考虑三方利益的车货匹配优化

为研究平台模式下考虑车主、货主及平台三方异质化需求的车货匹配问题，在既往研究考虑车货双方利益的基础上，引入了平台方需求. 首先，在分析车货匹配活动参与方需求的基础上，构建了最大化送达时效满意度、最小化货运成本和最大化平台收益的多目标优化模型；其次，在模型求解方面，改进了带精英保留策略的快速非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ，NSGA Ⅱ），一方面在子代种群更新过程中引入精英选择系数，提升种群的多样性，另一方面结合自适应的思想，在算法迭代过程中调整交叉变异的概率；最后，利用成渝区域间的车源和货源数据进行仿真实验. 结果表明:改进的NSGAⅡ在中小型算例上的准确率均超过91%，与传统的NSGAⅡ相比，平均收敛速度提升了45%左右；在算法稳定性方面，所提出的算法受随机初始化影响较低，多次实验的相对标准偏差值小于1%.      

基于Android移动平台的车货匹配设计与实现

移动客户端可以实现车货匹配模式的及时、高效、逼真体验、高度可视化，提供方便快捷的服务。根据车货对接流程，设计基于Android系统的车货对接模式。系统实现货主发布货源、查询货物报价、报价处理、查询交易记录功能，实现车主注册车辆、查询注册车辆、根据车辆查询匹配货源、报价、查询记录等功能。本系统能够让货主在平台上发布信息，对于车主、货主之间物流运输，快速、准时的达成物流运输协议有实际意义。     

基于客户绿色偏好的无车承运人平台车货匹配研究

随着"无车承运人"的兴起与发展以及人们对绿色物流、绿色货运的关注日益提升,如何借助"无车承运人"车货匹配平台组织物流运输、降低碳排放量、推进绿色货运发展成了现今货运行业研究的重要问题。本文首先通过建立车货匹配平台的油耗检测系统,从而利用油耗检测系统对司机的驾驶行为及车辆油耗情况进行监控检测,建立了驾驶行为节能评价模型。进而基于货主的绿色偏好,将由司机驾驶行为造成的能耗作为一项车货匹配指标,建立多对多的单边车货匹配模型,最后结合算例对模型进行求解验证,结果分析为货主匹配节能驾驶车辆提供了方案。通过与不考虑能耗指标的求解结果进行对比,得出在考虑用户绿色偏好的情况下匹配方案在降低碳排方面具有优势的结论。     

基于短文本匹配的ATS典型场景用户需求分析方法

随着交通系统自组织运行与自主化服务能力的快速发展,自主式交通系统（Autonomous Transportation Systems, ATS）成为智能交通系统未来的重要发展方向,构建ATS体系架构是规划与建设新一代智能交通系统的基础。面向典型交通场景,首先要分析交通系统的用户需求,本文重点解决基于ATS需求体系的典型交通场景用户需求分析问题,具体研究场景关键词与需求文本库的匹配方法。针对ATS的场景需求分析问题,首先提出基于分层的场景描述方法,对不同抽象层次的交通场景进行分层分解,并根据活动理论解析各抽象层次场景的属性要素。其次,根据属性要素特点提出基于短文本匹配的双层匹配模型,在双层模型中应用了TF-IDF和LSI两种相似度匹配算法。最后,在一体化出行服务典型场景中进行方法应用与对比,判断匹配模型和算法的实际效果。结果表明,采用TF-IDF和LSI算法协同作用的双层匹配模型取得了较好的匹配效果,匹配度指标达85%,并进一步通过灵敏度分析验证了双层匹配方法的适用性。     

浮动车数据在车辆路径问题中的应用

利用浮动车信息采集系统预测路段行程时间,实现对带时间窗的混合车辆配送路径选择的优化.提出了带时间窗的混合车辆路径选择优化问题的求解模型;设计了浮动车地图匹配和路段行程时间预测算法,以实现对路段行程时间的预测,并通过给出的成都市浮动车数据证明了所提出的算法比同类算法更有效——地图匹配率提高6%,路段行程时间预测值与实测值的拟合度更高,运输总费用节约24%.     

