模糊环境下的多目标非满载车辆调度问题

针对现实物流配送过程中存在的时间参数模糊化问题,采用梯形模糊数表征时间参数,给出了一种具有模糊时间窗和模糊配送时间,以最小化配送车辆数、提前/滞后惩罚以及配送里程为目标的多目标非满载车辆调度问题模型.在问题求解方面,针对基本粒子群算法容易陷入局部最优的问题,引入利用混沌局部搜索策略,给出了一种基于混沌优化技术的混合粒子...     

面向智能网联汽车定位的协同地图匹配算法

为实现智能网联环境下低成本、高精度的车辆定位, 研究了基于自适应遗传Rao-Blackwellized粒子滤波的协同地图匹配算法。利用联网车辆的定位信息和道路约束条件消除公共偏差, 提高车辆定位精度。将自适应遗传算法引入到粒子滤波的重采样过程中, 增加粒子的多样性, 解决传统粒子滤波算法中容易出现的“粒子退化”和“粒子耗尽”问题。通过仿真实验与传统粒子滤波以及卡尔曼平滑粒子滤波下的定位结果进行了对比, 同时分析了不同联网车辆数目对定位精度的影响。通过实际测试验证了算法在实际应用中的定位效果。实测结果表明: 以典型十字路口为例, 在联网车辆数目为4的情况下, 协同地图匹配算法的定位误差范围为1.67 m, 分别为原始GNSS定位以及单车地图匹配定位结果的41.03%和56.80%。同时, 该算法的统计定位精度(CEP)达到1.06 m, 比GNSS原始定位精度提高了2.52 m, 具有较好的定位效果。      

多车场多配送中心军用物资配送运输研究

针对多车场多配送中心的军用物资配送问题,在一般网络上提出了一种在有车辆载重量限制的条件下,车辆首先同时从所在的车场出发到邻近的配送中心统一装货,然后根据用户的需求量分别送货,完成配送任务后就近返回车场的算法.     

基于扰动收缩粒子群算法的物联网配送车辆调度

为了提高物联网配送车辆的调度效率,采用扰动收缩粒子群算法。首先建立物联网配送车辆优化调度问题的数学模型,考虑到货物品种及数量、需求时间和地点、运输线路以及运输时间的不确定性,包括运输成本、时间惩罚成本、固定成本;接着对基本粒子群算法增设非线性扰动因子用来平衡粒子的全局和局部搜索,在进化前期值比较小,让粒子主要进行局部搜索,而在后期设置值比较大,进行全局搜索,同时增设收缩算子,避免粒子的过度振荡,粒子编码涉及到收货点、车辆编序、行驶顺序,给出了算法流程;最后,仿真试验和实例分析验证了算法的合理性与可行性。结果表明:增设收缩算子对任务目标点寻优地理位置偏差值最小,避免了总成本增加;带有非线性扰动因子调整策略的粒子群优化算法具备更强的跳出局部最优的能力,优化后的算法运行速度加快;对于每次试验的搜索成功率以及违约惩罚成本占总成本比例,与遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、混沌量子粒子群算法、模拟退火粒子群算法和柯西变异粒子群算法预测方法相比,扰动收缩粒子群算法预测方法具有更高的搜索成功率和较低的违约惩罚成本,能够满足物联网配送车辆系统对预测精度的需求,对实现实时交通控制具有重要意义。     

大型客运企业下辖汽车维修站协同网络研究与建设

大型客运企业一般都承担了汽车运输中车辆技术保障的汽车维修业务,但由于属于非主营业务,大型客运企业下辖车辆维修站在车辆维修水平、能力、场地、工装设备及人才配备、生产及技术管理等方面参差不齐,差异极大,且各维修站间相互独立,没有形成规模效应和网络效应,已成为客运企业业务增长和技术保障的一项短板,急需改进。文中分析某大型客运企业在转型升级增加维修站附加值的过程中各站点协同网络的构建思路和遇到的问题,总结维修站协同网络建设经验,为维修站协同网络构建提供参考和借鉴。     

