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在实际应用中,经济和环境等因素的变化使得运输问题中的供给、需求以及单位运输成本难以确切地衡量. 同时,运输时间的最小化也较为重要. 本文提出了一种在运输供给、需求和单位运输成本为模糊量的情况下,最小化运输时间和成本的方法. 用具有非精确参数的多目标线性规划对此类问题建模. 针对不精确性,应用了模糊参数规划,并用全局规划求解此多目标问题. 最后,应用实例证明算法的有效性.     

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为了提高支路的利用率以缓解城市主干道的拥堵,本文从道路负荷与公平性的角度出发,确定单向交通组织优化方法. 建立了以路段饱和度超限量和车辆绕行系数最小化为目标的双层规划模型,其中上层模型通过优化支路的单向方案以使目标值最小,下层模型按照用户均衡分配准则进行配流. 进而设计了求解模型的模拟退火算法,在算法每一步迭代时,从当前达到一定拥堵程度的支路路段集中选择其一调整单向组织方案. 算例结果表明,单向交通组织可以降低路段饱和度超限量,缓解干道路段的拥堵,但随着绕行系数比重的增大,路段饱和度超限量的优化能力逐渐减弱.     

企业物流中心稳健性选址模型

借鉴稳健设计的基本思想,运用随机机会约束规划方法,建立了需求和制造中心加工量不确定条件下的企业分销物流中心的稳健性选址模型,该模型通过将不确定条件下选址分派费用的波动均方差融入目标函数以实现选址稳健性目标。分析了该类模型的处理方法,探讨了基于组合遗传算法的模型求解思路,并通过算例进行了验证。分析结果表明:与普通模型相比,该模型在整个规划期内选址分派费用的波动均方差降低31.5%,物流网络稳健性显著提高,该模型合理有效。     

One-Way Traffic Organization Based on Traffic Load and Road Equity

To improve the utilization of branch roads and alleviate traffic congestions on arterial roads, the optimization approach of one-way traffic organization is proposed from the view of traffic load and road equity. The bi-level programming model is established with the objectives of the portion that road saturation exceeds anticipant saturation and vehicle detour index. The upper model is to obtain the minimum value of objectives by optimizing one-way traffic, and the lower one adopts the equilibrium model to distribute traffic flow. Then, the simulated annealing algorithm is designed to solve the bi-level model. At each iteration step, one of the branch road sections with high load is selected for lane reversal. The numerical result shows that one-way traffic organization can reduce the over-saturation portion of road section, however, with the increase of detour index proportion, the potential of reduced degree decreases gradually.     

临坡条形基础极限承载力上限计算

利用极限分析中的机动法,构建临近边坡条形基础承受极限承载力的二维机动许可破坏模式．根据外力功率与内部耗能相等获得极限承载力的目标表达式,并把其转化成了一个求含有非线性约束的极限承载力上限解最小值问题计算模型．通过编制和调用计算程序,对建立的计算模型采用序列二次规划法（SQP）进行了优化求解．研究结果表明：边坡倾斜程度δ和岩土体内摩擦角φ对临坡条形基础地基承载力影响较大;边坡坡角δ的增加将使地基破坏区域发生显著变化,使各分项系数Nr,Nc,Nq迅速减小;而内摩擦角φ增加对Nr、Nc、Nq的影响则相反．     

Optimization of Two-Stage Port Logistics Network of Dynamic Hinterland Based on Bi-level Programming Model

The regional logistics based on port and its regional economic react on each other and develop in unison. This paper studies the two-stage port logistics network, the first one is the sea routes system between any two ports, and the second one is the network of the transportation system between each port and its economic hinterland. Based on the conditions of dynamic hinterland, the study proposes a bi-level programming model with the upper objective of the total transportation cost in the regional port group and the lower objective of the economic benefits for individual port. The competitiveness of the port, the demarcation of the hinterland, and the traffic capacity are reflected dynamically in the model, which is closer to the real system. The model is transformed into a single-programming model based on the Kuhn-Tucker theory to solve the model. Numerical tests are provided to illustrate the validity of the model and algorithm. Finally, the example is solved by Matlab. The results show that the bi-level model and the algorithm are feasible.     

开放街区条件下的微循环道路网络设计

适当合理开放城市街区内部道路,利用街区内部高密度的支路网络充当主路分流的交通毛细血管,打开交通微循环,可以达到减少城市交通盲点,缓解局部交通拥堵的目的.以街区内部所有道路为可选道路集,路段饱和度超限量最小化和 OD车流绕行距离最小为优化目标,建立街区内部交通微循环网络优化双层规划模型.利用遗传算法求解得到最优的支路改造路段集合与区域内微循环路网的组织方式.通过算例对比分析,与封闭街区相比,开放街区部分支路组织微循环,可以实现最小化改造成本和最大化通行效率的目标,明显减小周边干道交通流饱和程度及车辆绕行距离.     

多箱型内河集装箱船舶配载决策研究

内河集装箱运输具有其独特性,船舶配载时更强调船舶舱容利用率.考虑特殊箱型影响,以最小化堆栈占用数量为目标,构建内河集装箱船舶配载决策的整数规划模型.为实现快速寻优,设计包含构造部分和优化部分的启发式算法求解.算法中,构造部分基于启发式规则快速构造初始解,优化部分基于邻域搜索策略实现初始解优化.算例研究表明,模型可实现内河集装箱船舶配载决策问题的有效求解,但随着算例规模增加所需求解时间大幅增加.与模型精确求解相比,启发式算法在求解时间方面表现要远优于模型,可在0.25 s内实现所有算例的高效求解,为内河集装箱船舶实际配载决策提供一定参考.     

基于整数线性规划的合乘出租车调度模型

为降低城市交通中出租车的空驶率,提高出租车运载效率,充分利用城市道路资源,缓解交通拥堵,在已有研究的基础上,将智能交通中多位乘客合乘出租车的路线规划及车辆调度问题分解为合乘乘客分组、行驶路线规划、指派车辆3 个步骤,将乘客间的“顺路”关系转化为有向图中的有向边,通过筛选连通子集构造合乘分组。分别对每一步骤建立整数线性规划模型,使得所需车辆尽量少,乘客等车时间尽可能短,乘客乘车绕行里程尽量少。使用分层序列法求解该多目标规划问题,并提出一种简化问题规模的策略,以提高求解效率。使用纽约实际出租车乘车数据构造模拟数据集测试算法的性能。测试结果表明,该方案具有“零绕行”、合乘率高的特点,能够大大提高出租车运载效率。     

低碳背景下的多式联运路径规划

低碳运输一直是世界各国关注的焦点,多式联运作为一种主要的运输组织形式,国内外的文献中却少有关于多式联运碳排放研究的文章.本文提出了运输总成本最小和运输碳排放总量最小的多目标0-1规划模型,构建运输总成本时不仅考虑了运输弧段上的运输成本、运输节点的换装成本、铁路车站及水运码头的存储成本还考虑了运输弧段与代理商的匹配关系.运输碳排放量则由运输过程碳排放和换装过程的碳排放构成.采用改进的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对模型进行求解,算法能有效保存优秀个体和降低计算的复杂度.最后通过算例验证了模型和算法有效性.