考虑移步需求的无桩型共享单车动态调度研究

共享单车系统自发的不均衡性导致单车数量分布与用户需求分布之间产生偏移，降低了系统服务能力，需要调度实现再平衡. 现有动态调度算法缺乏考虑起点车辆供给不足，用户在出行过程中“再次”取车的移步需求，难以准确识别用户真实的出行需求分布，降低了调度效果. 本文提出以用户出行选择行为为下层，以调度车辆路径规划为上层的双层规划模型框架，设计结合仿真系统的启发式求解算法. 算例场景基于上海市虹口、杨浦区共享单车历史出行数据搭建，并进行网格化处理. 算例结果表明，模型能有效识别移步需求，提高共享单车的供需匹配能力. 针对各类调度资源配置情况，共享单车的供需匹配率提升18.07%~ 19.89%，提高了共享单车系统的管理效率.     

货车轨迹数据在公路货运系统中应用研究综述

随着轨迹数据可获取性及精度的持续提高，货车轨迹数据被广泛应用于公路货运系统的 规划与管理中，同时，人工智能和大数据分析技术的快速发展也为公路货运系统研究带来新的机 遇与挑战。本文全面梳理并总结了公路货运轨迹数据应用领域的相关研究，从基于轨迹数据的 货运出行信息辨识、货运系统关键特征预测、货运轨迹数据进一步应用3个方面回顾现有文献的 研究目标、主要内容和研究方法。通过文献分析发现：货运出行信息辨识研究聚焦于货运停留 点、车辆和货物、活动出行模式等热点主题，但现有辨识方法多移植于旅客出行研究，需要更多地 考虑货运出行的独特特征。在货运系统关键特征预测方面，研究者主要针对货运行程时间、空间 位置、出行需求等主题展开研究，并证明了基于轨迹数据预测货运特征的可行性，但预测时空范 围较为局限，需要根据具体的货运任务、货车司机特征和货运政策进行深入研究。此外，轨迹数 据也被应用于货运出行路径选择行为、货运停车休息行为、行驶安全、货运排放和能耗分析、货运 政策评估等研究。最后，在总结现有研究不足的基础上，本文认为未来研究应重点将货运轨迹数 据与其他多源数据相结合，从3个关键技术进行突破：一是针对货运实践个体，重点探索高效货车 驾驶员的出行特征和出行模式，并在货运系统中进行推广应用；二是针对交通运输新技术和新形 势，重点开发和优化自动驾驶技术和重大应急事件影响下的货运组织模式与策略；三是针对货运 供需关系及匹配机制，重点研究货运全流程供需状态辨识与预测，并结合深度学习等方法训练和 开发智能供需匹配模型，从而优化货运系统调度，助力社会散乱运力资源整合，提高货运系统的 综合效率。     

基于填挖匹配与智能优化算法的土石方调配优化

土石方调配是工程项目建设中的重要组成部分,对降低工程成本、缩短施工工期有重要意义。土石方调配问题中的填挖匹配与运输路径规划是密切联系的两个阶段,传统的土石方调配问题主要聚焦于如何解决填-挖方间的土石方匹配问题,而对施工机械运输路径规划研究得较少。为此,以最小施工费用与最小机械转运距离为优化目标,对土石方调配中两阶段问题进行了模型构建与算法研发。针对填挖匹配问题,构建了土石方填挖匹配模型与线性规划求解算法,获取了最优填挖匹配方案;针对土石方运输路径规划问题,分别采用禁忌搜索算法、模拟退火算法获取了土石方运输路径方案。最后,以某土石方调运项目为例,采用土石方两阶段调配模型与两种求解算法进行求解,实验结果表明两阶段调配模型与算法可有效地对土石方调配问题进行求解,算法求解时间可控制在5 s以内。     

基于无车承运的多式联运流线网络匹配研究

以无车承运平台为基础,考虑平台在车货匹配的基础上完成整个多式联运网络组建的过程,给出了一种“无车承运+多式联运”的平台运营新模式,探究了新模式下的业务流程与货物运输流程;在此基础上,通过结合物流流线网络理论与双边匹配理论,对“无车承运+多式联运”的流线网络,以及联运过程中各个层级之间的匹配度函数进行了构建;结合车货匹配度函数与联运匹配度函数建立了整个流线网络的匹配度模型;最后结合算例,对模型进行了求解,验证了匹配度模型对无车承运平台多式联运方案组织与选择的有效性,分析了新模式在增加平台业务范围等方面的优势.     