基于自动快递机的快递配送车辆路径优化研究

针对当前快递配送过程中由于时间和地点对接要求而导致投递效率不够高的问题,提出了基于自动快递机的快递配送新模式,根据新模式的特点,考虑配送车辆的装载能力、车辆经过客户需求点及其所属的快递机的行驶次序要求等约束条件,以执行配送任务的车辆数最少和配送车辆总的行驶里程最小为目标建立数学规划模型。根据问题的复杂程度和遗传算法求解该类问题的优势和不足,采用元胞遗传算法对模型进行求解。算例分析表明,该算法的寻优性能和效率优于普通遗传算法,能够更有效地解决大规模的基于自动快递机的快递车辆路径问题。     

需求变动下的冷链品配送路径规划

为探讨顾客需求变动下冷链品配送路径的规划与优化模型选择问题,首先以带时间窗的车辆路径问题模型为基础,构建了以配送总成本最小化为目标的冷链品配送模型;然后,通过节约算法进行配送路径的优化;最后,通过算例比较了运用随机性配送模型(考量顾客需求的变动)与确定性配送模型(使用给定需求期望值)所规划的优化路径及其差异.结果显示,当顾客需求波动幅度较大时,随机性模型规划优于确定性模型,当顾客需求波动幅度较小时,确定性模型规划优于随机性模型;此外,随着需求变动程度的增大,两种模型所得出的配送总成本都会相应增加,因此,最后提出了降低顾客需求不确定性的相关建议.     

中国石油天然气运输公司与中航油公司联合召开公路配送工作会议

为进一步加强航油公路配送生产运行管理，全面总结分析当前航油运输工作，促进航油运输公路配送业务的稳定发展，中国石油天然气运输公司与中国航空油料公司于201年8月26日联合召开了航空油料公路配送工作会议。中国石油天然气运输公司副总经理赵百成对运输公司进一步做好航油配送工作提出3点要求：一是航油配送车辆在配送运输过程中，要严格实施“三规一限”运行管理；二是从车辆的配置、罐体的清洁、运行过程的数质量管理方面推进精细化管理；三是总调度室要对全国航油配送统一调配拿出方案，扎实做好航油配送工作。     

多目标低碳车辆路径优化模型及求解算法

为有效降低物流配送过程产生的能耗和碳排放,控制配送成本,以传统带时间窗车辆路径问题为基础,研究低碳条件下的车辆路径问题.通过三角概率分布在合理速度区间内对车辆速度进行估算,综合考虑车辆行驶速度、载重量及运行里程构建碳排放计算模型,建立以系统总成本最低、车辆周转时间最小的多目标低碳车辆路径优化模型.将新兴多因子优化算法中协同进化和信息交互的思想应用于NSGA-II算法,提出增强型NSGA-II算法.算例结果表明,多目标优化模型可以更好地兼顾不同物流配送参与者的利益,更符合实际决策过程,所提出的ENSGA-II算法在经济成本上平均节省超过3%,在车辆周转时间上平均改进达到5.02%,表现出较好的求解性能.      

考虑车辆限行和装箱约束的车辆路径优化方法

在实际配送过程中，考虑到部分城市道路存在限制大型配送车辆通行的现状，以及运输途中车厢内物品满足后进先出等装载约束能有效提高装卸效率的特点，将车辆限行和二维装箱约束加入到需求可拆分车辆路径问题中。同时考虑到车辆的使用成本和行驶成本，以车辆总配送成本最小为目标构建考虑车辆限行和二维装箱约束的需求可拆分车辆路径问题数学模型，设计了启发式算法来求解该模型，其中模拟退火算法确定需求拆分下的车辆配送路径，且在当前最优解判断时调用BLF算法检验物品的二维装箱约束，来减少频繁调用BLF算法的时间。数值案例验证了模型和算法的实用性，且所提出的算法的求解结果波动不大于0.8%，能在合理的时间范围内求解得到较好的配送方案，在车辆限行区域内采用双车型配送能节省15.17%~31.27%的总配送成本。      

