OD交通量的估计方法

OD调查结果是城市交通规划和交通控制、管理的基础数据,进行OD调查需要投入较大的人力、财力、物力,工程量相当大。与此相比,路段交通量的调查相对容易,便于操作,并且有相当一部分路段设有常年观测站,可进行全年观测,能掌握路段交通量的动态变化情况。路段交通是由各个交通小区之间的交通分布在径路选择上累加而成的,二者存在着较大的联系。从介入机会模型和路段交通量推出两者之间的关系,并由此推算出OD调查表。     

带有时间窗的随机机会约束运输问题模型与算法

对传统经典的运输问题从不确定性随机规划角度进行探讨分析,针对随机环境条件下的此类优化问题提出一种随机机会约束规划模型,并考虑在运输过程中的线路能力和时间窗限制,对其利用随机机会约束规划的思想进行处理,建立随机机会约束规划运输问题的数学模型。此外,由于模型涉及大量具有复杂性和随机性的随机变量,设计一种混合智能算法,即基于随机模拟的神经网络遗传算法来求解模型的近似最优解。最后利用数值算例来验证算法的有效性和可行性。     

模糊随机最短路径问题模型与算法

最短路径问题在现实生活中有着广泛应用,许多专家学者对此问题进行了深入研究.到目前为止,所有这些研究都是针对静态最短路径问题以及不确定最短路径问题中具有模糊或随机参数的问题.然而在现实世界中,有些系统中有很多不确定因素,因此很有必要对具有多重不确定参数的最短路径问题进行研究.本文主要研究具有模糊随机参数的最短路径问题,基于机会测度理论,分别建立了模糊随机期望值模型、机会约束规划模型及相关机会约束规划模型,然后设计遗传算法求解.     

粗糙环境下立体运输问题模型与算法

立体运输问题是传统运输问题的重要扩展之一.立体运输问题中包括3种约束:资源约束,需求约束和运输方式的容量约束.费用为粗糙参数的立体运输问题称为粗糙立体运输问题.基于信赖性理论和不同的决策准则,对具有粗糙立体运输问题建立粗糙期望值模型,机会约束规划模型及相关机会规划模型,并设计了求解粗糙立体运输问题的遗传算法,最后给出了一个算例.     

货流分布的竞争机会模型

本文对国内外常用的交通分布模型进行了评析，指出了增长系数和重力模型所存在的缺点和问题。并通过货流分布规律的研究，提出了货流分布的竞争机会模型。     

AHP法在市场机会评价与选择中的应用

结合各市场机会的特点和企业要达到的总目标，将具有明显系统思维特征的AHP(层次分析技术)法应用到市场机会的优选中，进行可行性分析，构造层次结构模型，通过层次总排序得到各方案的优劣排序，使市场机会的评价选择更加全面、科学、准确。     

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供应商选择问题是物流领域内的一个重要问题，其目标函数就是在包括送达时间、原料质量和服务水平等的约束下使总花费最小。传统的确定性模型取得了较好的效果，但是由于其约束条件的随机性和模糊性，需要应用不确定性模型来更准确地描述和给出最优解。论文应用了不确定性模型描述这类供应商选择问题，这个不确定性模型就是一类特殊的机会约束规划模型，此类机会约束可以转化为相应的等价类，这样不确定性模型就可以转化为确定性模型，然后设计了解决这类问题的遗传算法。通过实例计算表明，不确定性优化模型及遗传算是解决供应商选择等这类不确定性智能商业问题的有效办法，有广泛的应用前景。     

增长型企业价值评估方法研究

从确定性和不确定性投资的角度对增长型企业的评估方法进行了研究。分析了单一增长价值评估模型存在的不足，给出了具有多阶段增长的弹性增长评估模型。并针对增长型企业具有经营灵活性的特点，引入了实物期权方法评估具有单一增长机会、序列增长机会企业的经营灵活性价值，从而弥补了折现现金流量法在评估企业经营灵活性价值时的固有缺陷。     

基于手机信令数据的城市区域居民出行OD预测模型

为揭示城市区域居民出行规律和OD产生原理，基于手机信令数据探索城市区域居民出行目的地选择机制，考虑人口数量和POI数量两类数据建立一个地点机会选择(POS)模型。利用联通智慧足迹平台获取得到哈尔滨市居民手机信令出行数据，从交通小区和交通中区两个尺度，对哈尔滨市市二环、三环、四环不同范围展开实例研究。结果表明：地点机会选择模型预测结果在吸引能力和出行距离分布中基本符合实际数据规律，从交通小区和中区两个尺度上看，该模型预测精度分别能够达到67%～72%、75%～83%，较机会优先选择模型预测精度分别提高了13%～18%、9%～20%，较辐射模型预测精度分别提高了57%～60%、55%～60%。本文所提出模型的优越性在于模型简单且无待定参数，输入数据较容易获取，具有较高的预测精度，能够为城市交通规划提供理论参考。     

供应商选择问题的不确定优化模型及其算法

应用了不确定性模型描述供应商选择问题,建立了多目标随机机会约束规划的模型.设计了解决这类问题的混合智能算法;并通过实例计算表明:不确定性优化模型及混合智能算法是解决供应商选择等这类不确定性智能商业问题的有效办法,具有广泛的应用前景.