基于改进AOE网络的低频浮动车数据地图匹配算法

由于低频浮动车数据时间间隔较长,现有地图匹配方法难以满足低频浮动车数据地图匹配的要求.综合考虑浮动车数据轨迹点之间的整体特性,在局部和全局地图匹配算法的基础上,提出了一种基于改进AOE网络的低频浮动车数据地图匹配方法.首先,采用相交分析判断GPS点缓冲区和候选路段的关系,以获取候选路段和候选匹配点;其次,基于四叉树空间索引和Dijkstra算法,获取候选匹配点之间的最短路径;第三,设计了一种改进AOE网络,提出了基于改进AOE网络的最短可达路径算法,以获取最终的地图匹配点;最后,对改进AOE网络的地图匹配算法进行评价,并通过实验分析了算法的时间效率和正确率.实验结果表明:基于改进AOE网络的地图匹配算法正确率为95.3%,程序执行总时间为96.8 s. 其正确率分别比点到线的局部地图匹配方法和基于弱Frchet距离的全局地图匹配方法的正确率高13.6%和2.8%.      

基于拓扑判断的海量GPS数据延时地图匹配算法

由于浮动车数据采集中存在GPS数据周期过长、拓扑关联性较差、数据量大的特点,传统的车载端地图匹配算法难以直接应用,针对车辆无法初次匹配的情况,设计了一种可根据路网拓扑关联性进行判断的延时地图匹配算法.实际数据验证表明,该算法在保证数据完整性和有效性的基础上,可以实时、准确地进行地图匹配,尤其是车辆位于复杂交叉口及高架桥附近区域时车辆真实行驶道路的确定.      

成都铁路局“白货”运输市场现状与竞争力提升对策分析

在分析国内及两省一市铁路、公路、水路货运市场现状及发展情况的基础上,对＂白货＂产品运输特点及铁路运输在运价、物流服务、运输能力等方面存在的问题进行分析,提出了深入开展货运组织改革,加强货运设施建设、增强物流服务功能、提高运输质量、优化运价机制、开发优质货运新产品、加强货运市场调查以及与社会物流企业的合作等建议,以进一步增强铁路竞争力,提高＂白货＂运量和市场占有份额。     

无人驾驶条件下共享停车匹配模型及算法

针对如何减少无人驾驶车辆在泊车过程中不必要的频繁移位和因此增高的事故风险,构 建了在满足合理共享停车需求条件下最小化无人车移位成本的共享停车供需匹配优化模型,并 利用解的结构特征设计了一种具有针对性的模拟退火求解算法。鉴于无人车灵活变换泊位的特 征,将泊车需求与泊位供给在时间上加以分割,从而使得基于分割时段的匹配模型可以反映无人 车的泊车特征。将对应分割时段的匹配集合加以组合形成对应模型可行解的匹配图。利用匹配 图的时空结构特征,定义对应分割时段的匹配图邻域,从而完成对模拟退火算法关键操作的设 计。结果表明：利用新方法可以实现无人车的共享停车匹配;经过优化处理,无人车的移车次数 可减少至不到初值的5%;一般情况下最优匹配图不唯一,为其他停车要求提供了操作空间。     

基于供需关系的铁路货运需求预测

分析运输结构变化对铁路货运供给的影响、铁路货运需求与国民经济发展的关系以及铁路货运供需关系。总结以往铁路货运量预测方法、特点,把铁路货物运输需求量按供给关系分成供小于求和供需平衡两个阶段,并分别提出相应预测函数。     

考虑匹配均衡性的供需双方多对多双边匹配决策方法

针对具有完全偏好序信息的物流服务供需多对多匹配问题,提出了一种同时考虑物流服务供需匹配主体整体满意度和个体满意度均衡性的双边匹配方法.首先,考虑双方个体的匹配均衡性,构建了物流服务供需多对多双边匹配两阶段优化模型;其次,设计了多目标遗传算法求解获得双边匹配的Pareto解集;最后,以某地区物流服务外包为例,在不考虑个体...     

定制公交线路优化综述

为全面回顾定制公交线路优化问题的研究进展,从优化目标、问题场景和求解算法3个方面对相关文献进行了归类分析。研究结果表明:定制公交线路的单目标优化研究主要集中在行驶时间、运营里程、运营成本、运营收益以及多种成本线性加权形成的系统总成本等方面,而多目标优化研究主要通过同时考虑运营成本、出行成本和服务质量中的2种或3种来实现;根据出发和到达站点的数量,定制公交线路优化的问题场景可分为“一对一”、“多对一”和“多对多”3种,针对停靠站点之间时间阻抗场景的研究主要集中在“静态时间阻抗”,对“动态时间阻抗”的研究较少;出行需求场景的研究也主要集中在“静态出行需求”,对于“动态出行需求场景”,一般通过两阶段优化策略进行求解;由于定制公交的线路优化问题属于一种特殊的车辆路径优化问题,精确求解算法适用于少量出行需求的分析案例,针对大规模出行需求的实际问题,一般采用启发式智能算法进行求解。未来的研究中,定制公交的线路优化需要考虑停车场设置和停靠点选择的影响,针对不同类型出行者设置特定的时间窗属性;此外,大数据背景下如何兼顾实时出行需求和运营成本约束,提供差异化的定制公交线路也将是具有挑战的研究方向。      

