基于多旅行商问题的应急设施服务区划分模型

基于多旅行商问题,增设集散中心需求及应急服务设施资源容量约束条件,以最小化遍历区域内全部集散中心的综合旅行时间成本为优化目标,构建一种应急设施服务区划分模型,确定各应急设施的服务区范围.设计一种复合算法求解模型,首先基于P-中值选址模型的优化理念,形成初始方案;继而加入禁忌搜索算法,结合LKH求解器对模型进行迭代优化求得最优解.基于宁波市北仑区实际拓扑网络进行案例分析,验证了模型和求解方法的有效性.     

基于多目标优化的应急设施选址-配送模型

针对频发的突发事件,应急设施选址与配送路径规划对快速开展救援活动、减少事件损失具有重要意义。通过构建基于多目标优化的应急设施选址配送模型,同步解决应急设施选址和配送路径规划问题。模型目标函数包括3个方面:最小化总物资运输时间成本、最大化应急设施设置容量和最小化应急设施设置数量。在此基础上,设计了一种多目标遗传算法,结合快速非支配排序对模型进行求解,以获取最优应急设施选址配送方案。此外,基于苏尔福斯网络进行了案例研究,证实了所提出模型和算法相比于传统方法的有效性与优越性。     

应急服务设施选址优化研究

从提高应急服务水平的角度出发,构建应急服务设施选址优化模型.所建立的模型以最大化应急服务设施覆盖总权重和最小化投资建设费用为目标.先采用定性方法找到候选点,然后在规划设施点数目、土地投资费用及服务能力限制下,使用定量方法建立多目标0-1整数规划模型,并使用线性加权和法将多目标问题转化为单目标问题进行求解.使用MATLAB中的BINTPROG函数与遗传算法两种方法对模型进行求解.以泗洪县消防站的选址规划为例,通过两种方法求解结果的对比验证了遗传算法的合理性,并确定准确的消防选址点.研究结果表明采用所提出的优化模型与求解算法能够得到准确的选址点,进而提高应急服务水平.     

救援时间限制下高速公路网应急设施点选址模型

应急资源布局问题是高速公路应急管理的关键。通过建立数学模型,提出一种优化高速公路网中应急设施点布局方法。首先,通过分析高速公路网中应急需求的布局特点,依据事故发生概率、事故影响范围和路段平均车流量确定在某个交通事故情形下需求点的应急需求。然后,基于需求分析建立应急设施点选址模型。通过救援时间限制确定设施点的覆盖条件,选择救援时间短、物资供给能力强的待选点建立设施点。最后,采用基于拉格朗日松弛的启发式算法对模型进行求解。通过计算实例验证,该布局方法针对高速公路网的应急需求,保障了应急事件救援时间,为高速应急设施点布局提供了新思路,可适用性强。     

基于服务可靠性的应急救援设施选址问题研究

设置应急救援设施的目的是为需求点提供快速、可靠的救援服务。针对城市事故灾害应急救援行动,提出救援设施的服务可靠性是由车辆从救援设施到救援需求点的时间决定的。在分析了应急救援设施选址问题的基础上,根据系统可靠性的理论,建立了基于服务可靠性的救援设施选址模型,并分别采用分枝定界法和混沌搜索算法进行模型求解。实验表明,这两种算法都能有效的求解该模型。     

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。     

浅议高速公路服务区的规划与设计

高速公路服务区是高速公路上为旅行提供多种服务的重要设施。随着高速公路服务区的不断建设和发展，其规划设计的理念也发生着新的变化。     

基于客流需求的城际列车时刻表模型改进研究

列车时刻表的编制是铁路旅客运输组织的关键问题,如何优化时刻表,最大限度缩短旅客的旅行时间,具有重要的理论和现实意义.然而,既有基于客流需求的时刻表优化模型大多数假设列车顺序固定或不允许列车间任意越行,离实际尚有一定差距.针对这一问题,本文以最小化旅客在站等待时间和在车旅行时间的线性加权为优化目标,综合考虑列车停站、区间运行、安全间隔、列车容纳能力等约束,在定序无越行和定序有限越行模型的基础上,构建了更一般的非定序任意越行混合整数二次规划模型,并利用ILOG CPLEX分别进行求解.最后,以某城际高铁为例进行案例研究.结果表明,本文所提的非定序任意越行模型求解质量最好,且能有效减少旅客全程旅行时间,具有可行性.     

