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提出飓风等自然灾害条件下运用公交车进行居民紧急疏散的优化模型. 最优公交车疏散运行计划问题可转化为不确定性需求的选址—路径优化模型,目标函数是使总疏散时间最小. 选址—路径优化模型用于确定最有效的公交车集结点服务区域和将人员从受灾区域转移到指定避难所或安全地区的最优线路,并设计遗传算法、神经网络算法和爬山算法结合的混合启发式算法. 通过美国密西西比州格尔夫波特市的实际数据对所提出的模型进行验证. 实验结果表明,混合遗传算法在求解效果和效率上都优于传统的遗传算法. 相似文献
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为了推动现代综合交通运输体系的建设进程,实现运输资源的合理配置,遵循旅客运输按流行车的根本原则,需要准确地预测综合交通运输体系下各种交通工具的客运分担率.基于非集计模型中的MNL模型、PSL模型和EPSL模型,以北京、苏州为OD对,结合问卷调查数据,以经济性、舒适性、快速性、方便性和可靠性作为影响旅客选择交通工具的主要因素,借助Gauss软件进行参数估计,分别构建北京、苏州间各种交通工具的客运分担率预测模型.对比预测结果,发现EPSL模型的预测结果更优、应用范围更加广泛,近乎真实地反映旅客选择交通工具的行为. 相似文献
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利用Anylogic仿真软件,通过对比分析物流园区门区单队列排队模式和多队列排队模式作业特点,并结合物联网技术,根据货物的运输剩余时间和时间敏感度划分优先级,提出了基于物联网的门区单队列排队策略,以实现高优先级车辆先作业.通过算例分析,得到优先级划分前后,车辆平均等待时间至少缩短近8倍,极大提高了不同时效需求货物的准时送达率,同时也降低了物流成本,验证了仿真模型与结果的有效性. 相似文献
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重载卸车站是重载运输的重要组成部分,实现车站作业计划自动化编制对于加速列车周转时间、提高重载运输生产效率具有重要意义。重载卸车站由于列车在站作业种类多,车站作业计划编制复杂。为实现计算机自动化编制高效智能的车站作业计划,在分析重载列车在车站作业流程的基础上,将重载列车在站技术作业过程转化为对卸车站内到达线股道、存车线股道、卸煤线股道、清煤线股道、组合线股道的5次占用问题,构建考虑股道运用的重载卸车站作业计划模型。考虑到模型属于NP-hard问题,设计微进化算法进行求解,并在微进化算法基础上引入大规模邻域搜索算法中的损坏和修复思想对算子操作进行改进。以朔黄铁路终端黄骅港站某夜间到达的15列重载列车为实际案例,对提出的模型和算法进行验证。研究结果表明:微进化算法所采用的优势基因结构机制能快速有效解决重载卸车站作业计划编制问题,相较于GUROBI求解器,其求解质量在95%以上且求解时间缩短48.16%,同时相较于遗传算法其求解质量提升5.38%且求解时间缩短27.49%。微进化算法得出的优化计划相较于人工编制计划,重载列车在站总时长缩短了389 min,提升了重载卸车站作业计划质量。研究结果... 相似文献
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国外高铁票价体系分析及启示 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍了国外高铁在票价制定以及票价管理方面的经验,并提出对我国高铁票价制定的一些启示。 相似文献
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研究考虑车辆周转的铁路动态货运服务网络设计问题,目标是在合理设计铁路运输服务网络的基础上提高车辆利用率。将传统的离散时空网络拓展为考虑车辆周转的超级网络,构建混合整数规划模型,同时考虑列车开行时段、编组内容、空车调配、车辆归属、运输服务水平等约束。基于模型的NP-Hard特性,给出一种分支-定价-切割算法,通过在模型中添加Benders割的方法调整可行域,通过列生成方法避免网络规模较大导致可选径路数量过多的问题,该算法可保证模型收敛至最优解。算例证明了模型和算法的有效性,通过灵敏度分析验证可用车辆数量对于空车调配方案的影响。 相似文献
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运用随机规划方法,研究列车解编时间随机变动情况下编组站阶段计划的优化编制问题,建立了以压缩车辆中时和减少出发列车晚点时间为目标的随机机会约束规划模型。将模型中的随机机会约束转化为相应等价形式,从而将随机规划模型转化为确定性模型,并提出了一种改进遗传算法对之进行求解。该算法基于列车解编顺序对染色体进行编码,并针对问题的特殊性设计了相应的交叉和变异操作。算例表明,设计的改进遗传算法能够在较短时间内收敛至最优解,编组站阶段计划的随机机会约束规划模型能取得可靠性更高的调度计划,为改进编组站的决策质量提供了一条解决的途径与方法。 相似文献
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