公交线网优化的物元分析法

在给出公交线网优化的约束条件和目标函数的基础上,根据物元分析理论和运筹学中的理想点法,通过定量分析在得到标准指标决策矩阵、正负理想方案决策矩阵和方案指标矩阵距离的情况下,建立了公交线网优化的物元分析模型,并通过方案指标矩阵距离大小来判别公交线网优化程度.在用极值法确定目标函数权重的基础上,对模型进行了定量求解.实例分析表明,该模型能够较好地对公交线网进行优化调整,优化结果更为科学合理、符合实际需要.     

列车节能运行目标速度控制优化研究

探讨了城市轨道交通列车节能运行控制问题,提出了一种分段目标速度控制策略,将目标速度的大小、调速范围和里程范围作为控制参量,建立了定时约束下的列车节能运行优化模型.设计了一种双重惩罚机制的实数编码遗传算法求解模型,对列车晚点和非节能方案进行惩罚以提高算法收敛速度.仿真分析表明,该方法得到的目标速度控制方案较好地适应了线路条件,有效地避免了列车在下坡道的制动调速,与启发式算法得到的运行结果相比,案例中不同富裕时分程度下的优化方案平均节能率22.2%.     

基于遗传算法的切割路径优化

将遗传算法用于求解加工路径优化问题．针对加工路径优化目标，即零件加工轨迹应走过零件所有内外轮廓且路径最短，给出了非确定型的多项式数学模型，并根据优化目标将其简化为点与点之间的优化．用遗传算法对加工路径优化进行了遗传编码，并对75个零件排样进行了计算机仿真计算．仿真结果显示，最优值（37129mm）为初始值（43622mm）的85％，表明该算法可行。     

多跑道着陆飞机协同调度多目标优化

综合考虑空中交通管制、航空公司和机场因素,研究了多跑道降落航班的协同调度问题,以实现安全、公平和高效的空中交通管理战术决策．提出了采用协同航班调度策略和多目标优化调度模型．模型以安全性为约束,以总延误成本和空中交通管制员管制负荷最小、航空公司之间尽量公平为优化目标,用多目标遗传算法求解．算例仿真结果表明,用本文算法得出的最优方案与FCFS算法结果相比,因延误造成的总成本损失减少了61．4％,并使延误损失在各航空公司间的分配更加均衡．     

高速公路收费站车道类型设置问题建模与求解

在加快推进ETC应用服务的背景下，以收费站运营成本与用户延误成本之和最小为目标，结合排队论，建立收费站车道类型设置优化模型. 提出一种自然数编码的遗传算法用于模型求解. 以广州市机场收费站为例，求解高峰时段两种不同ETC使用率下的车道类型设置优化方案，并利用VISSIM 软件对优化方案与原方案进行仿真对比. 此外，分析了机场收费站全天的车辆到达规律，讨论不同车辆到达率与ETC使用率下的车道组合方案. 结果表明，所提方法能有效地缓解收费站拥堵，合理控制成本，对收费站车道改建与收费员排班具有指导意义.     

随机需求IRPTW的多目标优化

针对随机需求下带时间窗的存贮路径问题,建立了多目标库存和配送策略优化模型,用多目标遗传算法对模型求解．该算法采用精华保留策略和自适应调整策略等遗传算子逼近全局最优解,可以克服遗传算法局部搜索能力不足的缺陷,提高收敛速度和改善全局寻优性能．以某物流公司的产品配送系统为例,用多目标遗传算法获得了费用较低的方案．     

基于信息熵TOPSIS的公交线网优化方案排序

在给出公交线网的优化原则、约束条件和目标函数的基础上,运用多目标决策方法(如:TOPSIS方法),对公交线网优化方案进行了排序.在该方法中,首先,构造评价指标的特征矩阵,运用信息熵理论将指标的熵数据处理后作为指标的客观权重,克服了以往公交线网优化中对目标函数取权重时的主观性;其次,通过将客观权重与欧几里得距离进行加权来计算距离尺度,使得优化方案与最优方案的距离计算更加准确;最后,以优化方案与最优方案的接近程度为依据,对优化方案进行排序.应用实例表明:该模型能够较好地解决优化目标的权重分配问题,对公交线网的优化调整有效且实用,优化过程简单,优化结果合理且符合实际情况.     

基于多旅行商问题的应急设施服务区划分模型

基于多旅行商问题，增设集散中心需求及应急服务设施资源容量约束条件，以最小化遍历区域内全部集散中心的综合旅行时间成本为优化目标，构建一种应急设施服务区划分模型，确定各应急设施的服务区范围.设计一种复合算法求解模型，首先基于P-中值选址模型的优化理念，形成初始方案；继而加入禁忌搜索算法，结合LKH求解器对模型进行迭代优化求得最优解.基于宁波市北仑区实际拓扑网络进行案例分析，验证了模型和求解方法的有效性.     

目标规划在铁路重载运输组织中的应用

用目标规划模型确定重载列车开行方案．根据铁路重载运输实际,目标规划模型中设定4个优先级：第1优先级为规定的运量指标,第2～4优先级分别取决于线路能力、机车和车辆供应数量的约束．以大秦线为例建立目标规划模型,标定模型的各项参数,用单纯形法求解．计算结果是根据实际需要产生的备选方案．     

大型活动后车道单行优化的双层规划

为了缓解大型活动后疏散期间的拥堵,建立了车道单行优化问题的双层规划模型．该模型考虑了交通组织者与参与者之间的共同作用．模型的上层模型的优化目标是总疏散时间最短,下层模型的优化目标是出行者自身疏散时间最短．将离散粒子群算法用于解决该双层规划问题．用简化的实际交通网络检验优化效果．实验结果表明,基于双层规划模型的车道单行方案能减少总疏散时间20％．