多源风险防控下危险废物物流的应急选址模型

为有效防控危险废物安全事故的环境污染、人员伤亡及财产损失,提出一种多源风险防控下危险废物物流的应急选址模型.根据风险受体和环境介质的多样性,构建多源风险度量模型;考虑应急服务半径和多源风险控制的隶属关系,设计"多源风险控制"系数,以多源风险控制最大化和应急成本最小化为目标,构建0-1整数线性规划模型;根据模型计算的复杂性,设计基于遗传算法的多目标求解方法.通过算例验证模型和算法的有效性,计算结果表明:新模型和算法可为危险废物应急管理提供有效选址方案,相较于传统精确算法,新方法可为小规模问题提供的优化方案节约应急成本0.02×108元,并在求解大规模问题时缩短91.67％ 的搜索时间.     

信息作用下随机多方式网络停车换乘行为

为考察交通信息对停车换乘行为的影响,建立了随机多方式交通网络均衡模型．其中,假设出行方式有小汽车、步行换乘地铁和停车换乘3种;出行者按有无信息装置分为2类,其出行方式、旅行路径／线路和停车设施选择决策基于Probit模型,以随机方式进行．构建了与均衡条件等价的变分不等式模型,并采用基于模拟的启发式算法求解该模型．算例结果表明,信息质量对停车换乘行为、设施利用率以及信息装置市场占有率有明显影响．     

Emergency Evacuation Model and Algorithms

A scientific and effective emergency evacuation plan plays an important role in improving the event reaction ability of the urban traffic system, as well as, saves rescue time and reduces property losses. Evacuation route construction and network distribution in each network junction are vital for evacuation planning problems. An optimal objective based on the shortest emergency time is established and the optimal solution is acquired using the Pontryagin minimum principle. The evacuation route construction algorithm and traffic flow assignment algorithm in each junction are employed to deliver the traffic flow in the evacuation area to a safe region rapidly and safely. The idea of feedback is introduced in the execution using real-time information to adjust and update the evacuation plan. The simulation result shows that the proposed model and algorithm can be effectively carried out in an emergency evacuation.     

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实施科学有效的应急疏散策略对提高城市交通应急响应能力、节约救援时间和降低灾害带来的生命财产损失具有重要的作用。疏散路线的构建和各疏散路口的路网分配问题是应急疏散问题的关键所在。在描述路网疏散问题的基础上,构建了以总疏散时间最小化为目标的疏散模型,并运用庞特里亚金最大值原理获得模型的最优解条件。设计了疏散路线构造算法和路口车辆分配算法,用于引导待疏散车辆迅速地疏散到安全区域。在疏散过程中引入反馈思想,利用实时的路网状态信息对疏散策略进行更新调整。仿真结果表明所提出的模型和算法能较好地对路网进行应急疏散。     

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.      

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。      

基于多中心车辆路径问题的收益分配优化研究

针对多中心车辆路径优化过程中配送中心间合作收益分配不均衡的问题,引进物流服务提供商作为协调者促成配送中心间形成合作联盟.首先,以多中心共同配送总成本最少为目标建立数学模型;其次,应用客户点聚类方法形成初始线路,并设计了GA-PSO混合算法进行线路优化;然后,运用MCRS(Minimum Cost-Remaining Saving)法、Shapley法、比例最小核心法、弱最小核心法和最小核心法分别求解多中心收益分配模型,并应用联盟稳定性方法选择最优收益分配策略;最后,应用严格单调路径方法,以物流服务提供商收益最大化为目标,研究联盟合作序列形成过程和多个联盟的存在形式,并进行了实例验证.结果表明,本文方法有利于促进配送中心间形成联盟,并可应用到以多中心车辆路径优化为基础的物流运输网络合作联盟形成、拆分及网络优化的过程中.     