道路客运运力调控决策参考模型研究

客运运力与运量的平衡发展是城市道路运输系统优化的重要目标与评价标准之一。运力增长与运量增长的特性不同,运输供需的平衡是暂时的,不平衡是常态的,城市道路公交、班线客运和出租车客运因此均存在与运输需求相匹配的运力投放控制的问题。该文通过对运力调控进行研究,研制决策参考模型,以根据实际需要,利用模型的测算结论增减运力,对完善道路客运市场秩序、保证公众和经营者利益、避免运输资源不足和过度闲置,以及建立和谐的旅客运输系统都很有积极的指导意义。     

关于保险资金投资交通基础设施的思考

通过对当前我国公路、水路交通基础设施建设的资金需求及融资变化,以及我国保险资金近年来的增长趋势,尤其是2000年到2007年我国保险收入及保险总资产的增长趋势进行深入的分析,充分了解我国保险资金的运用现状。研究我国保险资金投资交通基础设施的相关政策,找出政策中在投资范围、投资方式和投资规模等方面存在的限制。以平安信托保险资金对山西省内三条高速公路进行的股权投资和采用了股权融资方式的京沪高速铁路为例讲解了保险资金投资交通基础设施的个案。根据交通基础设施建设的特点,提出了以交通规费担保建立交通基础设施建设担保资金、发展交通产业投资基金、信托投资和股权投资为引入保险资金的理想投资模式。     

构建公交一体化,增强公共交通核心竞争力

在城市交通矛盾日益突出的现代城市发展中,越来越多的人们意识到只有大力发展公共交通系统,才是城市空间与城市交通和谐发展的可持续道路.然而,发展城市公交系统不仅仅是加大基础设施的建设,更要注重公共交通系统的结构层次,充分发挥各子系统的服务特征及适用范围,形成环环相扣的高效公交出行链,从而提高公共交通服务水平,增强公交核心竞争力,吸引居民从小汽车向公交出行方式转变.以昆明的城市公共交通系统发展为例,通过分析公交系统现状及存在问题,梳理公交系统的层次结构,构建公交网络一体化.     

大力发展公交 打造公交都市——简述常州市“公交优先”的实践

大力发展公交是国内大多数城市交通的发展政策,常州市于2006年提出了"优先发展公交,来一场公交革命"的口号,从各方面贯彻落实"公交优先"政策。该文主要介绍常州市在"公交优先"方面的实践,并对未来的发展提出展望与设想。     

To fully automate or not? Investigating demands and willingness to pay for autonomous vehicles based on automation levels

We review the literature on the motivators of consumers’ purchasing decisions regarding autonomous vehicles (AVs), focusing on environmental awareness, vehicle types, concerns about accidents, and merits. The willingness to buy (WTB) and willingness to pay (WTP) for AVs have been extensively studied. However, it is imperative to broaden the outlook and consolidate the existing knowledge base. Although the WTB and WTP for AVs have been studied, automation-level preferences have been underresearched. Based on more than 150,000 observations, we construct a choice model and calculate the WTP for each level of automation. Our results show that there is a disparity between people's WTB and WTP according to the automation level. In particular, we find that the coefficients regarding FAVs’ benefits and accidents significantly exceed those related to environmental concerns. Such results indicate that practical benefits and concerns influence AV demand and WTP to a greater extent than environmental awareness. Our model results indicate a disparity between WTB and WTP for AVs that mostly derives from the different types of environmental concerns, concerns about accidents, and perceived benefits from these automobiles. Our results urge policies according to which governments and companies closely examine consumers who exhibit WTB-WTP disparities. Issues relating to demand patterns, WTP, and a suitable policy framework are discussed.     

运输经济学发展阶段及经验浅析

依据运输经济学发展过程中,对于研究重点、研究范围以及研究方法的变化,将其主要划分为五个发展阶段.并在不同的发展阶段中,着重将所在时期的突出著作稍加分析.最终,总结得出了运输经济学发展到目前的几点经验,希望对其发展有积极意义.     

