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11.
针对自然灾害及重大社会公共事件等各类突发事件的配送问题,本文以公路运输为研究场景,将配送时间最短、加权时间攀比值最小和使用车辆数最少为多维目标,在引入需求可拆分这一限制条件的基础上,构建“效率-公平-运力”多维权衡的需求可拆分应急物资配送模型。针对该问题设计改进的蚁群算法求解模型。从选择拆分点、信息素更新和引入变邻域搜索算子这3个方面改进了算法,并实现当解持续不变时,初始化信息素,以增加随机性。结果表明,与传统求解算法相比,改进算法的稳定性更高(平均偏差率降低7.00%),寻优性更好(优化率提高7.41%)。
通过分析考虑三目标、双目标和决策者具有明显偏好的多重场景下的求解结果得知:效率、公平、
运力这3个子目标相互悖反,增加运力投入可以显著提高配送方案的效率与公平;当运力不变时,效率与公平之间近似呈同比例反比关系。研究结论可为救灾目标不确定条件下多因素考量的应急物资配送决策生成与优化问题提供方法改进与可量化决策支撑。 相似文献
12.
13.
中央商务区(CBD)作为城市人流、资金流、信息流等高度集中的地区,是城市中能级最高、最富活力的核心功能区。目前国内许多城市开始规划和建设CBD,但由于缺乏系统化、定量化的研究,对于关键问题的识别不足,交通规划方案的针对性有待加强。本文首先对CBD区域交通特征进行分析,总结了CBD区域主要交通问题;并通过收集多个CBD数据提出了CBD区域交通规划的关键问题以及技术流程。并以东莞南城CBD交通规划为例,针对对外交通、内部路网、轨道交通、常规公交、停车系统、慢行系统提出了规划方案,并针对规划方案进行了评估。 相似文献
15.
研究了城市出行者日常活动和出行所需要的关键信息, 提出了一种针对量表数据的量化分析方法; 以出行者信息需求为研究对象, 设计了一项基于李克特5级量表的问卷调查; 总结了出行个体对各类出行信息需求程度的排名, 分别构建并标定了驾车线路、目的地位置和实时路况信息需求的有序选择模型; 与多项Logit模型在参数显著度、赤池信息量准则和对数似然函数值等指标上进行对比, 以验证有序选择模型的有效性, 并对影响信息需求的关键变量进行了局部效应分析。研究结果表明: 出行者在通勤出行前最需要公交运营变更信息, 而在通勤出行中最需要实时路况信息; 非通勤出行者最关注目的地位置信息, 在出发前和途中对目的地位置信息的需求概率较通勤出行前分别高出31.08%和29.25%;在职人员对信息的需求程度普遍高于学生和自由职业者, 说明时间价值高的人群更期望通过全面及时的信息获取来合理安排出行; 女性比男性对实时路况信息的需求概率高出10.23%, 说明女性对延误的风险规避意识更强; 20~40岁的人群出行信息需求最强烈, 随着年龄的增长该需求将逐渐下降; 各年龄段对实时路况信息都表现出了较高的需求, 说明人们对于有可能带来负面影响的信息更为敏感。可见, 采用有序选择模型能够精确分析量表型选择集。 相似文献
16.
为阐述家庭微观社会情境中老年人与同住成员之间的行为交互对个体出行决策的影响,本文从时间社会学视角出发,以昆明市有老年人家庭为分析单元,用家庭贡献度量化老年人家务活动的分担程度,构建结构方程模型揭示老年人对家庭成员日常活动时间结构的影响,进而剖析成员间的活动交互影响机理.结果表明:老年人家庭贡献度增加时,成员间在非通勤活动上的交互效用减弱;由于女家长在时间结构上呈现隐形的“时间贫困”特征,其在活动-出行模式上受老年人家庭贡献度的影响显著高于男家长;与此同时,老年人作用下女家长在非通勤活动出行决策时优先考虑家务活动的时间安排,而男家长则优先考虑自由活动的安排. 相似文献
18.
19.
共享自动驾驶汽车被视为未来城市交通系统的重要组成部分。本文考虑随机订单需求研究共享自动驾驶汽车的动态调度优化方法。通过建立车辆调度时空网络,分别针对订单分配与空车移位生成车辆运行时间弧,提出车辆调度问题的刻画方法。基于马尔科夫决策框架,以时空节点流量为状态,以时空弧流量为决策变量,建立最大化系统净收益的车辆动态调度优化模型。
采取滚动时域优化思想,建立含前视时间窗的随机规划模型,并利用CPLEX优化引擎,滚动求解车辆动态调度决策结果。Sioux Falls网络算例结果表明,滚动时域优化方法可保证车辆动态调度决策效果,提升系统运营效率。在计算时间限制下,滚动时域方法应优先采用长时间窗中等规模
样本。在最大化系统净收益的同时进一步最小化乘客等待时间,可有效提升车辆动态调度决策效果。 相似文献
20.
为精细化把握城市建设项目在微观空间尺度下的停车需求规律,从空间视角探究停车需
求与建成环境之间的关系。通过高峰小时建筑物单位面积的停车生成数表征停车需求,以土地
利用混合度、路网密度、公交服务水平等9个因子描述建成环境,分别构建建成环境对停车需求影
响的普通最小二乘(Ordinary Least Squares,OLS)模型与梯度提升迭代决策树(Gradient Boosting
Decision Tree,GBDT)模型。以保定市主城区停车调查数据中的商业类配建停车场为对象,基于
停车调查数据、兴趣点数据(Point of Interst,POI)、道路网络数据等多源异构数据进行模型实证分
析。结果表明,考虑非线性效应的GBDT模型比OLS模型具有更好的拟合度。从影响贡献度来
看,配建指标(18.92%)与区位(15.23%)是影响停车需求的最重要建成环境因素,交叉口密度
(5.19%)贡献度最小;在非线性关系方面,建成环境因子与停车需求均具有非线性关系与阈值效
应,除交叉口密度及人口密度与停车需求呈现U型关系,其余因素与停车需求的关系整体上保持
正相关或负相关。 相似文献