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针对出租车合乘研究中缺少对乘客心理的考虑,基于前景理论构建出租车合乘模式决策模型,提出一种考虑乘客心理的合乘出行决策方法.考虑行程时间、费用、舒适度对乘客心理决策的影响,通过计算机模拟,分析不同付费比例和交通拥堵率在乘客心理因素影响下对乘客合乘决策的影响.研究结果表明,合乘付费比例对乘客合乘决策的影响较大,合乘比例随付费比例的降低而增加,0.7 的付费比例对多数乘客没有刺激作用;付费比例降至0.65 及其以下时,交通拥堵率对合乘比例的影响较小,合乘比例相对稳定. 所得结论对出租车合乘政策的制定与管理有一定的指导意义. 相似文献
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���ڼ���վ��ת��ҵ�Ķ�̬�������ģ�����㷨 总被引:1,自引:1,他引:0
对一般集装箱办理站,其空箱调运往往需要经过前方技术站进行中转作业才能完成,由此会产生一定的时间和费用消耗.以降低空箱调运成本为出发点,在计划期内建立了动态集装箱空箱调运模型.模型以空箱调运过程中所产生的车辆租用费用、技术站车辆编解服务费以及积压库存费用或延误损失费用之和最小为目标,在满足空箱需求与供应能力基础上,考虑了技术站中转作业和运输走行时间对空箱需求站时间窗的影响,以及车站作业能力的限制.设计了混合遗传模拟退火算法求解实例表明,该模型和算法可以有效地优化动态空箱调运问题. 相似文献
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新建物流配送中心在选址时不仅要考虑到与已有配送中心的竞争,还要预测到未来可能出现的竞争者,否则将会在竞争中处于劣势地位. 因此建立了“原有配送中心-新建配送中心-未来加入配送中心”这一框架下的双层规划模型,为竞争环境下的新建配送中心选址提供决策依据. 上层目标极大化新建配送中心在计划期内的市场份额,下层目标极大化未来竞争者的市场份额. 其中市场份额由配送中心与需求者之间的距离作为可观察项的多项logit模型来刻画. 设计了遗传算法求解,最后通过实例验证该模型与算法可以有效的避免损失,提高新建配送中心的竞争力. 相似文献
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粗糙费用多设施选址问题的模型和算法 总被引:1,自引:0,他引:1
设施选址在整个物流网络中是一个十分重要的决策问题,它决定了整个物流系统的模式,结构和形状.设施选址方法尤其是多设施选址方法的研究已经成为一个备受人们关注的研究领域.首先介绍了设施选址的重要性. 然后在粗糙环境中根据不同的决策标准,建立了3种不同类型的模型,并设计了一个遗传算法来解决其中1个模型.最后给出了1个数值例子. 相似文献
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针对过饱和信号交叉口车辆高能耗问题,以信号交叉口整个过饱和交通状态持续时间作为研究时段,利用定数理论分析车辆排队长度、停车次数和通行时间,确定车辆在信号交叉口的减速、怠速、加速和匀速行驶时间,进一步依据车辆在不同行驶状态下的能源消耗率,建立了过饱和交叉口所有车辆第1次停车至通过停车线的平均能耗模型.为了验证模型的准确性,以某个两相位过饱和交叉口为例,对不同交通流量下的车辆能耗进行计算,并将计算结果与VISSIM仿真结果对比分析,结果表明,本文模型对过饱和信号交叉口的车辆能耗分析具有一定的合理性.同时,依据此模型分析了信号配时对过饱和交叉口车辆能耗的影响,说明了优化配时参数对于过饱和交叉口车辆节能具有重要意义. 相似文献
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以减少运输路径沿线发生事故的风险及减少事故发生后对城市交通的影响为目的,利用交通流理论研究城市危险品运输路径的选择问题.首先利用传统风险管理理论对路段发生事故的风险及发生事故后的交通损失进行分析,提出了路段风险度的定义;利用Dial算法对路段的损失幅度进行计算,从而得到各路段的风险度,建立了风险度最小的危险品运输路径选择模型;然后利用传统标号算法设计了该模型的求解方法;最后通过算例分析了路段交通量与其风险度的关系,得出路段的交通量与路段风险度之间的关系. 相似文献
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批处理系统作业调度分析 总被引:1,自引:1,他引:0
利用随机过程基本理论,对批处理系统的作业调度性能进行了分析,给出了确定作业平均丢失率、作业队列长度等系统参数的计算方法,针对单道批处理系统提出了作业队列长度、作业平均到达强度、系统平均服务强度和作业被拒绝收容的概率之间的关系,最后通过分析确定了一个实际批处理系统的CPU主频。 相似文献
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"拼出租车"(Taxipooling)是基于人们到达同一目的地需求从而共享车辆的现象,它在一定程度上解决了"上班族"在上下班高峰期打车难的问题,而且费用经济(一般由顾客根据旅途长短来共同分担),同时很大程度上缓解了交通拥挤,减少道路车流出行量,节省能源.而且当今智能化交通系统为出租车"拼车"问题的优化,提供了良好的平台.应用了智能算法中的模拟退火算法来解决出租车"拼车"中"一对多"模型,以达到最优的顾客匹配及线路设计,并通过算例进行比较验证,证明算法的合理性和有效性. 相似文献
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铁路集装箱堆场混堆区箱位分配优化模型与算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对铁路集装箱堆场混堆区中的零散箱箱位分配问题,在集装箱到达时间和离开时间已知的条件下,建立一个计划期内以倒箱次数最少为目标的多时段动态集装箱堆场箱位分配模型。在计划期内将每时段起重机作业按顺序划分为提箱和卸车两个过程,采用5组0-1变量刻画两种作业、作业前后集装箱的状态以及箱位的状态,由此建立非线性0-1规划模型。考虑到模型所刻画的问题具有NP-hard性质,设计遗传算法求解。算例表明:该模型及算法能够有效地优化堆场内零散箱的箱位分配,提高集装箱堆场的作业效率。 相似文献