考虑货运方式和客运硬时间窗的地铁客货共车运输优化

鉴于地铁网络在解决大城市居民出行问题上的成功实践,能否利用非高峰时段地铁线路的冗余运力缓解城市交通拥堵和货运压力,成为近年来城市货运领域的一个热点话题。本文研究了一个基于“客货共车”模式的地铁客货协同运输优化问题,特别考虑了货运需求的运输方式约束（即同一货物运输需求将完全通过地铁完成,或完全不依赖地铁）以及客货需求的时间窗约束,其目标是在必须满足乘客需求的情况下,充分利用地铁运力服务货运需求,同时减少货运对乘客的影响以及混合编组的工作量。货运需求的运输方式约束使得该问题被构建成一个非线性整数规划模型。通过线性化技术,将非线性整数规划模型转化为等价的线性整数规划模型,并利用商业求解器CPLEX进行求解。以北京地铁八通线为例的实验结果表明,所提出的方法能够有效解决所关注的问题,同时所得到的协同优化策略能够提高地铁线路的“客货共车”运输效率。为了进一步说明所考虑的问题特点,相关计算结果与已有研究进行了对比,这为地铁货运管理和决策提供了更多参考。     

区段管内车流组织研究

根据区段管内列车的运行过程和车流产生情况，分析列车的各种车小时消耗，在着重考虑集结完成的车流在站等待挂车车小时消耗的前提下，推导出相应的计算公式。建立以总车小时消耗最少为目标的优化模型，并利用分层求解算法对模型进行求解，进而求得总车小时消耗最少的运输组织方案。     

快捷货运服务网络设计研究综述

服务网络设计是快捷货运运营管理层面的重要内容，也是交通运输领域的关键科学问题。本文分析了快捷货运服务网络设计的内涵，并从研究内容、优化模型、求解算法这3个方面对国内外相关研究现状展开详细论述。在研究内容上，对不同运输方式和多式联运进行归类总结，单一运输方式下和综合运输体系下的快捷货运服务网络设计都涵盖了路径规划、流量分配、时刻优化等方面，且内涵和外延都在不断拓展。在模型构建上，有基于节点-弧和基于路径两种角度的建模方式，其中，基于时空网络角度建模成为近年动态服务网络模型设计的重要方向；建模的背景以确定条件为主，不确定条件下的模型大多仅是考虑需求的不确定，并未揭示出各种不确定性参数对网络结构和流量分配的影响机制；所考虑的因素从初期的需求总量、服务成本、服务频率，逐渐增加能力约束、时刻影响、设备利用等方面。在求解算法上，以启发式算法为主，其中，大多基于智能算法，随着计算机运算效率的提高及商业求解软件功能的强大，基于列生成和基于模型松弛或分解的算法在近年呈上升趋势。最后，结合快捷货运内外部条件的变化，提出快捷货运服务网络设计在考虑低碳因素、不确定条件、演化机理等方面有待进一步研究的方向。     

城市群交通运输系统供需非均衡模型研究

针对目前城市群交通中普遍存在的供需关系不平衡问题,为探究其供需两者之间的互馈机理,并揭示两者平衡的动态关系,构建城市群交通供需非均衡模型.首先,根据对城市群交通供需关系的描述,明确城市群交通供给与需求平衡的内涵、研究范畴及表现形式;其次,将城市群交通问题分为3个部分,即城市群中单一城市内部、城市群中城市与城市之间、城市群与外部之间,对城市群交通供给和交通需求的计算方法进行研究,并根据两者的相互作用机制,利用微分动力学原理,构建城市群交通运输系统供需非均衡模型;最后,运用微分方程的稳定性理论对模型进行求解,提出城市群交通供需的平衡条件,并以呼包鄂城市群为实例来验证该模型的有效性和科学性.