考虑风险分布特征的危险品运输路径优化（双语出版）

为控制危险品运输风险大小并提高风险分布合理性,兼顾运输商的利益诉求,对多种类型危险品在同一路网内运输时的多路径组合优化问题进行研究。首先根据运输路径物理特征,结合路段风险值给出路径间的物理相异度计算方法,并根据各路段在路网内的地理位置,给出路径间的空间相异度计算方法;然后设置总风险阈值和最小相异度约束,建立同时考虑累积运输风险、运输费用和运输时间的多目标优化模型,改进第2代非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ）对模型求解,利用动态拥挤距离来提高群体中个体分布的均匀性;最后通过随机网格网络算例对多种类型危险品在不同起讫点间单次、多次运输场景下的路径选择进行仿真优化,并利用实际路网数据对优化方法的可行性进行验证。结果表明：设置危险品运输路径之间的相异度约束,可减少共用路段/节点数量,避免运输风险在局部区域内过度集中;适当增加累积运输风险,有利于提高路径之间的物理相异度和空间相异度,使运输风险的分布更为分散,同时扩大了运输商的路径优化空间。研究结果可为政府部门对危险品运输风险控制及风险分布管理提供新的方法,为运输商的路径选择提供决策支持。     

基于三角模糊数-集对分析的地铁车站选址

为解决地铁车站选址方案比选时的多属性决策问题,利用三角模糊数和集对分析理论描述不同方案的各指标特征,构建地铁车站选址方案指标体系.首先对各指标进行定性或定量评价,利用三角模糊数来定量表示各指标的差异度系数在相邻标准界别间的连续变化过程,得到同一度决策矩阵.然后,运用同、异、反分析策略,确定了各评价指标的实测值和评价标准之间的联系度和差异度,引入熵值理论,利用信息熵反映的效用值来计算各指标权重,建立综合评价模型.最后,利用实例对模型的合理性和比选方法的有效性进行了验证,研究结果表明该比选方法可为地铁车站选址决策提供科学依据.     

考虑时空相异的危险品运输车辆安全调度

为确保危险品运输车辆间的安全距离, 从时空角度优化了危险品运输车辆的行驶路径和发车时间间隔; 分析了危险品运输车辆发生事故对其他车辆的影响及其与时空距离的关系, 提出了危险品运输车辆间时空安全距离评价方法, 并以时空安全距离为约束, 提出了车辆安全出发时间间隔计算方法; 建立了满足时空相异约束的危险品运输车辆调度模型, 设计了用于生成车辆调度时刻表的两阶段求解方法, 第1阶段采用NSGA-Ⅱ算法优化车辆行驶路径, 第2阶段分别设计了遗传算法和基于插入思想的近似算法以优化发车时间间隔; 为了验证车辆调度模型与算法的有效性, 对比了每个阶段中不同算法的优劣, 并分析了危险品事故影响系数和事故影响接受度对车辆调度结果的影响。研究结果表明: 提出的方法可针对不同危险品事故影响系数获得危险品运输车辆调度时刻表, 生成的车辆调度时刻能够保证车辆在行驶过程中始终保持安全距离; 遗传算法和近似算法获得的平均运输总时间分别为2.45和2.49 h, 表明近似算法获得的解劣于遗传算法, 但运行时间仅为遗传算法的1/10 000~1/5 000;危险品事故影响系数或事故影响接受度越小时, 车辆发车时间间隔越大, 导致运输总时间变长; 考虑时空相异性的车辆调度可以弥补相异路径方法仅从空间上考虑相异性的不足, 同时能够避免采用相异路径方法可能遗漏最佳运输路径的问题。      

考虑匹配均衡性的供需双方多对多双边匹配决策方法

针对具有完全偏好序信息的物流服务供需多对多匹配问题,提出了一种同时考虑物流服务供需匹配主体整体满意度和个体满意度均衡性的双边匹配方法.首先,考虑双方个体的匹配均衡性,构建了物流服务供需多对多双边匹配两阶段优化模型;其次,设计了多目标遗传算法求解获得双边匹配的Pareto解集;最后,以某地区物流服务外包为例,在不考虑个体...     