Classification of Livebus arrivals user behavior

With the increasing use of Intelligent Transport Systems, large amounts of data are created. Innovative information services are introduced and new forms of data are available, which could be used to understand the behavior of travelers and the dynamics of people flows. This work analyzes the requests for real-time arrivals of bus routes at stops in London made by travelers using Transport for London's LiveBus Arrivals system. The available dataset consists of about one million requests for real-time arrivals for each of the 28 days under observation. These data are analyzed for different purposes. LiveBus Arrivals users are classified based on a set of features and using K-Means, Expectation Maximization, Logistic regression, One-level decision tree, Decision Tree, Random Forest, and Support Vector Machine (SVM) by Sequential Minimal Optimization (SMO). The results of the study indicate that the LiveBus Arrivals requests can be classified into six main behaviors. It was found that the classification-based approaches produce better results than the clustering-based ones. The most accurate results were obtained with the SVM-SMO methodology (Precision of 97%). Furthermore, the behavior within the six classes of users is analyzed to better understand how users take advantage of the LiveBus Arrivals service. It was found that the 37% of users can be classified as interchange users. This classification could form the basis of a more personalized LiveBus Arrivals application in future, which could support management and planning by revealing how public transport and related services are actually used or update information on commuters.     

基于当量轴次和当量系数理论的计重收费计算方法研究

基于当量轴次和当量系数提出当量系数法,建立收费标准的确定模型和方法。由该方法得到的收费标准能够在满足公路投资者经济利益的同时,有效遏制超限超载现象的蔓延。首先通过分析各省现行的计重收费方案选择出较为合理的收费模式;然后,提出一种当量系数法,运用当量轴次理论建立不同车型、车货总重的车辆引起的道路破坏费用模型,以此为基础建立分车型收费的数学模型;并在此模型基础上,扩展构建计重收费标准计算模型,从而得出基本费率和超限加收系数;最后,通过在河南省高速公路计重收费中的应用,证明了计算模型的准确性和实用性。     

Prediction of wheel wear in urban railway transport: comparison of existing models

One of the most important maintenance costs in tramway transport comes from wear of wheel profiles. In the highly competitive railway market, the prediction of wear is then a major concern of the constructors. In this article, we present and compare four models well adapted to tramway conditions, involving contacts on the rolling tread and on the flange with very different sliding and pressure conditions. Moreover, all models can be implemented from the natural outputs of the railway simulation packages classically used in industry for the dynamics design of the vehicles. The first one, proposed by Jendel, is based on the well-known Archard's wear model. Enblom continues Jendel's approach by taking into account the contribution of wheel deformation on the sliding velocity. The last two models, developed by Zobory, and Pearce and Sherratt, determine the wear from the energy dissipation in the contact area. The models are first compared on a theoretical basis and, for that purpose, are rewritten in a common form. Two cases are distinguished: mild wear as arising on the rolling tread and severe wear as arising on the flange. The models are also compared in the practical case of an urban transport vehicle running on circular tracks with different curve radii. Although the models show equivalent trends according to the theoretical study, important discrepancies appear between estimated wear depths. All models are actually dependent on experimental coefficients and it is likely that they were estimated in different conditions. On the other hand, a reasonable agreement can be found in some particular conditions. As an example, Zobory's, Enblom's and Jendel's models are very close to each other in severe wear conditions. This work shows that a general and reliable model could probably be developed from all positive aspects of the existing ones.     

客运企业能源消耗统计模型的研究

为了适应当前汽车运输企业的经营现状,通过建立燃油消耗统计模型,对燃油消耗量进行统计。以燃油消耗量为因变量,以影响燃油消耗的因素：周转量、客运量、车龄、驾驶员驾龄、平均车速、实栽率、行驶里程作为自变量,建立多元线性回归模型。通过拟合优度检验、F检验,判断其线性相关性,再运用逐步回归法优化统计模型,从而实现在知道有限数据信息的情况下,预测出该企业当月的车辆燃油消耗总量。将企业调研的实际统计数据代入统计模型计算的燃油消耗量,与实际统计燃油消耗量比较接近,而且统计过程得到简化。结合统计模型的研究方法开发了相应的统计软件。