���й���ϵͳ��������Ż������о�

采用混合整数优化方法,研究城市公交系统宏观网络优化整合问题. 根据区域间服务水平要求、公交供给能力以及满足一定乘客出行要求,构造公交系统宏观网络优化整合多目标模型,该多目标函数考虑乘客总出行时间成本、各公交方式的建设总费用、各公交方式的能耗和污染物排放总费用、枢纽建设总费用最优;并给出最优解的多方案求解步骤;针对多节点采用Branch-Cut算法进行求解,提高求解效率;通过算例对模型和算法的可行性和有效性进行了验证,说明该算法可得出不同发展阶段下的公交宏观网络最优布局方案;结果表明,提出的模型与算法能对城市公交宏观网络布局提供辅助决策支持.     

轨道交通单线接运电动公交调度优化模型

针对乘客由轨道交通换乘接运电动公交过程中等待时间长、候车成本高等问题,提出一种面向高峰时段乘客换乘情况的轨道交通接运电动公交的时刻表优化方法。通过分析换乘过程,以换乘乘客等候时间成本、换乘失败成本、电动公交使用成本和充电成本共4项成本之和最小为目标函数,以电动公交的发车顺序、换乘乘客的等待意愿、电动公交充放电特性对行驶里程产生的影响等作为约束条件,构建混合整数非线性规划模型。在接运公交的运输需求方面,考虑了除换乘乘客外本地乘客出行需求变化对接运电动公交时刻表的影响。最后提出一种混合人工蜂群算法求解模型,通过与遗传算法、粒子群算法的对比,进行了算法的敏感性分析。结果表明：目标函数总成本为1 355.32元,相比原成本降低了23.56%,其中,换乘乘客等候时间成本为298.17元,换乘失败成本为84.03元,公交公司运营成本为867.40元,电动公交充电成本为105.71元,验证了构建的模型对时刻表优化问题的有效性。     

基于混合粒子群算法的白车身焊接机器人路径优化

提出了一种由粒子群算法和遗传算法有效结合的混合粒子群算法。以某型轿车前地板线焊接工位机器人的路径规划为例,分别采用混合粒子群算法、遗传算法对机器人的焊点焊接顺序进行求解。2种算法在Matlab中的仿真优化结果表明:混合粒子群算法在求解路径优化问题上能得到更佳的焊接路径。     

基于综合成本优化的公交多模式站点停靠方法

为提高公交运营质量,基于综合成本优化研究公交多模式站点停靠方法,首先考虑公交通行能力、客流关系、时间关系、发车间隔和满载率等约束条件,分析停站模式的影响因素及定量化表示;其次建立以乘客出行成本和公交运营成本最低为目标的参数优化模型;最后设计基于遗传算法的求解算法并给出算例。利用实际案例对模型进行求解和验证,结果表明:高峰小时采用多模式站点停靠方法后,乘客出行和公交运营综合成本较未优化前降低51.1%。     

到场飞机排序及调度问题的Memetic算法

为克服遗传算法求解多跑道系统到场飞机排序及调度问题时局部搜索能力不强的弱点,建立了该问题的混合整数0-1二次规划模型.通过证明同型飞机在每条跑道上都应按其预计到达该跑道时间的先后顺序依次着陆这一命题,设计了遗传算法与局部优化算法相结合的Memetic算法.算例结果表明:其运行10次的最劣解均不劣于其他遗传算法的最好解,且在5条跑道、20架飞机的情况下,Memetic算法求解时间为0.17 s,与精确算法相比,能满足实时应用需求.     

受约束的过道布置问题建模及优化方法

为了研究过道布置问题中设施关系对布局的影响,首先,考虑定位约束与排序约束,构建过道布置问题混合整数规划模型,并提出一种求解该问题的自适应混合克隆选择算法,在克隆操作之前新增符合受约束过道布置问题特性的2-opt操作,随后对所产生种群中最优个体进行禁忌搜索操作,对其他个体进行变异操作并设置自适应变异概率;然后,对模型进行精确求解以验证模型的正确性且求解结果为算法提供了理论依据;最后,应用所提算法分别对受约束过道布置问题与基本过道布置问题的42 ~ 49规模实例进行测试,并将求解结果与克隆选择算法、遗传算法、分散搜索算法、花授粉算法以及烟花算法进行对比,结果表明:混合克隆选择算法可以达到当前先进算法的求解效果且在算例sko-42-04与算例sko49-03上表现更优.      

