一种改进的求网络最小截集的算法

一个网络的最大流量,是由该网络最小截集的裁量决定的,网络的最小截集,就是该网络的瓶颈部位,网络最小截集中的弧,是该网络的瓶颈弧,而目前求解网络最小截集的Ford-Fulkerson算法,不能求出网络所有的最小截集,给实际应用带来一定的问题,文章提出了一种求网络所有最小截集的算法,算例表明,该算法的实际应用中是行之有效的。     

连续梁桥基于预应力度配束方案的模糊优化决策

建立预应力混凝土连续桥预应力度的模糊优化问题,按α－水平截集解法,将模糊优化问题转化为确定性的数学规划问题。求得一较合理的消压弯矩后,只需按控制截面的构造进行预应力体系设计。在基础上提出了配束自动化的基本思想,并以一实例说明其理论应用。     

最大独立集算法

本文提出了网络中的一种特殊结构－负包络图。原来是它包含了网络的最小截，因而制约了网络的最小流量。研究表明，负包络图也是关于网络最大独立集的充要条件。本文以既有的最大流算法为手段，利用这个充要条件，给出了偶网络上求最大独立集的有效算法，而且也给出了在奇网络上求最大独立集的递归算法。     

PERT网络时间-费用优化数学模型及程序实现

根据公路工程的特点,将公路工程项目进行工序分解,利用网络计划图将其连接成一个整体,提出了网络计划技术中各工序均具有非增线性型时间－费用关系时的时间－费用优化数学模型,通过计算机程序处理,方便快捷地得出各工序实施的控制性和非控制性时间参数,按照不同的指令工期对工程项目进行优化处理,并能得出完成工程任务的最低成本和最低成本日程,为决策者在工程任务和实施工程计划时进行决策和分析提供有效的支持。     

线路与编组站能力限制下的车流组织模型与模拟退火方法

研究了在线路能力，编组站能力（改编能力，通过能力及可利用的调车线数量）与装卸车能力受限条件下的车流组织方案优化问题，其目标是最小经集结费用，改编费用，换算车公里费用，以及组织始发直达而产生的换算车小时消耗，并满足车站和线路的有关能力限制，为此，建立了该问题的两类数学优化模型，大规模的非线性混合整数规划形式和非线性０－１规划形式，基于此类问题的难度，采用了模拟退火算法处理所建模型，其有效性通过对两类     

基于电子表格建模的公路土石方调配最小费用流算法

利用运输问题的模型来描述土石方调配问题,分别建立网络形式模型和代数形式的线性规划模型,通过电子表格建模来描述满足限制条件及节点平衡条件的最小费用流求解算法。利用本文所描述的算法,可以直接通过电子建模来进行土石方费用最小流的线性优化计算。     

带软时间窗的集货与送货多车辆路径问题节约算法

研究了物流配送中多车运输的集货与送货车辆路径规划问题,以增加时间惩罚费用的方式插入软时间窗约束,将租车费用、货车运输费用和时间惩罚费用三者之和最小作为优化目标,建立数学模型。采用启发式节约算法求解该模型,考虑时间惩罚费用和运输费用,比较每一配送节点上直接送货和间接送货的节约费用关系,求出最优配送路径。试验结果表明:当配送次数达到50次时,货车平均装载率仍能达到80%以上,该节约算法能减少货车空程行驶和租车次数,优化了全局费用。     

集装箱码头送箱集卡预约与场桥调度协同优化

针对送箱集卡随机到港引起的场桥作业不均衡,以及高峰时段场桥资源紧缺、集装箱码头拥堵等问题,构建送箱集卡预约与场桥调度协同优化的二层规划模型.上层目标为集卡在闸口的排队等待时间、预约集港导致集港时段调整的集卡数及所有预约时段未完成作业量所需的场桥时间最小,下层目标为每个预约时段未完成作业量所需的场桥时间最小.设计并行遗传算法求解模型,并以天津东方海陆集装箱码头为例进行算例分析.结果表明,预约集港能够降低集卡在闸口的排队等待时间,且送箱集卡预约和场桥调度的协同优化比独立决策更有利于提高集港效率.     

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。     

配送网络规划蚁群算法

分析了配送网络规划复杂的非线性组合优化问题，以配送网络中的运行费用、设施投资费用及可靠性费用之和最小为目标函数，建立了配送网络规划的数学模型，设计了相应的蚁群算法。应用结果表明该算法的计算结果与实际的配送网络规划线路相符，是可行的。     

车辆改编隐性成本对编组计划优化的影响

铁路车辆无改编通过技术站的节省时间是铁路车流组织的重要参考依据，其准确与否直接关系到列车编组计划质量的优劣．提出了车辆在改编过程中除了产生改编时间、改编费用的显性成本以外，还产生车轮、车钩、车体及货物损伤等隐性成本，并探讨了该隐性成本的量化途径．分析了铁路车辆改编参数计算的要素，在考虑车辆改编隐性成本的基础上对传统改编参数进行了修正，并设计了一个单组列车编组方案优化的算例．分析表明车辆改编隐性成本应当纳入改编参数的计算之中，其对列车编组计划优化的影响不容忽视．     

公路重大交通基础设施哑铃型路网边界算法

针对公路重大交通基础设施(如特大桥、长大隧道等)的分布特征,从交通安全管理的角度,提出哑铃型路网的概念,重点对其路网边界算法进行探讨.在分析边界类型及约束特征基础上,构建时间成本效益函数作为目标函数,根据不同的交通流量,推导出哑铃型路网的边界算法.边界算法的实现是哑铃型路网整体算法的基础.为后期通路求解、路线诱行以及路网安全管理研究提供了分析平台.     

