绿色多式联运随机优化策略

针对速度服从随机分布时绿色多式联运路径特点,探索路径优化策略问题,使用随机优化方法,建立绿色多式联运随机路径优化模型,设计了一种将样本平均近似法和基于优先权的粒子群算法相结合的混合算法求解该模型.结合多式联运实际情况设计数值算例验证模型的有效性,对模型中速度的正态分布与均匀分布和碳排放因子进行较为完整的情景分析,结合实际情况得出当样本规模为600,速度服从均匀分布时,情景3-2运输成本为501.11、碳排放成本为649.07是稳定性较高的理想决策,碳排放因子增为0.8有利于成本的降低.实验结果表明,本文建立的随机优化模型能够较好解决速度服从随机分布时多式联运路径优化问题,为实际多式联运运营提供决策支持.     

多式联运网络中的托盘共用调度方法

为解决多式联运网络中的托盘共用调度决策难题，采用非线性规划、混合整数规划和改进粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）等方法优化了托盘共用系统，研究了在管理者可以选择水路、公路和铁路3种运输模式运输托盘时，管理者应采取的调度方法. 首先分析了多式联运网络中的托盘共用调度流程；其次构建了多式联运网络中的托盘共用调度混合整数非线性规划模型，模型中考虑了转运时间、转运成本、作业批量、托盘毁坏率、时间约束等因素；然后设计了带惯性因子的粒子群算法 （PSO with inertia weigh，IPSO） 和带压缩因子的粒子群算法 （PSO with constriction factor，CPSO）；最后通过实验分析验证了模型和算法的有效性. 研究结果表明:较单一的公路运输，采用多式联运网络中的托盘共用调度模型总成本降低了69.1%；与CPSO相比，IPSO得到的调度总成本降低了1.82%；客户的期望满足时间越宽松时，采用多式联运的方式调度托盘越能节约调度成本；多式联运所耗费的转运时间和转运成本直接影响托盘共用调度决策.      

混合不确定条件下绿色多式联运路径优化

主要研究了当运输时间、中转时间、客户需求和中转集拼货运量四重混合不确定因素服从随机分布时的绿色多式联运路径优化问题，运用随机优化理论，以运输成本、碳排放成本和时间惩罚成本为目标，建立混合不确定条件下绿色多式联运路径优化模型.通过对各子目标函数权重进行赋值，得出考虑不同成本因素的多式联运路径优化方案.探讨时间、需求和网络服务能力对多式联运路径优化结果的灵敏度分析，发现各成本随时间变动而变化的规律和边际运输成本最小时的服务时间；当货运量形成规模效应后可降低边际运输成本；不同网络服务规模的运输路径优化结果，以及满足客户不确定需求的最小网络配置.     

混合不确定条件下绿色多式联运路径优化

主要研究了当运输时间、中转时间、客户需求和中转集拼货运量四重混合不确定因素服从随机分布时的绿色多式联运路径优化问题,运用随机优化理论,以运输成本、碳排放成本和时间惩罚成本为目标,建立混合不确定条件下绿色多式联运路径优化模型.通过对各子目标函数权重进行赋值,得出考虑不同成本因素的多式联运路径优化方案.探讨时间、需求和网络服务能力对多式联运路径优化结果的灵敏度分析,发现各成本随时间变动而变化的规律和边际运输成本最小时的服务时间;当货运量形成规模效应后可降低边际运输成本;不同网络服务规模的运输路径优化结果,以及满足客户不确定需求的最小网络配置.     

公铁网络联运方案设计

基于公铁联运模式,构建干支线运输方案设计的混合整数规划模型,揭示了网络基础设施配置与干线运输服务设计间的协调优化关系.对公铁联运网络的枢纽等级配置、干线运输服务设计、货物托运人和收货人对于中转枢纽的选择、货物托运人和收货人对干线运输服务的选择,以及干线区段改造方案等决策进行综合优化.分析表明,收货时间限制成为联运方案选区的关键约束条件.此外,公铁联运中转枢纽节点的能力制约着联运系统的服务能力,瓶颈区段的识别并改进,以及合理的干线差异化等级的运输服务组合能够大幅度降低网络运营成本     

物流配送中心选址模型及其启发式算法

在考虑了产品运输成本和配送中心运营可变成本的基础上，建立了一个有关多个配送中心的选址模型。模型的求解主要分两部分，对于线性函数部分，用运输问题的“表上作业法”予以求解；对于非线性部分，用“启发式”算法对其进行了优化求解。两种方法结合使用，得到了较为满意的选址结果，并与解决此问题的其它算法进了简单的比较论述。     

