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。     

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Frank-Wolfe(FW)算法是一类广泛应用于求解交通分配问题的算法。它具有容易编程实现,所需内存少的特点。但是该算法收敛速度较慢,不能得到路径信息。为了提高算法的效率,本文研究三种流量更新策略(all-at-once, one-origin-at-a-time, one-OD-at-a-time)以及不同的步长搜索策略下的FW算法,其中步长搜索策略包括精确线性搜索方法(包括二分法、黄金分割法、成功失败法)和不精确的线性搜索方法(包括基于Wolfe-Powell收敛准则的搜索方法和Gao等提出的非单调线性搜索方法)。最后,本文将上述策略应用于四种不同规模的交通网络中,并给出较适合求解的组合。     

铁路旅客列车客流量统计算法及应用模型

通过对现行售票服务数据的分析，提出了一种新的列车客流量统计分析算法，并给出了该算法的应用开发模型．应用该算法，可以准确地求得旅客列车各沿途站点的上下车人数以及列车的乘客率等重要数据、该算法具有实时性，它的应用对及时准确地进行列车的客流量分析，减少铁路短途旅客的流失，规范旅客列车运营市场的公平竞争，具有一定的现实意义和应用开发价值．     

能力限制条件下的公交平衡配流模型和求解算法

利用道路网络和公交路线以产生便于公交分析的广义网络，它仅由节点和路段组成，节点代表车站和地区中心，路段代表公交路线、步行路段及换乘或下车路段。车内出行费用由两部分组成：一部分是乘客数量无关的公交车在路段上的运行时间；另一部分与乘客数量有关的乘客感觉到的不舒适程度。乘客在车站的等车时间也分为两个部分；一部分是由公交车间隔决定的等车时间；另一部分是由于能力所限和拥挤导致一部分乘客上不了车而不得不等下一     

综合运输体系下的客运流量分离模型及算法研究

分析在多种运输方式存在情况下乘客的交通选择行为,并基于随机用户平衡理论和混沌理论构造了综合运输条件下的交通方式分离模型及求解算法。最后以北京到天津的客运市场为例,分析了各种社会因素变化时,不同交通方式的客流变化情况。     

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库存是保证供应链功能合理的一个必要步骤，供应链管理环境下的库存控制管理是供应链管理的重要内容。供应商管理库存（VMI）是一种比较常见方法，它能有效避免需求放大，实施VMI能够降低供应链的整体成本，提高运营效率。本文通过对供应商管理库存模式下单一制造商、单一零售商组成的二级供应链中供需双方和整个供应链的总收益构成的分析，建立了使供应链收益最大的库存控制模型。并对供应商管理库存模式下零售商总需求为常数和为函数的两种情况建立模型，并利用迭代的方法求解需求为函数时的算例。通过调节零售商采购价格的激励机制，调节供应链中供求双方的收益。     

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本文建立了动态用户最优（DUO）配流问题的双层变分不等式（VI）模型，该模型能够同时选择出发时间和路径，使得乘客在任意时刻都能够选择负效用最小的出发时刻和阻抗最小的路径。文中用基于混沌优化分析的算法来求解这个双层变分不等式模型，其结果不仅能够告诉出行者应该在什么时刻出发，而且还能够计算每个小时段的路段流入率、流出率及路段流量，从而达到对行人进行诱导的目的。     

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按照网络拓扑结构特征划分，我们经常接触到的实际网络有完全规划网络（Completely Regular Networks）、安全随机网络（Completely Random Networks）、小世界网络（Small-world Networks）和无标度网络(Scale-free Networks)．系统地对无标度网络的形成、特性和代表性研究成果进行简要总结，重点探讨交通运输网络的复杂性和相关问题，研究了城市公交网络的无标度特性及度分布指数，并以北京市公交网络为例完成了实证分析．进一步从理论上给出了怎样找到公交网络中的枢纽站点这一难题的研究思路、整体框架及求解算法，这是交通运输网络复杂性及其相关问题研究的关键．还分别从理论与应用两个层面给出了下一步研究工作的总体思路，为交通管理部门进行交通运输网络规划、设计、建设和管理提供了科学的研究手段和理论支持．     

一类有竞争的物流配送中心选址模型

对已有多个配送中心存在的前提出，新增配送中心为获取最大市场占有量如何进行有效的选址决策问题进行了研究，建立了一个选址决策模型，把求解的问题归结为无约束的非线性规划问题，并给出了迭代算法，最后对如何解决考虑多种选址影响因素及多个新增配送中心的复杂情况进行了讨论。     

数据驱动的电动汽车充电站选址方法

电动汽车在缓解能源压力和环境污染中起着重要的作用,充电不方便成为制约电动汽车发展的一个重要原因.为了合理布局电动汽车充电站位置,本文提出一种数据驱动的电动汽车充电站选址方法.利用海量的移动位置数据提取潜在的交通需求位置,包括出发点和目的地;将地图划分为等间隔的网格,将潜在的交通需求位置与网格关联,统计每个网格内的交通需求量,需求量大的网格作为电动汽车充电站选址的候选位置.实证研究表明,该方法能够精准定位潜在用户需求量大的位置,为电动汽车充电站选址提供数据支持和决策依据.