需求变动下高铁快运货流分配与组织模式优化

基于高铁快运一地集货和多点发运的开行特点，综合考虑我国未来快递市场的需求变动，提出高铁快运常态化和规模化成网运营后的货流分配与组织模式优化方法，以客运动车组捎带运输货物、预留车厢和高铁快运专列模式下，各OD对间的高铁快运运量为主要决策变量，以总运输成本极小化为目标，构建货流分配混合整数规划模型，计算货流量在高铁快运网络中的分布，得到货流OD运输路线与各高铁快运通道运营组织模式的组合优化方案。通过高铁快运货流OD “三阶段”预测方法，预测城市间的高铁快运需求量作为货流输入，以9个国内快递业务中心城市组成的网络为案例，由Python语言调用Gurobi优化软件求解案例，验证所建模型的有效性。案例结果表明：在运量低谷期使用捎带和预留模式可满足90.7%的运输需求；在运量高峰期部分线路需开行高铁快运专列；运营组织模式可根据OD对间货流量与网络容量的适应性关系进行调整，以充分利用高铁闲置运力，提升运营效益。     

高铁快运产品货流分担率计算方法研究

考虑客户对高铁快运产品的选择行为与高铁快运产品供给的相互关系,设计了基于供需匹配的两阶段高铁快运产品货流分担率计算方法.第1阶段考虑客户对高铁快运产品的选择意愿,构建高铁快运产品效用函数,建立考虑货流类型的高铁快运产品货流分担率计算模型,以刻画客户选择行为的差异和货流结构的差异对货流分担率的影响;第2阶段考虑高铁快运产品的供给特征,设计与客户选择效用值相关的货流转移概率的计算方法,并修正第1阶段的货流分担率计算结果.最后,以哈大高铁通道为例,对本文提出的方法进行验证.研究结果表明,考虑供需关系的高铁快运产品分担率计算方法更符合实际.     

基于强化学习的城轨信息发布策略研究

通过信息发布影响乘客选择行为进而改变路网客流分布，是从需求侧缓解拥堵问题的重要手段之一.本文提出基于强化学习的城市轨道交通信息发布策略生成方法，根据路网各区间客流满载率提取系统状态，再根据系统状态在学习器生成由各OD推荐路径组成的信息发布动作，对乘客进行信息发布；通过发布信息后路网系统状态变化，评估获得实施信息发布动作的奖励值.依托城市轨道交通客流分布动态仿真系统，使用 Q- learning 算法进行训练，获得最优信息发布策略.以实际路网为例进行算例验证，通过对比有无信息发布情景得到，在有信息发布情景下路网客流拥堵情况得到了较大缓解.     

基于强化学习的城轨信息发布策略研究

通过信息发布影响乘客选择行为进而改变路网客流分布，是从需求侧缓解拥堵问题的重要手段之一.本文提出基于强化学习的城市轨道交通信息发布策略生成方法，根据路网各区间客流满载率提取系统状态，再根据系统状态在学习器生成由各OD推荐路径组成的信息发布动作，对乘客进行信息发布；通过发布信息后路网系统状态变化，评估获得实施信息发布动作的奖励值.依托城市轨道交通客流分布动态仿真系统，使用 Q- learning 算法进行训练，获得最优信息发布策略.以实际路网为例进行算例验证，通过对比有无信息发布情景得到，在有信息发布情景下路网客流拥堵情况得到了较大缓解.