城轨运营中断下应急公交车辆调度模型

随着城市轨道交通运营网络规模扩大和客流迅速增长,运营中断下公交应急联动问题日益被重视.针对城轨运营中断下的公交桥接疏运问题,提出一种灵活调度策略,允许车辆服务于不同的桥接路径,以最小化总疏散时间和平均乘客延误为目标,建立基于灵活路径模式下的多目标应急公交车辆调度模型,使用理想点法和遗传算法进行求解,并进行实例验证.对比传统固定路径车辆调度方案,基于灵活路径的车辆调度方案使总疏散时间和平均乘客延误分别减少了 4.2%和 4.4%.结果表明,本文提出的模型能够提高公交应急桥接疏运效率、降低乘客延误.     

城轨运营中断下应急公交车辆调度模型

随着城市轨道交通运营网络规模扩大和客流迅速增长,运营中断下公交应急联动问题日益被重视.针对城轨运营中断下的公交桥接疏运问题,提出一种灵活调度策略,允许车辆服务于不同的桥接路径,以最小化总疏散时间和平均乘客延误为目标,建立基于灵活路径模式下的多目标应急公交车辆调度模型,使用理想点法和遗传算法进行求解,并进行实例验证.对比传统固定路径车辆调度方案,基于灵活路径的车辆调度方案使总疏散时间和平均乘客延误分别减少了 4.2%和 4.4%.结果表明,本文提出的模型能够提高公交应急桥接疏运效率、降低乘客延误.     

全局搜索聚类的多车场多车型调度算法研究

针对物流配送中多车场多车型车辆调度问题的特征构造了一种以最短路径为代价的车辆调度的双多模型.为解决此类NP问题,本文提出了一种两阶段解决方案：第一阶段首先对全局隶属值的搜索训练找出最优隶属度,然后再利用任务相对紧急数组以K-Means算法为基础对用户进行聚类,把一个多车场多车型的车辆调度问题转化成多个单车场多车型的调度问题,大大降低了问题求解的复杂度;第二阶段对多个单车场多车型VSP问题利用遗传算法进行并行处理,为了保证染色体的多样性和尽可能地降低问题求解复杂度,提出了五类遗传交叉算子;最后对4车场32用户实例进行试验.结果表明,此算法对求解多车场多车型车辆调度问题很有效.     

基于层次蝙蝠算法的应急车辆调度与交通疏散协同决策

城市路网多事故应急救援中，因交通拥堵造成应急车辆滞留现象时常发生，严重影响道路交通事故救援效率.提出通过交通疏散提高救援路径的可靠性，构建双层规划模型对应急车辆调度和交通疏散进行协同决策. 设计一种双层蝙蝠算法，上层算法在应急车辆需求、事故时间窗和可用车辆约束下求解响应时间最短的调度方案，下层算法在路段容量和疏散需求约束下求解多条最短路径的交通疏散策略，从中选取最短时间路径. 算例结果表明，本文模型通过缩短应急车辆在途时间有效提升了应急救援效率，算法具有优秀的寻优能力和运行速度.     

应急救援物资多式联运的成本最优化模型

针对突发事件中应急物流的特点,提出综合考虑应急救援时效性、经济性和安全性因素的 应急物资车辆调度方法。在参阅国内外众多有关应急物资车辆路径选择问题研究文献的基础上, 综合考虑了时间窗约束（硬时间窗和软时间窗） 及公路、铁路、航空3 种运输方式及路网道路的 脆弱性和可修复性等因素,建立了多应急救援点、多受灾点的应急车辆路径问题模型。问题求解 过程中采用模拟退火算法,并通过算例验证模型与算法的可靠性。结论证明应用模拟退火算法求 解应急物资车辆调度问题时,搜索效率较高;算例结果表明了在应急救援中由于不同的时间窗要 求导致不同类型的物资所选择的路径不同;同时体现了多式联运在应急救援中的应用。     

多车场车辆优化调度模型及算法

针对多车场满载运输问题的特征，提出了多车场车辆优化调度的数学模型，设计了求解该问题的启发式算法，应用结果表明，该算法是可行的。     

JD多车型配送车辆调度问题的模型及其禁忌搜索算法研究

在建立多车型配送车辆调度问题的数学模型的基础上,通过设计一种新的解的表示方法建立了求解该问题的禁忌搜索算法.实验计算证明,该算法不仅可以取得很好的计算结果,而且计算效率较高,收敛速度较快,计算结果也较稳定.     