公路重大交通基础设施哑铃型路网边界算法

针对公路重大交通基础设施(如特大桥、长大隧道等)的分布特征,从交通安全管理的角度,提出哑铃型路网的概念,重点对其路网边界算法进行探讨.在分析边界类型及约束特征基础上,构建时间成本效益函数作为目标函数,根据不同的交通流量,推导出哑铃型路网的边界算法.边界算法的实现是哑铃型路网整体算法的基础.为后期通路求解、路线诱行以及路网安全管理研究提供了分析平台.     

信号控制模型中利益分配问题的研究

设计了一个平衡约束条件下信号控制与平衡网络设计组合问题的多目标规划模型，然后使用效用函数法将有双目标的上层优化问题转化为一个单目标优化问题．在这种情况下，该模型变成一个标准的双层规划模型。并利用全局优化方法模拟退火算法和惩罚函数法相结合求解．     

公交线网优化新技术的应用研究

针对现有公交线网优化研究模型求解复杂、可操作性不强的现状,提出了一种新的公交线网优化方法：从分析乘客对线网的需求意愿入手,获取线网优化要重点解决的问题,在此基础上提出优化策略。建立平衡乘客及公交运营企业利益的系统成本最优模型。最后以济南为例,验证方法的可操作性和优化结果的可实施性。     

道路行车速度限制问题的讨论

为了使道路行车速度对行车安全及节约能源等方面的综合影响达到最优,分别探讨了最高车速限制与最低车速限制的问题。首先,采用数学建模与回归分析的方法分别构建时间费用函数与油耗费用函数,以时间费用与油耗费用之和最小为目标函数,以事故死亡率及舒适度为约束条件,提出了最高车速限制方法。在分析了道路行车速度影响因素的基础上,采用回归分析方法,分车型建立道路线形指标、交通流参数与运行车速的关系模型,给出了在不同平曲线半径、纵坡及坡长、交通量、交通组成及路面状况条件下的最高车速限制基准值的修正系数。其次,提出车速离散度的概念与计算方法以及不同坡度下的经济车速,然后采用回归分析方法建立了车速离散度与事故率关系模型,提出基于车速离散度约束与经济车速的最低车速限制方法。最后,对实施车速限制的保障技术进行了探讨。     

基于拉格朗日的高速铁路车站作业优化

本文从Job-Shop 调度角度出发,以列车为待加工的“工件”,将车站接车进路、 到发线和发车进路看作“加工机器”,列车在车站的走行与停站看做不同的“作业工序”, 把高速铁路车站作业问题抽象成Job-Shop 车间调度优化,以设备能力、冲突进路、停站时 间为空间和时间约束,以最小化到发线的占用时间为优化目标,建立高速铁路车站作业 优化模型.采用拉格朗日方法松弛原模型的约束条件,建立车站技术作业问题的拉格朗日 对偶松弛问题,设计了高速铁路车站作业优化模型算法.并以高速铁路的某一车站为实例 进行验证,实例表明,该算法可以有效地化解车站作业进路冲突和实现到发线运用时间 的最小化.     

不确定交通需求下交叉口信号配时区间优化模型

为解决混合交通流的不确定需求，合理描述不确定参数用以信号配时优化，本文提出交叉口信号控制配时参数区间优化模型。首先，以高峰时段5min采集标段数据，构造交通量区间，修正Highway Capacity Manual 2010(HCM2010)饱和流率计算公式，估计混合交通饱和流率区间；其次，构建信号配时参数区间非线性多目标规划模型，并以交叉口服务水平为性能目标，利用区间序关系与区间可能度模型进行转换，采用多层嵌套遗传算法求解；最后，以北京市道路等级相差较大的两相位与三相位交叉路口高峰时段数据为例，验证信号配时区间优化模型，并运用 VISSIM软件进行仿真比较。结果表明：本文所建模型可行、有效，且考虑饱和流率区间的信号配 时区间优化模型更适合于关键相位饱和流率波动较大的两相位信号交叉口，机动车平均延误和交叉口通行能力较Webster方法分别优化了35.9%和14.9%。     

基于分级多目标决策的干线公交速度引导模型

为解决干线公交速度引导存在多要素关联约束强，全局效果差的问题，本文提出基于分级多目标决策的干线公交速度引导模型。基于公交线路运行特性的全局优化指标优势分析，设计以公交线路综合准点率为主，交叉口停车次数和分段引导速度均衡为辅的线路全局优化目标体系，并考虑多目标间的关联约束和优先控制差异，构建基于拉格朗日乘子法和遗传算法分层组合的干线公交速度引导分级多目标递阶决策模型；最后，通过实际场景测试，验证模型的有效性。测试结果表明：模型能够克服非全局指标优化的局部最优问题，将全线路各班次综合准点率和交叉口停车次数由非全局指标的69.67%和2.37次 ⋅ 班-1 提升到90.53%和1.23次 ⋅ 班-1；并且综合准点率比全局多目标加权方法提升8.65%，能够较好保障综合准点率目标的优先性，有效提升干线公交的通行效率和服务可靠性。