考虑风险分布特征的危险品运输路径优化

为控制危险品运输风险大小并提高风险分布合理性,兼顾运输商的利益诉求,对多种类型危险品在同一路网内运输时的多路径组合优化问题进行研究。首先根据运输路径物理特征,结合路段风险值给出路径间的物理相异度计算方法,并根据各路段在路网内的地理位置,给出路径间的空间相异度计算方法;然后设置总风险阈值和最小相异度约束,建立同时考虑累积运输风险、运输费用和运输时间的多目标优化模型,改进第2代非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)对模型求解,利用动态拥挤距离来提高群体中个体分布的均匀性;最后通过随机网格网络算例对多种类型危险品在不同起讫点间单次、多次运输场景下的路径选择进行仿真优化,并利用实际路网数据对优化方法的可行性进行验证。结果表明:设置危险品运输路径之间的相异度约束,可减少共用路段/节点数量,避免运输风险在局部区域内过度集中;适当增加累积运输风险,有利于提高路径之间的物理相异度和空间相异度,使运输风险的分布更为分散,同时扩大了运输商的路径优化空间。研究结果可为政府部门对危险品运输风险控制及风险分布管理提供新的方法,为运输商的路径选择提供决策支持。     

考虑动态客流需求和大小交路模式的城市轨道交通列车开行方案优化

分析乘客出行需求的时间、空间分布特征,采用4参数Logistic函数对累计客流曲线分段拟合,推导各车站在任意时间段内客流需求量的计算公式。考虑客流需求的动态特征和大小交路模式下列车发车间隔时间的特点,以减少乘客平均等待时间、提高列车平均满载率以及减少列车总走行公里数为优化目标,建立列车开行方案的多目标混合整数非线性优化模型;利用改进的NSGA-Ⅱ对模型求解,并根据模型特征设计特殊结构的编码方式。以西安地铁2号线的实际运营数据为例,对轨道交通列车开行方案进行优化。结果表明:根据动态客流需求设计非固定间隔时间的列车发车时刻表,适时采用大小列车交路运行模式得到的列车开行优化方案,可有效满足乘客和运营企业双方的利益需求。     

求解带硬时间窗车辆路径问题的改进UMDA 算法

针对带硬时间窗的车辆路径问题(VRPHTW)求解,提出了一种混合单变量边 缘分布算法(hybrid UDMA,hUDMA),改进了基本UMDA的概率模型.统计节点按路径分 布的概率,使其能够在解空间上找到节点-路径的分布关系,提高了UMDA的全局搜索 能力.采用两阶段插入法进行最佳节点搜索和路径分配完成UMDA采样操作,通过种群 进化来获取最优解.计算Solomon 100 客户的6 类问题56 个算例的实验结果表明：在最优 解的取得方面,C类算例能够全部取得最优解,R、RC类算例能以50%左右概率取得最优 解;在平均误差方面,C类算例计算结果与已知最优解一致,R、RC类算例计算误差率与 已知最优解比较接近,平均误差率为1.03%.     

求解双目标带时间窗车辆路径问题的蚁群算法

针对运输网络为多重图的双目标带时间窗车辆路径问题设计了蚁群算法.首先,建立了多重图的双目标带时间窗车辆路径问题的数学模型,提出了针对该问题解的搜索空间构建方法,定义了一种综合考虑各优化目标、时间窗和信息素等启发信息的状态转移概率公式. 为了对比说明该算法的有效性,同时设计基于NSGA-II的多目标遗传算法.针对本文算例,对蚁群算法中的各参数进行了敏感性分析,根据分析结果设定算法参数,获得了算例的Pareto最优路径集,同时与NSGA-II算法及相关文献算法针对运行时间、收敛性和群体多样性进行比较.结果显示,本文设计的蚁群算法在这3个指标上均明显优于NSGA-II算法;在相同蚂蚁数量情况下,本文的算法在收敛性和群体多样性方面优于相关文献算法.     

软件成本估算技术及应用

对当前流行的软件成本估算技术进行分析和比较.针对某机场货用监控系统,利用比较成熟的软件成本估算模型COCOMOⅡ,对其软件设计成本进行成本估算,得到令人满意的结果,但需要开发人员在应用经验、开发伸缩性和对代码行的估计等方面进行改进.最后,对COCOMO II成本估算模型提出改进建议.     

一类危险货物公铁联运时空服务网络路径模型

在组织核废料(即乏燃料)等特殊危险货物运输时，公铁联运可融合铁路高安全性和公路灵活等特点，其联运换装节点和路径的优化选择至关重要。基于此类危险货物在公铁联运网络中公路弧与铁路弧的各项权值具有时变性特征，增加虚拟节点和虚拟弧反应节点的转运时间、风险和成本等指标，并引入时间维度以刻画各权值的时变性。进而构建危险货物公铁联运时空服务网络，建立以运输风险最小为目标的公铁联运时空路径0-1整数规划模型，将求解危险货物公铁联运方案转化为时变权值的时空最短路问题。通过改进Dijkstra算法，根据永久标号点在弧段的出发时刻动态更新网络剩余节点权值，按照风险值最小原则搜索前进方向并得到权值随时间变化的公铁联运时空最短路。最后通过算例验证了模型和算法的有效性。