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为了探讨拥挤收费对城市居民出行行为的影响,提出了考虑收费的非集计交通方式分担模型,推导了乘客的理解期望收费效用。根据实例测试证明了模型的可用性,进行了收费费率对交通方式分担结构影响的敏感度分析。结果表明,城市交通拥挤收费将影响出行者的交通方式选择行为和满意度,造成城市交通方式分担结构的变化;理解期望效用随收费费率的增加而增大,达到某一值后保持不变,而出行者对拥挤收费的满意度均为负值,并随着出行者对收费认知的不同而以不同的速度减小。 相似文献
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提出飓风等自然灾害条件下运用公交车进行居民紧急疏散的优化模型. 最优公交车疏散运行计划问题可转化为不确定性需求的选址—路径优化模型,目标函数是使总疏散时间最小. 选址—路径优化模型用于确定最有效的公交车集结点服务区域和将人员从受灾区域转移到指定避难所或安全地区的最优线路,并设计遗传算法、神经网络算法和爬山算法结合的混合启发式算法. 通过美国密西西比州格尔夫波特市的实际数据对所提出的模型进行验证. 实验结果表明,混合遗传算法在求解效果和效率上都优于传统的遗传算法. 相似文献
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为了推动现代综合交通运输体系的建设进程,实现运输资源的合理配置,遵循旅客运输按流行车的根本原则,需要准确地预测综合交通运输体系下各种交通工具的客运分担率.基于非集计模型中的MNL模型、PSL模型和EPSL模型,以北京、苏州为OD对,结合问卷调查数据,以经济性、舒适性、快速性、方便性和可靠性作为影响旅客选择交通工具的主要因素,借助Gauss软件进行参数估计,分别构建北京、苏州间各种交通工具的客运分担率预测模型.对比预测结果,发现EPSL模型的预测结果更优、应用范围更加广泛,近乎真实地反映旅客选择交通工具的行为. 相似文献
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利用Anylogic仿真软件,通过对比分析物流园区门区单队列排队模式和多队列排队模式作业特点,并结合物联网技术,根据货物的运输剩余时间和时间敏感度划分优先级,提出了基于物联网的门区单队列排队策略,以实现高优先级车辆先作业.通过算例分析,得到优先级划分前后,车辆平均等待时间至少缩短近8倍,极大提高了不同时效需求货物的准时送达率,同时也降低了物流成本,验证了仿真模型与结果的有效性. 相似文献
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研究考虑车辆周转的铁路动态货运服务网络设计问题,目标是在合理设计铁路运输服务网络的基础上提高车辆利用率。将传统的离散时空网络拓展为考虑车辆周转的超级网络,构建混合整数规划模型,同时考虑列车开行时段、编组内容、空车调配、车辆归属、运输服务水平等约束。基于模型的NP-Hard特性,给出一种分支-定价-切割算法,通过在模型中添加Benders割的方法调整可行域,通过列生成方法避免网络规模较大导致可选径路数量过多的问题,该算法可保证模型收敛至最优解。算例证明了模型和算法的有效性,通过灵敏度分析验证可用车辆数量对于空车调配方案的影响。 相似文献
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运用随机规划方法,研究列车解编时间随机变动情况下编组站阶段计划的优化编制问题,建立了以压缩车辆中时和减少出发列车晚点时间为目标的随机机会约束规划模型。将模型中的随机机会约束转化为相应等价形式,从而将随机规划模型转化为确定性模型,并提出了一种改进遗传算法对之进行求解。该算法基于列车解编顺序对染色体进行编码,并针对问题的特殊性设计了相应的交叉和变异操作。算例表明,设计的改进遗传算法能够在较短时间内收敛至最优解,编组站阶段计划的随机机会约束规划模型能取得可靠性更高的调度计划,为改进编组站的决策质量提供了一条解决的途径与方法。 相似文献
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