设计是可行和有效的,能够实现全局寻优的目的,具有广阔的推广应用前景。采用动力有限元方法,研讨了基于FWD荷载作用下的水泥混凝土板下基础脱空与接缝传荷间的相互作用机理,以了解不同脱空尺寸和不同传荷能力对面板受力和路表各传感器弯沉盆曲线形状及弯沉盆参数的影响,为有效评定水泥混凝土路面地基脱空提供理论依据和参考。     

灾害事件下局域路网应急疏散交通分配模型

应急疏散的目的是要在灾害发生时将处于危险地带的人群尽快转移至安全地带。针对不同灾害事件类型而引发的单源单汇、单(多)源多汇网络状态的路网疏散问题分别进行了分析。在各路段通行能力的约束条件下,以疏散交通流量最大、总疏散时间最小为优化目标,运用最小费用最大流理论建立了局域路网疏散分配模型。通过实例对模型进行了求解,并在Matlab中得到了实现。通过查找最小截量组成弧的分布位置,并对路网中最小截量组成弧的路段扩容改造,进而有效提高局域路网的应急疏散能力。     

交叉口定周期信号控制多目标优化方法

为了克服以往采用加权组合方法将多目标优化模型转为单目标优化模型进行求解的弊端,以非饱和交叉口为研究对象建立了定周期信号控制参数的多目标优化模型,并以非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA II)为基础建立了直接求解单个交叉口交通信号多目标控制模型的相容优化方法。最后通过实例分析了延误、停车率、排队长度等常用交通信号控制目标的有效性和对控制参数的敏感性。研究结果表明:与单目标优化方法相比,多目标相容优化方法更能减少车辆在交叉口上的停车延误和排队长度;与加权组合方法相比,多目标相容优化方法能获得更优的综合交通效益。     

基于PARETO最优解的重型汽车传动系速比优化

针对某重型汽车动力传动系统匹配设计中遇到的参数反求问题,提出了基于PARETO最优解的重型汽车传动系统参数优化方法.建立了某算例车型的CRUISE仿真模型的近似模型,并将其作为多目标优化的代理模型.利用Matlab遗传算法工具箱对该优化问题进行了求解,得到了算例车型传动系参数的1组PARETO最优解集.结果表明,计算所得PARETO解集能为工程人员提供多种可选方案,方便其选择合适的传动系统参数.     

基于消防安全疏散标志的高精度室内视觉定位

为解决室内交通无法利用GPS进行定位的问题,针对室内普遍存在并且均匀分布的消防安全疏散标志,研究了基于消防安全疏散标志的高精度室内视觉定位算法.以计算当前位置距离地图中最近的1个消防安全疏散标志地点的位姿为目标,利用消防安全疏散标志的颜色特性进行颜色阈值分割.结合方向梯度直方图(HOG)特征与支持向量机(SVM)检测候选框中是否含有消防安全疏散标志,然后用加速鲁棒特征(SURF)全局特征进行特征匹配,利用最邻近(KNN)方法选取全局特征距离最小的K个地点作为候选定位结果.用SURF局部特征进行特征匹配,选取局部特征匹配数目最多的1个地点作为图像级定位结果,并计算当前位置在地图中的位姿.通过在地下停车场和大型办公楼进行实地测试,图像级定位的准确率在96% 以上,平均定位误差在0.6 m以下.实验结果表明,该算法满足了室内定位精度的需求,并具有良好的鲁棒性.      

基于列车运行时间偏差惩罚的高速列车节能优化方法

合理的安排列车在区间的运行方式能够有效的降低列车运行能耗。采用基于区间限速的列车工况确定策略确定列车区间运行工况, 以列车运行能耗为优化目标, 以列车运行距离、时间和列车限速等为约束条件, 在目标函数中加入列车运行时间偏差惩罚项, 建立基于列车运行时间偏差惩罚的高速铁路列车运行节能优化数学模型, 采用基于高斯变异和混沌扰动的改进人工蜂群算法对优化模型进行求解。以CRH3-350型动车组数据为例对模型与算法进行验证, 求解结果显示: 考虑列车运行时间偏差惩罚比不考虑列车运行时间偏差惩罚能耗可节省2.5%, 改进人工蜂群算法与基本人工蜂群算法、粒子群算法相比, 在目标值方面分别提高了4.2%和4.1%。采用基于区间限速的列车运行工况确定策略结合能耗优化模型能够满足不同限速和不同区间运行时分要求下的列车运行情况。表明所建模型和设计的算法有良好的求解效率和优化质量。