考虑高铁客运产品间交叉弹性的动态票价策略

将由特定高铁列车所提供的起讫点间的旅客运输服务定义为单个高铁客运产品。随着高速铁路越来越"公交化",同一起讫点间客运产品间的可替代性越来越强,票价的调整有了更精细化的要求。用经济学中的交叉弹性理论描述客运产品间的可替代程度,用指数需求函数描述客运产品的需求与票价的关系,构建并求解高铁动态票价优化模型,对客运产品间不同可替代程度下的最优动态票价策略进行研究。结果显示:高铁客运产品间的可替代性会影响票价策略的选择,且客运产品间可替代程度的增加是否有利于客票收益的提高与可行折扣票价集合的选取有关。     

铁路旅客周转量的改进等维新息模型预测

铁路旅客周转量预测不仅影响铁路客运计划组织工作,它还体现了客运市场中铁路运输的市场控制力。针对灰色模型对数据的要求,采用滑动平均处理和对数化处理原始数据,并采用等维新息模型对铁路旅客周转量进行预测,通过与实际情况和GM(1,1)模型的预测效果的对比可以发现,该模型可以通过检验并且预测效果良好。     

邮政车辆调度问题及其优化算法

从邮政实际运营情况出发，在兼顾其他限制条件的同时，着重研究带路程长度和装载能力限制的邮车调度问题，抽象出此类问题的数学模型，并设计一个禁忌搜索算法进行求解。算例测试结果表明，采用该算法可以在很短的时间内求出较高质量的邮车调度问题的优化解。     

基于多因素的铁路货运量BP神经网络预测研究

在对铁路运输影响因素进行定性及定量分析的基础上,选取了国内生产总值、第二产业比重、原煤产量、原油产量等10个指标作为影响因素,运用BP神经网络模型构建它们与铁路货运量之间的复杂映射,从而对铁路货运量进行预测,并以近12年铁路货运量为实例进行验证。     

铁路货运量组合预测方法

为了对铁路货运量进行科学预测,在指数平滑、模糊移动、线性回归、灰色预测4种单一模型的基础上建立组合预测模型.结果表明:组合预测模型能有效综合各模型的有用信息,并能提高其预测精度,预测结果可靠.与单一模型相比,该法具有较好的实用价值.     

求解带软时间窗的开放式车辆路径问题的遗传算法

通过应用交叉、变异概率的自适应机制和交叉算子A等技术,构造了一个求解带软时间窗的开放式车辆路径问题的遗传算法。用标准测试算例对算法进行测试,并将运算结果与文献中相关算法的运算结果相比较。结果表明,该算法具有较好的性能。     

旅客列车运行方案图优化编制方法的研究

将旅客列车运行方案图的定量优化编制问题归结为一个多目标规划问题，提出求解步骤，并给出优化第一层目标－方便旅客旅行的算法。     

求指派问题多重最优解的分枝定界法

在实际应用中，优化问题的多重最优解具有非常重要的作用．但对于如何求指派问题的多重最优解，目前在许多文献中却未有论述．本文讨论了该问题，并提出一种求指派问题多重最优解的分枝定界法．     

汽车制造企业采购量分配问题研究

为解决零部件的采购量在若干零部件供应商之间合理分配的问题,建立了一个基于随机需求和价格折扣的多阶段、多供应商和多零部件的单目标混合整数随机规划模型,并以某汽车厂的实例,利用LINGO9.0软件对模型进行了求解,制定了采购计划.     

基于SAGAFCM与主成分-熵的列车开行方案评价指标体系

旅客列车开行方案评价指标体系是开行方案评价的基础,评价指标体系的建立和指标的选取直接影响到评价结果的准确性。现有的列车开行方案评价指标体系中,某些指标之间具有较强的相关性,为了避免该类指标对方案的某一方面做重复评价,需要对其进行分类和精简。根据评价指标之间的相互关系,采用基于遗传模拟退火算法的FCM算法对开行方案评价指标体系进行聚类简化,利用主成分分析法和信息熵法对其简化前后的信息量进行测量,得出保留原评价指标体系信息量相对较多的最佳简化评价指标体系。对文献中建立的评价指标体系进行重新简化,测试结果表明,重新构建的简化评价指标体系相较原简化评价指标体系能保留更多的信息量,证明了该方法的有效性。