基于双层规划的危险货物配送路径鲁棒优化

针对不确定环境下带时间窗的多配送中心危险货物配送路径优化问题, 提出一种含鲁棒控制参数的鲁棒优化方法; 综合考虑危险货物运输风险、运输费用和服务时间窗, 构建了危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化模型, 上层模型追求运输风险和运输费用最小化, 下层模型采用用户均衡交通分配模型; 根据Bertsimas-Sim鲁棒优化理论, 对含有不确定参数的上层模型进行鲁棒对等转化; 联合增强型Pareto遗传算法和Frank-Wolfe算法构建了求解多目标双层鲁棒优化模型的混合算法, 采用3段式编码和解码方法、等位匹配交叉操作以及翻转变异等遗传操作方法求解上层模型, 采用Frank-Wolfe算法求解下层用户均衡模型; 以经典的Sioux-Falls交通网络为例, 对含有3个配送中心、7个需求点的危险货物配送路径优化问题进行案例分析, 以验证模型及其算法的合理性。研究结果表明: 当鲁棒控制参数分别为0、30和60时, 构建的混合算法能分别快速得到3、2和3组鲁棒最优解, 且所有解均为包含具体运输路段和发车时刻的配送方案, 而非配送顺序; 该混合算法与传统两阶段启发式算法相比, 运算时间能节省54.74%。可见, 该混合算法无论是在求解效率上, 还是在解的表达形式上均优于两阶段启发式算法, 能较好地完成不确定环境下危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化任务。      

基于服务分区的常规公交枢纽布局优化模型

为提升公交系统运输效能与服务质量,并针对以往仅从网络流量或土地利用单 一角度求解枢纽最优布局问题的局限性,从解析枢纽“服务分区”特性入手,建立“枢纽服 务分区、线路干支分离”的城市常规公交枢纽布局优化模型;进而基于网络解构思想简化 模型复杂度、探索最优求解算法并加以实现;最后结合苏州工业园区实际案例验证模型 与算法普适性,并对模型的关键参数进行灵敏度分析.结果表明：通过引入“服务子区”概 念可以从系统最优角度实现交通需求与土地利用互动的数学表述,因而可更科学客观地 反映城市公共交通网络服务的实际特性与公交枢纽规划实践.     

基于模糊集值理论和TOPSIS法的应急避难所选择研究

针对城市突发事件下人员疏散应急避难所的选择,从安全性、可达性、应急服务能力三个方面构建评价指标体系。考虑到评价指标的不确定性,采用指标区间评分和模糊集值统计理论确定评价指标权重值,利用TOPSIS法原理构建应急避难所选择综合评价模型,确定各评价指标的最优解与最劣解,通过计算各评价指标到最优解和最劣解的距离得到各备选应急避难所与最优解的接近程度,按照接近程度对各应急避难所进行排序。实例计算结果表明：到危险源距离、避难所容量、到医院距离、到救援物质仓库距离是避难所选择的主要因素,到最优解距离越小,接近程度越大,该应急避难所越优。     

物流配送中心选址双层规划模型与算法

新建物流配送中心在选址时不仅要考虑到与已有配送中心的竞争,还要预测到未来可能出现的竞争者,否则将会在竞争中处于劣势地位. 因此建立了“原有配送中心-新建配送中心-未来加入配送中心”这一框架下的双层规划模型,为竞争环境下的新建配送中心选址提供决策依据. 上层目标极大化新建配送中心在计划期内的市场份额,下层目标极大化未来竞争者的市场份额. 其中市场份额由配送中心与需求者之间的距离作为可观察项的多项logit模型来刻画. 设计了遗传算法求解,最后通过实例验证该模型与算法可以有效的避免损失,提高新建配送中心的竞争力.