关于完善公路养护投资管理的探讨

针对我国目前公路养护投资管理工作中存在的投资管理不科学、投资效益不高等问题,探讨了如何完善公路养护工程投资管理的基本思路和对策,即在养护投资管理中实行定额管理、推行养护工程费制,对养护资金的分配和安排应进行费用-效益分析和优化研究,完善养护工程造价管理体系,加强养护费用审批制和监督机制,还建立了基于路况综合评价指标和交通量因素的养护费用预测模型,为推进养护市场化提供理论支持.     

关于完善公路养护投资管理的探讨

针对我国目前公路养护投资管理工作中存在的投资管理不科学、投资效益不高等问题,探讨了如何完善公路养护工程投资管理的基本思路和对策,即在养护投资管理中实行定额管理、推行养护工程费制,对养护资金的分配和安排应进行费用-效益分析和优化研究,完善养护工程造价管理体系,加强养护费用审批制和监督机制,还建立了基于路况综合评价指标和交通量因素的养护费用预测模型,为推进养护市场化提供理论支持.     

公路养护资金分配的多目标模糊优化动态规划分析

路面养护决策时,为了将有限的资金分配到最需要养护的路段,发挥最大的经济效益,通常需要将道路使用者和投资者的效益用不同的指标表示。而各指标之间存在不可公度性,本文通过建立多目标模糊优选动态规划的多目标优化模型,求解具有多个量纲不一的定量评价目标,或者既有定量目标又有定性目标的有限养护资金优化分配问题。通过对实例计算分析,验证了模型的有效性。     

寿命周期费用与可靠性关系模型分析研究

在武器装备研制决策中，可靠性和寿命周期费用是两个重要的决策要素．通过对影响和受制于可靠性的寿命周期费用要素进行分析，建立了可靠性和寿命周期费用之间关系的数学模型；在引入可靠性增长模型和资金时间价值后，建立了二者目标优化模型；利用优化模型进行了决策分析研究．对最佳可靠性指标的论证及确定可靠性增长时间具有实际指导意义．     

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针对我国目前公路养护工程投资管理工作中存在的投资计划缺乏合理依据、投资管理不科学、投资效益不高、市场化程度培育不足、投资监督机制不健全等问题，探讨了如何完善公路养护工程投资管理的基本思路和对策，即在养护投资管理中实行定额管理、推行养护工程费制，对养护资金的分配和安排应进行费用一效益分析和优化研究，完善养护工程造价管理体系，加强养护费用审批制和监督机制，还建立了基于路况综合评价指标和交通量因素的养护费用预测模型，为推进养护市场化提供理论支持．     

线路与编组站能力限制下的车流组织模型与模拟退火方法

研究了在线路能力，编组站能力（改编能力，通过能力及可利用的调车线数量）与装卸车能力受限条件下的车流组织方案优化问题，其目标是最小经集结费用，改编费用，换算车公里费用，以及组织始发直达而产生的换算车小时消耗，并满足车站和线路的有关能力限制，为此，建立了该问题的两类数学优化模型，大规模的非线性混合整数规划形式和非线性０－１规划形式，基于此类问题的难度，采用了模拟退火算法处理所建模型，其有效性通过对两类     

高速公路养护资金的优化分配

结合高速公路的养护实践,讨论了养护资金的优化分配问题;用动态规划法实现养护资金的单目标优化分配;利用线性加权和法与隐枚举法实现养护资金的多目标优化分配.     

考虑混合交通的两车道城镇道路养护优化研究

为了研究适合中国城镇道路混合交通特点的道路养护优化策略,在总结已有研究的基础上,改进了机动车延误计算模型,提出了包括养护费用、机动车延误损失、非机动车延误损失和交通事故损失在内的总耗费目标函数.通过求解该函数的最小值来确定最优作业区长度及养护作业起始时间.利用"试错法"对模型进行了求解,并通过算例进行了分析.结果显示,养护作业区长度和作业起始时间是制定养护策略的关键因素,在养护路段长度一定的情况下,通过合理设定作业区长度和起始时间可使总耗费最省.     

高速公路沥青路面养护费用模型建立及维修排序

将高速公路路面现时服务能力指数PSI与路面养护费用相联系，通过大量的典型路段的分析，建立养护费用模型，并对需要养护维修路段进行优化排序。本文为高速公路沥青路面的养护维修及路段的优化排序提供一个简捷的参考方法，为路面养护科学决策创造了条件。     

高速公路沥青路面养护费用模型建立及维修排序

将高速公路路面现时服务能力指数PSI与路面养护费用相联系,通过大量的典型路段的分析,建立养护费用模型,并对需要养护维修路段进行优化排序.本文为高速公路沥青路面的养护维修及路段的优化排序提供一个简捷的参考方法,为路面养护科学决策创造了条件.     

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.      

动车组单部件两级非完美维护策略及优化研究

对动车组部件的维修保养是保证车辆在运营期间具有一定可靠度的重要措施,其维护周期的确定直接影响铁路运输安全.基于我国动车组的多级维护制度,提出部件的多等级非完美维护策略.选取动车组四级修时更换的部件为研究对象,建立了一种基于里程故障威布尔分布的两级非完美维护模型.以我国现行的动车组维护计划为框架,提出了动车组部件的两种维护方案,将维修时间和维修成本作为优化目标,应用多目标遗传算法对研究区间内的维修周期和所需的维修等级进行决策,并与单一非完美维护模型的优化结果进行比较.研究结果表明,两级非完美维护策略能以更低的维护成本得到满足可靠度要求的维护计划,且在不严格匹配整车维修等级的部件维护方案下得到的维护计划能够在较少的维护成本和维护次数下使部件处于较高的可靠度,更具经济性和安全性.      

