铁路空车调配优化模型

随着铁路运输的发展,货物车辆供给不足的问题日益突出.为了在铁路网上合理调配空车,根据空车走行费用及中转过程中时空延迟产生的额外管理费用之和最小的原则,同时考虑铁路的通过能力,建立了铁路空车调配优化模型,并用LINGO语言对模型案例求解.     

铁路空车调整优化模型及其蚁群算法

以理论研究为主，通过对空车调整问题的特点分析，明确了空车数量调配和网络配流是空车调整的两个核心问题；在分析已有模型及对问题进行抽象描述的基础上，建立了空车调整协同优化（EWDCO）模型，并设计了相应的蚁群算法。分析发现，共同径路约束与EWDCO模型是不协调的；通过对定理的证明得出，对流约束不会对EWDCO模型的最优解产生影响，模型可以描述为线性整数规划模型，其实质是带容量约束的最小费用流模型。同时，研究表明ACO对求解空车调整问题具有一定的优势，是一种较为有效的算法。     

路企直通运输空车调配模型及算法研究

路企直通运输这一新的运输组织模式使传统路网空车调配问题具有了新的特征,在借鉴传统空车调配问题模型的基础上,统筹考虑卸空站、装车站、技术站的空车调配数量、路径和时机问题以及技术站始发空车专列的来源,建立基于整个运输过程费用最小化为目标的路企直通运输空车调配模型并分为技术站空车配流和路网空车调配两个问题求解,使得空车调整模型符合运输生产实际并具有普遍意义,以上海铁路局部分战略装车点配空为例加以验证,该模型的采用对路网上空车调整问题将起到很好的借鉴作用。     

基于蚁群算法的铁路空车调整优化模型设计

针对铁路空车调整问题,采用蚁群算法解决此问题,建立以空车走行公里数最小为目标的优化模型,并给出求解算法。算例分析表明模型的正确性和算法的合理性,将蚁群算法的时间复杂度与其他一些解决空车调整问题的算法的时间复杂度进行比较,充分体现蚁群算法解决大规模路网空车调整问题的优越性。     

铁路空车调整模型的D-W分解算法

空车调整主要是指对铁路空车车辆进行合理优化,对铁路空车调整问题进行模型构建及算法研究可以促进车辆运用效率的提高与相关运输费用的降低。本文在对铁路空车调整理论研究的基础上,构建了铁路空车调整模型,并基于D-W分解算法对其进行求解。经过算法复杂度对比分析,发现D-W分解算法时间复杂度为O(n),优于蚁群算法、遗传算法等启发式算法,并最终通过算例进行了验证。     

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我国重载铁路运输组织比较复杂,空车回送也有其特殊性。本文在借鉴已有空车调配问题研究成果的基础上,分析了重载铁路空车以列为单位回送等特点,研究了重载铁路列车组合分解作业对通过能力的影响,建立了以组合列车数量、组合时间最小化为目标的重载铁路卸车端空车回送模型,并将其转化为网络流模型,采用最小费用最大流算法进行求解。以大秦铁路空车回送为例,利用本文所建模型求解并分析计算结果,得出重载铁路重车方向以提高输送能力为主、空车方向以提高通过能力为主等相关研究结论。     

带有中间站转运的空车调整研究

以空车走行公里最少为目标，建立了带有中间站转运的空车调整模型，并应用LINGO进行求解。通过一算例比较了空车经中间站转运与否各自的最优空车调整方案。结果表明，空车经过中间站转运可以大幅度减少空车走行公里。     

铁路空车调配问题的区间线性规划模型及算法

铁路空车调配问题是合理解决空车需求与供应之间的不平衡问题。在借鉴空车调配问题模型已有成果的基础上,围绕空车供应与需求量的不确定性、空车调配的时效性、路段通过能力的限制性3个方面,对区间数运用于空车调配问题加以适应性分析,以空车总走行公里最少和到达时间满足空车需求限定时间可信度加权和最大为目标,提出利用线性区间规划理论解决空车调配问题的模型和算法,并结合算例验证了区间规划的灵活性和简便性,使得空车调整模型符合运输生产实际并具有普遍意义,该模型的采用对路网上空车调整问题将起到很好的借鉴作用。     

基于滞留费用及时效性的空车调配优化模型

针对我国铁路空车需求量总体上大于供应量,以及时效性考虑不足的现状,考虑到空车(或以重代空的车)过早或过晚到达都会给铁路运输企业带来额外的费用,而且在空车总体供应量大于需求量的前提下,充分考虑车种代用和满足重点货物、重点客户对空车的需求条件。在此基础上,建立在区段空车运输能力约束条件下基于滞留费用及时效性的空车调配综合优化模型。     

基于鲁棒接续时间的铁路空车调运优化

空车调运是铁路运输的关键环节，其方案具有一定的鲁棒性，可以避免车站技术作业时间以及站间旅行时间等不确定因素对调运方案实施的影响. 基于固定的车站技术作业时间和站间旅行时间，提出了空车供应站到达列车与发出列车、空车供应站发出列车与空车需求站发出列车间的空车接续时间关系判别方法. 以空车调运收益最大化为目标，建立了确定情形下考虑车种替代的空车调运模型，在此基础上，引入波动率描述车站技术作业时间和站间旅行时间的不确定性，并通过设置波动下限调整模型的鲁棒性，建立了不确定情形下的空车调运鲁棒优化模型；结合模型性质，以车流关系变化为依据，设计了鲁棒优化模型的快速求解算法，将非线性优化问题转化为易求解的鲁棒等价模型. 结果表明:求得的空车调运方案可以得出列车间的空车配流和车种替代情况，不确定因素的波动率和波动下限会影响空车调运方案的效益值，绝对鲁棒下站间旅行时间、供应站技术作业时间和需求站技术作业时间3个不确定因素导致方案效益值较确定模型分别下降了16.2%、12.1%和28.1%.      