基于改进遗传算法的车辆路径问题

为了研究物流中心的服务效率和车辆的合理调度方案,以汽车载重量作为影响车辆路线安 排的主要因素,以经典的车载容量约束条件下的车辆路径问题为原型建立数学模型,通过求解该 数学模型的最优解来获得车辆最优路径。由初始状态随机生成的可行解作为初始的车辆路径方 案,通过改进的遗传算法不断地调整染色体的交叉和变异概率进行优化,最终得到物流中心车辆 安排的合理方案。通过多次求解算例,都能够得到满意的车辆路径方案,不仅验证了该数学模型 的有效性和实践性,而且也验证了改进后遗传算法的收敛性和鲁棒性,同时得到了改进遗传算法 交叉和变异概率的调整范围。该模型和算法不仅可以提高物流中心的服务效率,而且可以为物流 中心的车辆调度方案提供支持和帮助。     

基于混合遗传算法的物流配送模糊车辆调度问题研究

在同时考虑物流配送总费用和服务水平的基础上,建立适合物流配送模糊车辆调度问题的数学模型.并且采用期望值选择法,将爬山法与遗传算法相结合,构造了求解该问题的混合遗传算法.研究表明,用该算法求解物流配送模糊车辆调度问题,能够很快收敛到满意解.     

考虑交叉口延误与通行能力的疏散路线与出发时间优化研究

疏散是应急管理的重要内容,区域性疏散涉及到大批车辆的集体性出行,为保证疏散的安全、有序,有必要在疏散规划中合理规定源点车辆的分批次出发时间和路线安排.以往研究关于疏散路线与出发时间的优化,大多没有考虑交叉口延误和通行能力影响.若疏散所依赖的是城市道路网,忽略这些因素会导致结果不尽合理.用节点分方向权重表示交叉口方向性的延误和通行能力,用分方向点权网络表示疏散路网,将疏散路线与出发时间的优化描述为分方向点权网络中一类特殊的最快转运问题,并给出了启发式求解算法.算法将路段和交叉口在不同时刻的可用通行能力表示为时间序列,通过不断寻找最早到达路线,确定路线的承载车流量并据此修改可用通行能力等网络特征,来逼近最优方案,并给出了一个数值算例.     

区域公交的多车场车辆调度优化

在运营企业费用最少的基本模型基础上,以乘客等待费用最少为目标函数讨论多车场车辆调度问题,并建立相应模型。基于逆差函数算法对模型求解,设计两种方法进行求解:一种是人工插入空驶车程,求解过程中加入乘客等待时间的限制;另一种是通过由逆差函数为基础设计的PT-Manager仿真软件进行算法优化,对实际案例进行参数标定以及求解。结果表明:该模型逆差函数算法求解过程简单、结果直观,PT-Manager仿真软件能够帮助公交调度人员进行车辆调度及优化,对现有的车辆调度以及多车场的发展有一定的指导意义。     

应急救援物资与伤员协调转运的两阶段调度优化模型研究

通过应急救援物资和伤员的协调转运提高救援效率,研究直运方式下,一个救援中心,多个受灾点之间单位运输需求协调转运的调度优化模型.以最小化车辆的在途时间为目标,建立了两阶段的数学模型,并进行了数据模拟和求解.结果表明模型能有效地解决车辆的配置和调度,能够协调物资和伤员两种类型的转运需求,并且最小化运输成本.     