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燃油成本是船东在经营航次租船业务中控制运营成本的关键要素,由于燃油价格随时间频繁波动,而海上运输周期长,因此船舶在挂靠港的燃油补给计划成为船东面对的重要决策问题.本文以不定期航次租船为背景,从船东的视角,研究船舶在连续航次租船运营中的燃油补给问题.首先,基于ARMA模型建立燃油价格预测模型;其次,以连续多航次收益最大为目标,以补给地点和补给量为决策变量,基于燃油价格预测建立优化燃油补给方案的非线性规划模型.最后,针对一个干散货船舶的环太平洋的连续租船航次实例进行计算.结果表明,求解模型获取的最优燃油补给方案比传统的加油方式能够节省成本26.34万USD,占营运总收益的14.3%.     

基于衔接组合的集装箱多式联运服务分段采购优化

为解决集装箱多式联运服务分段采购中的运输费用和运输时间优化难题,从多 式联运经营人的视角出发,提出了集装箱多式联运总费用最小化和总运输时间最小化的 双层优化目标.基于运输路径选择和时、空、量的衔接组合,结合托运人运单、集装箱多式 联运组织形式、集装箱交接地点、运输路段及方式、运输时间、运费率等要素约束,建立了 集装箱多式联运服务分段采购优化模型.运用自然约束语言设计搜索算法程序并求解.数 值实验分析结果表明,该模型及搜索算法不仅易于实施求解,而且应用效果良好,达到了 集装箱多式联运一体化无缝运输的目的.     

在港煤炭库存配煤方案优化研究

本文在对我国某港口煤炭库存配煤方案进行实际调查的基础上,运用线性规划的单纯形方法确定了配煤方案的目标函数及约束条件,计算出最优解并进行了敏感性分析。用实际数据证明这一方法适于对煤炭贸易公司的配煤方案进行优化,可以降低企业的库存成本。     

城市公交线网差异化计程票价多目标优化

为获取更加接近实际城市公交线网的票价策略，将出行者的社会互动行为与后悔心理引入广义费用，提出线路客流OD矩阵均衡算法；分别以交通管理部门利润最大化及出行者效用最大化为目标，以公交计程票价、发车频率、私家车停车费为变量，建立固定需求下公交线网差异化计程票价多目标优化模型.引入集群智能多目标优化算法求解，并应用于Mandl 标准公交线网.研究发现：以线路里程为标准，差异化计程票制可以有效降低出行成本；依据帕累托最优解调节票价，可以促进出行者选择行为向优势均衡转移.     

基于轨迹数据的车辆跟驰行为分析与建模综述

随着轨迹收集技术与数据分析技术的迅速发展,越来越多的车辆行驶轨迹被采集并用于 交通流研究。车辆轨迹数据主要包括车辆运行的位置与时间等信息,利用这些信息可以推算出 车辆的速度、加速度及其与前车之间的空间和时间距离等驾驶行为参量。通过研究轨迹数据可 以揭示车辆自身的运行规律,车辆之间的相互作用规律,道路环境对车辆的作用规律,以及由此 产生的宏观、微观交通流现象,因此,轨迹数据研究受到日益重视。本文简要回顾了与轨迹数据 收集相关的历史,介绍了自然场景下采集的Next Generation SIMulation(NGSIM)数据及实验场景 下采集的车队轨迹数据,并梳理了近几年基于车辆跟驰轨迹的理论研究。首先,分析以交通振 荡、交通回滞为代表的交通流关键实测现象研究工作;整理跟驰行为分析方面的研究成果,包括 不对称跟驰行为、稳定跟驰行为的存在性、跟驰行为的记忆效应、任务难度、随机性、异质性。之 后,介绍基于跟驰行为分析成果而构建的仿真模型。最后,从3个方面评述现有基于轨迹数据的 研究,并提出未来展望：交通流关键实测现象方面,应收集更多不同条件下的数据,并尝试构建更 加普适性的理论或模型解释交通流现象;跟驰行为分析方面,可结合数据挖掘技术或生理、心理 理论,量化驾驶员跟驰特性与生理、心理特征,并将两者结合深入分析跟驰行为的机理;仿真建模 方面,可更多考虑驾驶员生理和心理变量,使模型更具人性化特征,并关注模型的评价方法,注重 模型对实际交通流的解释能力。     