商用车生产信息平台系统的研究与设计

该信息平台系统是针对当前东风汽车有限公司内部业务信息基本依据手工方式进行搜集、交换和处理,效率较低、时效性较差、不能做到信息共享等情况设计开发的。它具有应用广泛、数据保密性好、信息集成和共享度高等优点,为整个公司管理提供信息共享和交互手段,实现了信息处理的安全性和共享性,提高了工作效率。     

Copula-EVT Based Tail Dependence Structure of Financial Markets in China

Tail dependence structure model based on Copula theory and extreme value theory （EVT） is constructed to picture the tail correlation of financial time series more exact. The empirical research results show that the Gumbel Copula can fit the upper and lower tail dependence structures of Shanghai A share index and Shenzhen A share index, and correlation of upper tails of both indices is stronger than that of lower-tails.     

考虑通道分工和竞争的客运专线定价方法

分析了中长途旅客运输市场竞争环境以及运输通道内既有线和客运专线合理分工．提出了客运专线多产品票价制定的多层规划模型．模型中不仅考虑了基于广义费用最小的旅客出行选择要求和运输企业效益最大化，并且兼顾了与客运通道内既有线的分工，其优化目标是得到最优或接近最优的票价制定方案．探讨了求解该模型的遗传算法．     

Overlay Share Mesh for Interactive Group Communication with High Dynamic

An overlay share mesh infrastructure is presented for high dynamic group communication systems, such as distributed interactive simulation (DIS) and distributed virtual environments (DVE). Overlay share mesh infrastructure can own better adapting ability for high dynamic group than tradition multi-tree multicast infrastructure by sharing links among different groups. The mechanism of overlay share mesh based on area of interest (AOI) was discussed in detail in this paper. A large number of simulation experiments were done and the performance of mesh infrastructure was studied. Experiments results proved that overlay mesh infrastructure owns better adaptability than traditional multi-tree infrastructure for high dynamic group communication systems.     

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.     

城市轨道交通新线开通对出行方式选择的影响研究

为研究城市轨道交通新线开通对出行方式选择的影响,开展了出行方式转换的SP(Stated Preference)调查,构建全目的和通勤出行方式选择的MNL模型(Multinomial Logit model)。定量分析了个体属性和交通方式属性对出行者交通方式选择的影响。研究表明：乘客感知的轨道交通全目的出行时耗负效用为相同时耗公交的91%,而通勤时耗负效用为全目的出行的1.89倍;轨道交通出行总时耗对分担率影响最显著,前者增减50%时,后者变动约10%;公交是轨道交通的主要竞争方式,当前者出行耗时提高50%时,后者分担率将增加6.8%;停车费小幅提高和出行时耗增加不能显著促使小汽车使用者转向轨道交通,交通需求管理是引导出行转移的重要途径。     

基于Logit模型的城市低碳交通分担率研究

随着世界各国能源政策向可持续化方向发展,低碳问题已经成为国内外研究的热点,特别是在交通运输领域,因为低碳因素对于未来城市内部各种交通方式势必会造成影响,即各种方式分担率的变化.Logit模型是预测城市客运交通分担率的一种比较成熟的方法,文中选择经济性、快速性、方便性、舒适度、安全度、低碳因素6个服务特性建立广义费用函数,结合Logit模型建立各交通方式分担率模型,采用相关调研数据和极大似然估计法,确定模型参数,计算因低碳因素的变化前后的分担率差异,并根据碳交易价格机制计算低碳因素的经济效应.     

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随着社会经济的快速发展，北京市居民出行需求日益增长,机动车辆拥有量也随之迅猛上升。北京市1986年和2000年的居民出行调查结果表明，在过去的15年内，居民交通出行模式发生了变化，公交出行比例比原来略有减少，主要的变化是原来的自行车出行这部分中，有很大一部分转变为机动车出行。本文通过对类似规模的几个国际大都市交通出行结构演变过程的回顾，找出其关键之处在于采用政策策略促使居民出行选择有利于城市可持续发展模式；根据广泛调查和专家资讯，确定了一个北京城市交通出行各种方式的合理比例，作为发展目标；并参考发达国家和一些快速发展的国家和城市的经验，提出了达到这个目标的对策和策略。     

联盟环境下国际航线市场份额预测方法研究

与一般的航线市场份额预测不同,联盟环境下国际航线合作产品是双方或多方一体化运作,产品属性复杂,预测难度大,因此,有必要探寻一种科学合理的预测方法.本文在经典QSI模型的基础上,应用大量国际航线运营数据,对路径产品各项属性进行测试筛选,提出一套改进的QSI指标体系.进一步使用中美航空市场实际数据对本文提出的QSI模型进行试验分析.结果表明,本文建立的QSI改进模型能够较好地预测国际航线市场份额,效果优于经典的QSI模型.     

基于ECC的入侵容忍数字签字方案

入侵容忍是网络安全中的一种新方法,该方法保证系统在遭受攻击的情况下信息的机密性、完整性和可用性.本文基于安全的椭圆曲线,结合门限体制、可验证秘密共享体制以及主动秘密共享方案,给出一种新的入侵容忍签字方案.新方案在签名时可以避免密钥重构,防止了密钥的泄漏.