考虑个性化出行需求的多模式公交路径规划

在多模式公交出行中,传统的路径规划方案已无法满足出行者日益增长的出行需求. 为提供基于出行者多种出行需求的个性化路径规划方案,通过IC卡刷卡数据模拟公交时刻表,建立基于模拟时刻表的多模式公交路网模型;采用动态阈值化法建立个性化出行需求评价值模型;设计深度优先搜索-遗传算法（depth first search-genetic algorithm,GA-DFS）,并基于此组合算法提出初始种群产生策略和两点变异方法;最后,假设了3种不同出行需求的出行场景,将某市区的多模式公交路网数据应用于模型和求解算法中,并与使用较广的模拟退火-遗传算法（simulated annealing-genetic algorithm,GA-SA）进行对比分析. 仿真结果表明:所提出的算法与模拟退火-遗传算法相比,平均迭代次数减少了42%,寻优能力提高了50%,并且可以提供基于乘客多种出行需求的路径规划方案.      

基于旅行时间满意度的城际列车开行方案

分析了影响城际铁路旅客旅行时间满意度的主要因素,提出了固定时间消耗和额外时间消耗的概念.同时,考虑客流量的不确定性.在此基础上,构建了以旅客旅行时间满意度最大化、铁路运输企业运输成本最小化,并包含有机会约束的非线性多目标混合整数规划模型,并根据模型特点设计了遗传算法对算例进行了求解.通过算例验证,提出的模型及算法是可行的,能够为制定城际铁路的开行方案提供参考.     

基于高速公路养护的石料场规划研究

为了解决我国高速公路养护管理中料场随意布设、生态环境破坏严重、各种小型石料场的不良竞争,而难以保证养护所需石料质量的问题,基于陕西省石料场的分布和资源特性,研究了石料场和养护站点的关系;将石料场的布置简化为离散选址问题,建立了混合整数规划模型,运用Dakin分支定界法进行求解;阐述了石料场规划布局的原则和影响因素;应用混合整数规划模型和Dakin分支定界法对陕西省关中地区的高速公路养护石料场进行了规划布局。结果表明:应用混合整数规划模型和Dakin分支定界法进行石料场布局可以得出合理的石料场布设方案。     

随机需求下公交网络设计的期望值模型与求解算法研究

科学规划公交系统是解决城市交通拥挤问题的有效手段,公交网络设计问题更是公交体系规划的重点与难点。公交需求作为公交网络设计的输入条件,在现实中具有不确定性。鉴于此,假设不确定乘客需求具有随机特性,来研究随机需求下公交网络设计问题的优化方法。以乘客成本与运营成本最小化为优化目标,构建了多目标规划的期望值模型。将遗传算法与模拟退火算法相结合,设计了求解模型的遗传模拟退火算法。最后,通过算例验证了提出的模型与算法的有效性。     

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。     

考虑特定OD分布形态的路网容量双层规划模型

针对以往道路网容量模型在假设,模型建立及算法方面存在的典型问题,提出基于特定OD分布形态的路网容量双层规划模型。其中上层模型为考虑一定服务水平限制下能通过路网机动车的最大容量,反映OD需求分布形态与路网匹配程度,下层问题是考虑OD需求分布条件下用户均衡分配问题,并为模型设计了算法求解。最后以上海市某区域的目标年规划路网的属性条件为例,求出容量可行解。实例结果分析表明,该模型、算法有效,能为考虑可持续发展的路网规划决策提供科学的决策依据。     

集装箱船舶支线运输航线优化算法

以枢纽港船舶限制时间和支线船舶容量为基础,分析了轴-辐式网络运输模式。以船舶最小总航行时间为目标函数,建立了混合整数规划支线集装箱运输模型。通过设计巡回路线方法实现杂交和变异,更新了解的构成,运用遗传算法求解模型。计算结果表明:当船舶容量为150 TEU时,在160次迭代后,总航行时间为708.6 h,航线数量为8条;当船舶容量分别为100、150 TEU时,在150次迭代后,总航行时间为714.6 h,航线数量为9条;对枢纽港船舶限制时间和支线船舶容量进行方差分析,F检验统计量的概率值均明显小于0.05;对支线船舶容量和运营成本进行敏感性分析,增大船舶容量能够减小航线数量和运行时间,但增大了运营成本,增大枢纽港船舶限制时间能够减小航线数量;考虑航行时间和运营成本,当船舶容量为150 TEU时最合理。     