区域公交的多车场车辆调度优化

在运营企业费用最少的基本模型基础上,以乘客等待费用最少为目标函数讨论多车场车辆调度问题,并建立相应模型。基于逆差函数算法对模型求解,设计两种方法进行求解:一种是人工插入空驶车程,求解过程中加入乘客等待时间的限制;另一种是通过由逆差函数为基础设计的PT-Manager仿真软件进行算法优化,对实际案例进行参数标定以及求解。结果表明:该模型逆差函数算法求解过程简单、结果直观,PT-Manager仿真软件能够帮助公交调度人员进行车辆调度及优化,对现有的车辆调度以及多车场的发展有一定的指导意义。     

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在对多配送中心车辆调度问题进行直观描述的基础上，建立了该问题的数学模型。提出了采用距离最近分配法将多配送中心车辆调度问题分解为多个单配送中心车辆调度问题进行求解的策略．基于求解单配送中心车辆调度问题的禁忌搜索算法，设计了求解多配送中心车辆调度问题的算法，并进行了实验计算．计算结果表明，用本文设计的算法求解多配送中心车辆调度问题，不仅可以取得很好的计算结果，而且算法的计算效率较高，收敛速度较快，计算结果也较稳定．     

基于TransCAD软件包解决多配送中心车辆路径问题

在简述软件TransCAD功能的基础上,结合多配送中心车辆路径问题,考虑到每辆运输车辆在完成任务后必须返回配送中心的条件,提出一套合适的车辆调度方案,并给出了解决方案的数学模型。通过实例求解,验证了方案、模型及软件包在物流运输规划应用中的正确性和有效性。     

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实施科学有效的应急疏散策略对提高城市交通应急响应能力、节约救援时间和降低灾害带来的生命财产损失具有重要的作用。疏散路线的构建和各疏散路口的路网分配问题是应急疏散问题的关键所在。在描述路网疏散问题的基础上,构建了以总疏散时间最小化为目标的疏散模型,并运用庞特里亚金最大值原理获得模型的最优解条件。设计了疏散路线构造算法和路口车辆分配算法,用于引导待疏散车辆迅速地疏散到安全区域。在疏散过程中引入反馈思想,利用实时的路网状态信息对疏散策略进行更新调整。仿真结果表明所提出的模型和算法能较好地对路网进行应急疏散。     

多优先级多车种动态应急交通网络反流策略研究

危化品爆炸泄漏和火灾爆炸等局部突发事件下,疏散车辆与救援车辆在路网上通行的优先级具有差异性。为研究多优先级多车种动态应急交通网络协调优化问题,本文根据多车种的优先级差异性,松弛路段传输模型,模拟疏散和救援交通在路网上的动态加载过程,引入交叉口冲突转向消除与道路反流约束;考虑到优先通行车辆的反流策略会占用低优先级车辆的道路通行能力,设置救援交通的逆行路段数限制。设计分阶段优化方法求解多优先级多车种动态应急交通网络协调优化的多目标混合整数线性规划模型(MPCDETN-MMILP)。最后,以 NguyenDupuis路网为例,分析优先通行车辆使用的逆行路段数对疏散和救援交通的影响。算例结果表明：救援交通逆行路段数和对救援车辆迅速到达受灾区域的提升存在上限,且这种提升趋势是逐渐变缓的,而对疏散车辆迅速到达安全区域的抑制呈现波动式的增加趋势;救援交通逆行路段数对救援优先的疏散和救援交通运行优化效果有较大协调作用;连接受灾区域和外部救援场站,且可构成最短径路的路段更会被选择为救援交通逆行路段。     

遗传算法在铁路客车横向稳定性多参数优化中的应用

以典型铁路客车的动力学模型为研究对象，以车辆最大可行速度为目标函数，采用遗传算法对其横向稳定性参数进行了最优化的计算研究。结果表明：遗传算法在求解车辆动力学系统的参数优化问题中具有很好的适用性。尤其是对于多参数，多峰的非线性问题，该法提供了求解问题全局最优解的可能性。     

不确定环境下的多车型物流配送路径优化

为实现在路段通行时间不确定背景下,配送企业对多种车型车辆的组合优化,使车辆资源利用、配送路径最优.通过建立总成本和配送时间最小的多目标模型、并考虑时间窗约束,设计提出多目标进化遗传算法求解该问题.本算法结合链表思想,同时为解决产生不可行解问题,在解编码时采用多染色体;并在算法中针对子染色体和母染色体分别设计交叉算子,运用擂台赛法则和改进精英保留策略构造非支配解集和加快算法的收敛速度.结果表明:相比单车型,多车型组合优化具有更高的经济效益,且随着不确定参数的变化,运输成本上升,多车型配送满载率受影响较小.     

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.