时变条件下基于收费策略的危险品运输网络优化

危险品运输网络优化能够降低网络风险,收费策略可有效降低危险品运输网络风险并保障运输企业利益。为使收费策略灵活性更强并准确反映出道路交通状况、人流状况的时变特性,将时变、费率构成、风险均衡及通过成本均衡同时考虑在内,基于时变收费策略建立了TV-HTTS双层规划模型,用于优化危险品运输网络;通过启发式算法及遗传算法求解模型,最后给出算例,并对结果进行比较分析。结果表明:时变收费策略将会影响危险品运输企业的运输决策,能进一步降低危险品运输网络总风险,同时降低危险品运输企业的总运输成本。     

危险品运输的集中管理模型

在定义危险品运输风险的基础上,建立了由政府集中管理的危险品运输网络优化模型,模型以政府最小化网络总风险为目标函数,同时政府从运输者角度出发,约束网络中的总出行时间不超过一定的范围,并针对建立的模型采用了相应的粒子群算法进行求解.最后应用算例分析了模型和算法的有效性.     

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随着经济的发展,危险品的运输量在大幅的增长,危险品对环境和人类的潜在风险在扩大。危险品运输事故一旦发生事故,可能会造成惨重的人员伤亡、长久的环境污染及巨大的经济损失。选择一条最佳的危险品运输路径,确保运输安全具有重要的意义。在相对发达的运输网络环境下通过最小化运输风险、最小化运营时间及最小化敏感目标人数,建立了危险品公路运输路径多目标决策模型,并利用基于决策者偏好信息的权重信息和开方乘方集成算子对3个目标函数进行集成,然后用扩展标号法计算最优折衷解,最后用一个例子验证了模型及算法的正确性和有效性。该方法有助于决策者在发达运输网络环境下选择合理的运输路径。     

非合作下危险物品运输网络的双层模型及博弈研究

在政府和运输商的双层约束条件下,对危险物品运输网络的设计进行了分析,在此基础上兼顾政府期望的风险和运输商期望的成本上不同的利益目标,建立一个双层规划模型,根据非合作博弈论的相关理论设计启发式算法进行求解,最后利用算例验证模型和算法的可行性.     

基于CA模型的危险品运输网络节点失效传递研究

为科学管理危险品运输,本文基于元胞自动机(CA)理论,结合节点负载重分配策略,研究了城市危险品运输网络节点失效传递的动力学行为。研究表明该模型能反映危险品运输网络节点失效的平均传递趋势及规模,能有效辨识网络中关键节点,具有可行性和准确性;加强对关键节点的保护力度,适当提高节点承载力,增强节点自我恢复能力可降低节点失效对危险品运输网络失效传递规模的影响。     

考虑风险公平性的危险品道路运输路径优化模型

本文通过风险补偿成本体现风险公平性,以最小化运输风险、最低运输成本以及最小化风险补偿成本作为最优目标,构建了危险品道路运输路径优化模型。通过线性加权法得到了多目标非线性整数规划模型的有效解。该模型体现了多种类、多批次危险品道路运输的风险公平性,对运输路径的选择更有实际参考价值。     

危险品运输网络节点失效渗流鲁棒性建模仿真

为了科学地进行危险品运输网络设计和节点选取,减缓突发状况造成的危害, 对突发情况下危险品运输网络节点失效渗流鲁棒性进行了仿真研究.结合液体透过缝隙 自然渗流和复杂网络渗流理论,建立仿真模型.根据设定的仿真场景和流程图,使用 MATLAB进行仿真实验,定量分析网络连通率、渗流节点数、渗流失效率和节点承载力; 定性分析不同节点度节点突发状况和不同节点承载系数对危险品运输网络节点失效渗 流鲁棒性的影响.结果显示,增加节点度过大或过小的节点数量会降低危险品运输网络的 鲁棒性,增加节点承载力则可加强鲁棒性和容错性.     

危险品运输关联网络级联失效建模及耦合特性

为研究危险品运输关联网络级联失效机理及耦合特性,在提出一个包含物理网络、服务网络和关联边的危险品运输关联网络模型的基础上,通过构建危险品运输关联网络级联失效模型,利用基于节点度的级联失效平均规模作为网络抗毁性评估测度,基于此对比研究了危险品运输网络关联网络级联失效机理及耦合特性.仿真结果表明：危险品运输物理网络和服务网络间关联边的“传导”特性并不相同,相同失效节点数目下,物理网络的级联失效节点数总大于服务网络,通过改变网络模型参数可提升关联网络抗毁性,且提升服务网络的参数比提升物理网络见效更快.上述结论对危险品运输关联网络的风险识别和应急管理具有一定的理论指导意义.     

突发状况下危险品运输网络鲁棒性建模和仿真

由于突发状况,危险品运输受到影响或威胁,其后果是致命的.因此针对危险品运输网络进行鲁棒性分析,以利于网络的设计和选择.本文基于自然渗流现象与复杂网络的渗流理论相结合,对危险品运输网络的鲁棒性进行定义,并从整体性角度,基于图论提出网络连通率;从微观细节的角度,提出渗流节点数、渗流失效率、节点承载力、渗流阻尼参数.从定义和实际出发,提出假设条件,建立模型,设定仿真场景.最后,根据仿真流程图,使用Matlab 仿真.根据仿真结果,定性定量分析不同节点度节点突发状况和不同节点承载系数对危险品运输网络节点失效渗流鲁棒性的影响.     