基于免疫优化的单目标多模态期望值规划

为了求解未知随机变量分布下单目标多模态期望值规划,通过引入检测候选解是否为局部最优解的随机函数,将该期望值规划问题转化为多目标期望值规划问题,并进一步探寻问题的转化关系,获得在一定条件下有效解是最优解的结论;根据样本平均近似化思想,将多目标规划转化为非恒定样本采样的近似化模型,并基于克隆选择和免疫记忆的机理,通过设计递归非支配分层、样本自适应采样和自适应繁殖与变异方案,引导进化种群往优质个体所在区域转移,提出了求解该近似化模型的免疫优化算法.仿真结果表明:与参与比较的多目标优化算法相比,该算法搜索多个最优解方面有明显优势,搜索效果稳定,噪声抑制能力强;求解低、高维标准测试问题获得最优解的数量分别平均提高了20%和70%.      

有轨电车燃料电池混合动力多目标匹配优化

有轨电车燃料电池混合动力系统配置对整车动力性能、系统效率及经济效益具有重要影响，但是目前缺乏有效的优化匹配方法. 基于有轨电车沿线动态工况下的牵引功率计算，提出了面向服役周期成本最低的燃料电池有轨电车混合动力系统匹配优化方法. 以混合动力系统整车服役周期成本最低、体积/重量最小为目标函数，以动力性能、直流母线电压、电源输出功率、功率/能量实时平衡、储能系统充放电倍率及其充放电深度和SOC （state of charge） 为约束条件，建立了多目标多约束配置优化模型. 采用多目标优化方法获取Pareto前沿，同时给出了体积/重量可接受、经济性最优的推荐方案确定方法. 仿真结果表明，多目标匹配优化方法配置的有轨电车燃料电池混合动力系统满足了所有设计指标，混合动力系统全寿命周期成本从7 000万元降为1 500万元.      

基于Pareto蚁群算法的船舶风险规避路径优化

船舶在海上航行时,一直面临着海上运输风险的威胁,为了降低海上运输风险同时考虑船舶经济效益,本文建立了以运输风险最小和航行成本最小的双目标路径优化模型,实现船舶风险规避.运用栅格法构建环境模型,为相应的栅格路径赋予航行成本和运输风险,并设计了一种基于Pareto最优解集和NSGA小生境方法的多目标蚁群算法.以印度洋海域的2条航线为案例,以经典单目标蚁群算法为对比,验证了模型和算法的有效性.结果表明,该模型和算法在解决船舶风险规避路径优化问题上具有良好的效果,能为决策者制定船舶海上运输风险规避路径提供决策参考.     

Robust Optimization of Hub-and-Spoke Airline Network Design Based on Multi-Objective Genetic Algorithm

In the process of designing hub network, the selection of hub airports is influenced by the change of the demand and cost. Under the condition of changing in demand, this may lead to large minimum cost deviation between the designed optimal network and real optimal network, respectively. To reduce the risk caused by the uncertainty in network optimization and get the optimal robust solution of hub network under the multi-possible conditions of demand and cost, a method based on multi-objective optimization genetic algorithm is proposed in this paper. The convergence of the algorithm has been proved, and the experimental results demonstrate the availability of the algorithm. First, multiple objective functions needing to be optimized simultaneously are formulated from different conditions of needs and cost, then a genetic algorithm is used to provide all possible routes of the network hub structure, and robust optimal network solution for multi-objective optimization is searched. The convergence of the search algorithms is proved to be effective by the numerical results.     

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枢纽航线网络在设计的过程中,容易受到需求和成本数据发生变化带来的影响。往往造成构建出来的最优网络,在需求发生变化的条件下,与实际对应的最优解存在较大的最低成本优化偏差。为了降低这种网络优化中的不确定性带来的风险,得到在多种可能的需求和成本条件下均可获得较好效果的鲁棒最优解,文中采用了一个多目标优化的遗传算法进行研究。首先将各种不同的需求和成本条件作为需要同时优化的多个目标函数,然后采用一个遗传算法来表示所有可能的枢纽航线网路结构,并搜索多目标优化的鲁棒最优网络解。最后本文对该搜索算法的收敛性进行了证明,数值实验结果表明了算法的有效性。     

接触网检修计划自动编制模型构建与应用

针对接触网检修计划人工编制效率低又难以实现优化的问题，将接触网检修计划编制转化为一个规划优化问题，利用整数规划方法，同时考虑接触网检修作业的连续性，将设备检修状态作为决策变量，以超周期惩罚费用与检修路径代价最小为优化目标，建立基于弹性周期区间的接触网检修计划自动编制模型，并基于多目标规划中分层序列法提出模型的启发式求解算法. 通过实际算例验证证明:该方法可实现接触网检修计划的自动编制与优化，编制时间相对于人工节省99.98%，巡检路径节省33.16%，提高了接触网检修计划的编制效率和效果.