基于蚂蚁算法的物流配送路径的优化

随着物流行业的发展,物流配送成本成为人们关注的问题。为了进一步降低日益复杂的物流配送成本,文中将蚂蚁算法应用于物流配送的路径优化问题中,设计了求解物流配送路径优化问题的蚂蚁算法,并应用实例加以仿真计算,结果表明该算法对物流配送路径优化是实用和有效的。     

公交网络最优线路查询模型及软件开发

通过类似于城市道路交通网络平衡模型来解决停站时间的计算,用一个无界的递增函数来表示由于通过能力而产生的拥挤;再根据路段上公交车辆总的行驶时间及路段上公交车辆的组合频率确定路段权重：最后用节点带权的方法来模拟换车代价模型,从而定出弧的阻抗函数,实现最优路线的查询。     

城市轨道交通大小交路开行方案与多站联合限流协同优化研究

针对城市轨道交通高峰时段客流量大、客流空间分布不均衡导致的供需能力不匹配和车站大客流组织安全压力大等问题,本文提出了一种大小交路开行方案与多站联合限流相结合的运输组织协同优化方法. 该方法考虑客流安全容量、列车运行时间和大小交路开行等约束,建立了以乘客出行成本、企业运营成本和各站上车比例方差和最小为目标的优化模型,设计嵌套人工蜂群算法求解. 以某市城市轨道交通线路为例验证模型的有效性与适用性,并对小交路列车开行频率和多目标的权重系数进行了敏感性分析. 结果表明,该方法在输送乘客人数相当的情况下,能有效节省企业运营成本,并提高乘客出行公平性,有效缓解大客流车站的客流组织压力.     

城市轨道交通大小交路开行方案与多站联合限流协同优化研究

针对城市轨道交通高峰时段客流量大、客流空间分布不均衡导致的供需能力不匹配和车站大客流组织安全压力大等问题,本文提出了一种大小交路开行方案与多站联合限流相结合的运输组织协同优化方法. 该方法考虑客流安全容量、列车运行时间和大小交路开行等约束,建立了以乘客出行成本、企业运营成本和各站上车比例方差和最小为目标的优化模型,设计嵌套人工蜂群算法求解. 以某市城市轨道交通线路为例验证模型的有效性与适用性,并对小交路列车开行频率和多目标的权重系数进行了敏感性分析. 结果表明,该方法在输送乘客人数相当的情况下,能有效节省企业运营成本,并提高乘客出行公平性,有效缓解大客流车站的客流组织压力.     

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NSGA-II算法的客运专线开行方案优化设计

旅客列车开行方案是客运专线旅客运输组织的核心和基础,是基于铁路企业运营成本和旅客出行费用,以铁路运行总成本最小化为优化目标,以路网运行线频率、路网总通过能力、路网载客能力需求为约束,运用NSGA-II方法求解双目标函数优化的"Pareto边界"问题,并在该边界上讨论所求目标函数的"最优解"。其算例结果分析表明:列车开行方案既能保证铁路企业的收益,又能够有效地提高旅客出行质量。     

基于随机需求的冷链物流路径优化问题研究

依据冷链物流配送基础理论,考虑顾客满意度、三级货物损失以及制冷时长等因素,构建基于随机需求且带有软时间窗的最小配送成本函数模型,建立由惩罚成本、货损成本、制冷成本、缺货成本、运输成本及固定成本组成的六种复合目标函数。利用改进适应度函数、选择方式和交叉变异概率的遗传算法求解,以某肉类生鲜企业为例,通过MATLAB软件进行数据分析及仿真模拟,验证模型和算法的科学性及有效性。     

运营铁路机车计算速度的选择

本文以机车计算速度为设计变量，以投入（万吨公里相关运输成本）最小，产出（机车生产率）最大为双目标函数，采用多目标优化技术在微机上求出了我国主型机车的经济计算速度，可供运营与设计部门选择机车计算速度及制订铁路主要技术政策确定速度、重量、密度关系参考。     

An Improved Genetic Algorithm for Allocation Optimization of Distribution Centers

This paper introduced an integrated allocation model for distribution centers (DCs). The facility cost,inventory cost, transportation cost and service quality were considered in the model. An improved genetic algorithm (IGA) was proposed to solve the problem. The improvement of IGA is based on the idea of adjusting crossover probability and mutation probability. The IGA is supplied by heuristic rules too. The simulation results show that the IGA is better than the standard GA(SGA) in search efficiency and equality.