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。     

基于自适应小生境遗传算法的混合交通网络设计双层规划模型

在现有的交通网络设计问题研究基础上,采用双层规划模型来描述混合网络设计问题,其中上层模型综合考虑网络阻抗、投资额以及CO的排放总量三方面因素,建立起以三者之和最小为目标的优化函数;下层模型为用户均衡模型。根据所建模型的特征,利用一种基于自适应方法和小生境技术的改进遗传算法进行求解。实例计算证明：此模型和算法是研究混合交通网络设计问题的有效方法。     

基于多目标的高速公路出入口决策双层规划模型研究

规划和布局高速公路出入口时,应从全局出发,充分考虑整个公路网系统的功能和要求,综合交通条件、自然条件及社会状况.本文在综合考虑城市行政等级、城市规模大小的基础上,建立了上层规划以高速公路出入口的用地和建设成本、改进交通网络的成本和区域内的出行成本最小为目标函数,下层规划以交通网络车辆弹性需求用户均衡配流的双层规划模型,通过优化算法,在备选的若干出入口能较好的实现多目标优化.     

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研究混合交通网络设计问题,以交通网络总阻抗最小为目标,在建设资金的约束条件下给出了双层规划模型。将模拟退火算法中的退火策略引入到免疫克隆算法中,设计了求解模型的免疫克隆退火算法。算例验证了算法的可行性,并通过与模拟退火算法比较证明了设计算法的有效性。最后,在给定不同建设资金的约束条件下进行了灵敏度分析,并讨论了投资成本与网络总阻抗、建设资金约束与网络设计决策的关系。     

Mixed Transportation Network Design Based on Immune Clone Annealing Algorithm

This paper focuses on the mixed transportation network design problem. A bi-level programming model, constrained by investment budget, is developed to minimize the total impedance of transportation network. The immune clone annealing algorithm, which is designed by combining annealing tactic of simulated annealing algorithm and immune clone algorithm, is introduced to solve the proposed bi-level model. Compared with simulated annealing algorithm, the feasibility and effectiveness of the model and the algorithm is demonstrated through a numerical experiment. The sensitivity analysis on different investment budget constraints is provided, as well as the relation between investment cost and the total impedance of network, investment budget constraint, and decision on network design.     

综合客运通道设计的双层规划模型及算法

描述了综合客运通道的网络结构,分析了通道内旅客出行的广义费用函数,将运输成本、安全性、舒适性等服务属性作为出行阻抗的度量因素,以添加新的旅客运输方式为手段来优化旅客运输网络,设计了综合客运通道离散型网络优化设计问题的双层规划模型,上层模型以网络容纳的OD需求量最大为目标,下层模型为用户平衡问题．采用分支定界法对模型进行求解,并通过算例证明了模型的有效性．根据结果比较各方案的单位投资额所引起的网络容纳OD需求增加量,进一步从投资效率角度解释了方案的优劣,分析表明,该模型和算法能够得到综合客运通道网络优化设计的最优投资方案,为建设决策部门提供定量的决策支持．     

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。      

考虑铁路折扣的集装箱公路与多式联运博弈定价

针对考虑铁路运输规模折扣的集装箱公路直运与经陆港公铁联运的均衡定价问题,选用包含经济成本、时间成本和碳排放成本的集装箱公路直运与公-铁联运广义费用函数,构建上层以承运人利润最大化,下层以托运人广义费用最小化为目标的双层规划模型,结合算例采用基于灵敏度的启发式算法求解,并对托运人效用敏感权重系数进行敏感度分析,验证模型有效性。研究发现：公路和多式联运的价格博弈会促使双方运价下降;铁路运输规模折扣可以使多式联运通过降低运价提高货运分担率和利润,减少广义运输费用和碳排放;20%的铁路运输折扣可以使多式联运分担率从 29.44%增长至 45.37%,利润增加 14.20%,使所有集装箱运输广义费用下降 2.71%,碳排放减少16.70%;铁路直达海港可以使经陆港多式联运的货物分担率上升13.82%,利润上升33.27%,使所有集装箱运输广义费用下降4.24%,碳排放减少14.16%;托运人运输服务偏好会影响陆港的定价策略。     

基于极值优化的综合运输路网连续网络设计双层规划模型

本文提出了综合交通运输系统路网连续投资配置的双层规划模型，其中上层规划者在投资预算及其他约束条件下，考虑环境污染、土地占用及能源消耗等外部成本，对线路及综合交通运输枢纽做出连续的投资配置，以实现系统最优；下层网络用户在上层规划者的投资配置下，其路径选择满足确定用户平衡原则。最后，基于极值优化设计了求解该模型的算法，并给出了具体算例对算法进行验证。计算结果表明：所建立的模型符合实际情况，且采用的启发式算法也较有效。     

多运输方式竞争下的铁路快捷货运定价方法

不同运输方式存在运输价格、安全性、时效性和便捷性等方面的差异,这几个 因素决定了货物运输的广义费用.客户总是选择对自身来说广义费用最小的运输方式.快 捷货物运输是铁路近几年开发的货运新品种,在定价方面主要依赖个人经验,缺乏理论 依据.为此,本文研究了多种运输方式竞争下铁路快捷货物运输的动态定价方法,提出用 户广义费用最小化模型和双层规划模型,并通过呼和浩特至北京的货运数据比较了这两 种定价模型对定价及总利润的影响.结果表明,双层规划模型优于广义费用最小化模型.     

多模式条件下需求变动时铁路客票价格 制定的优化模型及算法

给出了1个双层规划模型来描述多模式条件下需求变动时铁路客票价格的制定问题, 并给出了该模型的求解算法.最后用1个简单的算例说明该模型及算法的应用.