有时间约束的城市配送网络结构研究

城市配送网络结构设置应考虑服务水平和成本两个影响因素。针对有时间限制的货物配送,以城市配送网络总费用最小化为目标,研究不同配送需求下的最优城市配送系统结构,建立非线性混合0—1规划模型。用蚁群算法求解,得出满足时间约束且使系统成本最小的城市配送网络层数和节点设置情况。对城市配送网络的设置进行实例分析,以验证模型和算法的可行性,为城市配送网络的建设、运营和优化提供理论依据。     

基于双层规划的公交车调度问题的模型与算法

城市公交车辆调度的主要目的是在方便乘客出行的前提下追求企业利益的最大化,其关键问题是在企业如何进行公交车辆配置和安排一天中各个时段上的发车频率.在对现有问题研究的基础上,基于对调查数据的分析和推导,建立了以乘客满意度为上层目标、企业运营效益为下层目标的双层规划模型,并对此设计了一个遗传模拟退火混合优化算法,结果表明:本文提出的双层模型和设计的遗传模拟退火算法具有一定得有效性和可行性.     

成熟期快速时尚品物流分销网络选址-分配模型

为解决快速时尚品在成熟期网络销售过程中的物流节点选址与分配问题,以分销网络收益最大化作为决策目标,考虑销售策略及提前期约束的影响,构建了由4个参与方和4层物流设施构成的快速时尚品物流分销网络的多周期非线性混合整数规划模型,并采用遗传算法确定产品折扣率以及中央仓库、第三方物流企业和自取点的选址、分配及服务方案.算例结果表明:当折扣率为0.687时,物流分销网络总收益最大;当集货期大于等于2d时,物流分销网络总收益的增长率迅速减小.     

单线铁路平行运行图通过能力的遗传算法

在分析单线铁路成对非追踪平行运行图区间通过能力整数规划模型的基础上提出了该模型的遗传算法,经经验,用该算法解决单线铁路平行运行图的区间通过能力计算问题行之有效的。     

停站约束下多列车运力分配与定价联合决策模型

基于收益管理的思想将铁路货运市场分为合同市场和自由市场,针对铁路运输网 络中每个OD,合同市场的运力需求服从正态分布,自由市场的运力需求表现为价格的反应函 数并辅以随机变量来反映需求的波动性.同时考虑列车的停站约束条件,以列车的停站方案、2 个市场运力分配方案和自由市场的运价为决策变量,构建多列车运力分配和定价联合决策的 混合整数概率非线性规划模型,利用粒子群算法对模型求解,通过算例验证了模型和算法的 有效性.最后以双市场统一定价策略为对比方案,结果表明,本文所建立的模型可有效提高收 益,且自由市场需求波动越大,收益优化越显著.     

共享车辆基地的城轨车底运用与检修计划协同编制

科学的列车车底运用计划是实现轨道交通运营秩序顺畅和能源节约等目标的重要保证。在城市轨道交通土地资源合理运用的前提下，协同优化车底运用与维修养护有助于充分利用车底资源。本文以共享车辆基地的多条城市轨道交通线路的车底资源运用计划为研究对象，研究基于多线多车辆段基础设施网络的车底运用计划与检修计划的联合编制问题，以车底运用及检修成本最小为优化目标，以车底运用状态和检修累计值为决策变量，考虑车底连接约束、检修约束及车辆段检修能力约束，构建混合整数线性规划模型，并提出一种混合启发式算法进行求解。以某市地铁为例，结果表明，网络运营比单线独立运用的总运营成本减少了8.1%，验证了模型及算法的有效性。通过确定合理的编制周期和车辆段检修功能布局可进一步实现车底资源的优化配置，为相关部门合理进行车辆段布局及车底运用提供参考。     

铁路枢纽内班列车流的组织优化研究

优化枢纽内班列车流的组织是提升班列组织效率的重要途径.基于班列作业时 间,反推可能的运输服务,构建枢纽内班列车流组织服务网络.通过将不同联弧能力进行 差异化设置,使其满足货运需求总量约束及班列组织对不同品类货物运量的要求.以运输 服务组织总费用最小为目标,构建铁路枢纽内班列车流组织的混合整数规划模型.该模型 在铁路运能逐步释放和提升的背景下,以满足枢纽内班列开行所要求的基本车流为约 束,而弱化了班列车流组织过程中区段和站点作业能力约束.最后通过算例验证了模型的 可行性和有效性.