高速路网不停车收费车道优化布设方法

合理设置高速公路收费站ETC (Electronic Toll Collection)车道数量，对高速公路通行效率至关重要。针对目前路网中ETC与MTC (Manual Toll Collection)车辆混行的情况，考虑ETC的普及率，结合多用户路网均衡模型和排队论方法，建立基于双层规划模型的高速路网ETC车道优化布设方法。上层模型以车辆总通行时间最小为目标，优化设置进出收费站的ETC车道数量；下层模型为多用户路网均衡模型，反映ETC和MTC车辆的路径和收费车道选择行为。下层模型通过设计收费站的等价拓扑结构，表征收费站的车道使用规则及车辆的收费车道选择行为，并采用排队论方法估计ETC和MTC车道的收费排队时间。根据模型的特点设计了基于主动集的启发式算法，利用参数二进制与拉格朗日函数法确定迭代下降方向，解决了下降方向与步长难以计算的问题；通过内嵌优化函数的方式，保证在主动集转化过程中上层约束均不会失效，且避免了迭代过程中的模型解退化问题。基于上海市绕城高速进行实证分析，结果表明：随着ETC普及率的提升，收费排队时长按照负指数趋势下降；与按比例布设ETC车道的方法相比，所提方法最高可降低57.4%的收费排队时间，且该方法可以避免ETC车道布设过多对于MTC车道通行能力挤压造成的负面效果。研究成果可以有效指导高速路网ETC车道的布设，提高路网通行效率。     

客运站到发线运用优化研究

为了合理编制客运站到发线运用计划,作者确定了到发线均衡性评价标准,建立了既满足到发线固定使用方案,又达到均衡使用到发线的多目标二次0-1规划模型;并以德州东站为实例,利用LINGO软件进行了求解与验证。     

物流中心选址与规模的层次优化模型

同时考虑生产商和分销商的利益,采用双层规划模型来描述物流中心选择以及规模问题.上层规划从生产商的角度出发,通过调整物流中心位置及规模使生产商的生产成本、运输成本和经营成本最小；下层规划从分销商的角度出发,通过调整从各个物流中心进货的数量使自身的平均运输成本最低.设计了基于遗传算法的求解方法,并用数值算例验证了模型和算法的有效性.     

Improving maritime inventory routing: application to a Brazilian petroleum case

The crude oil offloading and supply problem (COSP) is a type of operation maritime inventory routing (MIR) problem encountered by petroleum companies. In COSP, the company not only is responsible for the ship scheduling to carry the crude oil from production sites to discharge ports but also must maintain inventory levels at both ports (production and consumption) between safety operational bounds to avoid disruptions in its crude oil production and/or refining processes. We show how to improve significantly the decision-making process in a Brazilian petroleum company using a mixed-integer linear programming (MILP) model to represent COSP. Comparison tests with a current ship-scheduling method adopted in the company indicated that the use of the MILP model increased the transportation efficiency and reduced costs by 20% on average. In addition to the quantitative gains, the use of a MILP model to solve COSP has succeeded when encountering real-life events, such as variation in production or consumption rates, berth unavailability, and changes in the storage capacities at ports.     

高桥墩桩基础的优化设计及因素分析

在高桥墩桩基屈曲能量法分析的基础上,提出兼顾结构稳定、强度和经济性的优化模型,并应用优化算法中非线性序列二次规划法,进行优化设计探讨,同时给出优化设计算法流程图,编制了相应的优化计算程序;为了解桥墩高度、轴向荷载、地基比例系数和混凝土弹性模量对于高桥墩桩基屈曲的影响,结合优化设计模型进行了因素分析,探讨了参数变量对目标函数最优值的影响规律和程度,比较结果说明,在进行高桥墩桩基的屈曲受力分析时,高桥墩的大变形影响不容忽视;而一般在工程设计中,可考虑将桩周土体和混凝土弹性模量的增强作用作为设计的安全储备。     

大城市客运交通结构优化模型研究

城市客运交通结构是关系城市交通系统发展方向的核心问题。从城市交通可持续发展角度出发建立了大城市客运交通结构优化的线性规划模型,其中决策变量为城市客运交通系统中各种交通方式的周转量。该模型的目标为最大化城市客运交通效率,该交通效率不是简单的各种交通方式客运周转量的函数,而是由各种交通方式的客运周转量和各种交通方式对城市客运交通效率贡献率共同决定。同时考虑客运交通结构优化过程中应满足的出行需求总量约束、可达性约束、占地约束、能耗约束、环境容量约束和各种交通方式发展规模约束等。该模型在实际应用中取得了良好的效果。     

多模式拥挤交通网络中的路径分配与收费定价模型

根据城市混合交通拥挤的特点,提出了在收费路段对不同的交通方式收取不同费用,以此控制各种交通方式的分担量,鼓励人们更多地选用公共的交通工具,从而达到缓解交通拥挤的目的,并以此为出发点建立了一个关于多模式收费定价的双层规划模型.     

基于路段能力可靠性的城市交通网络设计

在介绍城市交通网络设计和概率用户平衡配流模型基本思想和内容的基础上,建立了考虑可靠性条件的城市交通网络设计双层规划模型,上层模型在投资约束条件下寻求系统总阻抗最小,下层模型兼顾路段能力可靠性与用户平衡配流条件,从而使城市交通网络备用能力最大,并针对该问题设计了可求得局部或全局最优解的混沌优化启发式算法,最后选用一个小型网络作为算例进行验证。结果说明该模型有一定的实际应用价值且设计的混沌优化算法也较为有效。     

单片机在电子车窗控制器中的应用设计

阐述电子车窗控制器的组成、功能、原理,介绍其研制过程、编程思想,并对软件、硬件可靠性作了分析。     

Optimization models for differentiating quality of service levels in probabilistic network capacity design problems

This paper develops various chance-constrained models for optimizing the probabilistic network design problem (PNDP), where we differentiate the quality of service (QoS) and measure the related network performance under uncertain demand. The upper level problem of PNDP designs continuous/discrete link capacities shared by multi-commodity flows, and the lower level problem differentiates the corresponding QoS for demand satisfaction, to prioritize customers and/or commodities. We consider PNDP variants that have either fixed flows (formulated at the upper level) or recourse flows (at the lower level) according to different applications. We transform each probabilistic model into a mixed-integer program, and derive polynomial-time algorithms for special cases with single-row chance constraints. The paper formulates benchmark stochastic programming models by either enforcing to meet all demand or penalizing unmet demand via a linear penalty function. We compare different models and approaches by testing randomly generated network instances and an instance built on the Sioux–Falls network. Numerical results demonstrate the computational efficacy of the solution approaches and derive managerial insights.