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为了分析由多个始发港、多个中转港和多个目的港所组成的集装箱班轮运输网络中不同类型空集装箱调运组织和库存优化问题,本文提出该类问题的混合整数线性规划模型;在实现空箱物流成本（空箱库存成本和运输成本）最小化前提下, 确定不同类型空集装箱在不同船期之间的最佳分配量和在不同港口节点的最优存箱量;通过始发港和目的港在不同时间内累计空箱库存量表达式的推导,提出原有模型的简化形式;最后运用具体算例对上述模型进行了应用分析. 结果表明,模型具有有效性和实用性.     

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作为智能交通的重要组成部分,智能车辆旨在辅助或取代驾驶员进行车辆驾驶,以减少交通事故,提高交通系统效率. 本文针对半结构化道路下基于视觉导航智能车辆的路径规划和车辆控制问题进行了研究试验. 首先采用局部逆透视变换方法将存在无穷视野的智能车辆成像系统转换为真实世界坐标表示;然后利用深度优先搜索算法搜索当前道路环境下所有可行路径,依据无碰撞约束条件设定行驶轨迹;以预设轨迹的行驶时间和视觉图像信息作为输入,设计分级模糊控制器进行车辆横向控制;最后给出场地试验结果. 试验表明,本文路径规划和车辆控制算法有效稳定,实现了校园环境下障碍物躲避、路径规划和车辆自主行驶的设计功能.     

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集装箱调运成本占承运人运营成本的20%以上.对集装箱进行合理调度,有利于提高运输效率、降低运输成本,充分发挥集装箱物流的优势.本文在考虑重箱运输需求不确定性、航运企业因空箱不足及调度不周所导致机会损失的基础上,建立了多式联运下以运输系统总收益最大为目标函数的集装箱重空箱联合调度随机规划模型,并设计动态规划与遗传算法相结合的组合算法对模型进行求解,实现计划期内的最优动态调度.通过仿真实验分析,揭示了弃货成本、租箱成本、不确定性重箱运输需求分布情况对集装箱调运策略的影响机制.     

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科学合理的多机场系统场址选择是一项涉及众多因素和利益主体的重要决策问题,就是要使系统中各机场容量协调并使系统收益最大化. 在分析旅客机场随机性选择行为基础上,构建双层规划模型来描述多机场系统场址选择决策过程中多目标价值准则,定量研究宏观机场决策者与微观旅客的相互作用. 模型上层规划从决策者的角度出发,使总的机场建设费用最小,下层规划则描述旅客机场选择行为,并使其总的出行费用最小. 考虑到变量的离散特性,文章分析了求解所构模型的方法,并通过实例模型的求解来检验模型和算法的可行性和有效性. 实例计算表明,双层规划模型的多价值准则决策方法更接近实际情况,在多机场系统选址规划中具有一定的实用性,对优化机场资源配置和提高机场竞争力具有现实意义.     

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本文应用整数规划的方法研究了集装箱陆上空箱多式联运调运优化问题。论文模型以场站和场站之间、供给客户和场站之间、场站和需求客户之间的空箱调运费用最省为目标函数。本文模型考虑到满足需求客户的空箱需求、供给客户的空箱供给能力限制、场站的空箱存储能力限制以及不同运输方式的运输能力限制等约束条件。应用Lingo8.0软件求解本文模型。运算结果表明本文模型可以在满足客户需求、供给能力和存储量限制的条件下有效降低陆上空箱调运费用。本文模型提高了船公司的内陆空箱调运效率。     

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为了更好地安排首都国际机场快线运营及接驳方式,在分析机场快线客流构成的基础上,改进了基于多式网络客流预测的方法,使得对量化各种交通运输方式之间的换乘和衔接成为可能。在此基础上,使用TransCAD对通往首都机场的客流量进行了预测。在预测过程中,通过建立广义时间函数,充分考虑了不同收入层次旅客在时间、费用、舒适度上的不同需求。根据预测客流,设计了机场快线在高峰、平峰的运营间隔时间及东直门换乘枢纽点的停车场规模,为东直门交通枢纽的规划设计及首都国际机场客流快速集疏散提出了有参考价值的建议。     

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研究混合交通网络设计问题,以交通网络总阻抗最小为目标,在建设资金的约束条件下给出了双层规划模型。将模拟退火算法中的退火策略引入到免疫克隆算法中,设计了求解模型的免疫克隆退火算法。算例验证了算法的可行性,并通过与模拟退火算法比较证明了设计算法的有效性。最后,在给定不同建设资金的约束条件下进行了灵敏度分析,并讨论了投资成本与网络总阻抗、建设资金约束与网络设计决策的关系。     

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概要地介绍了“十五”国家科技攻关计划项目“中国智能交通系统发展战略研究”的主要内容和结论,该研究站在全局的高度,围绕国家综合交通的发展目标,深入地分析了我国交通运输的需求和必须解决的重大问题,客观评价了国际和国内智能交通的发展水平以及我国的差距,提出未来10～15年我国智能交通发展的指导思想、战略目标、各阶段的重点战略目标及保障措施和建议等。课题的研究成果将为编制我国智能交通的发展规划提供科学依据。     

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北京工业大学承担的“十五”科技攻关重点项目“奥运交通规划”系统地总结了以往大型体育活动的经验教训,为北京市制定了奥运交通战略规划、奥运交通规划、奥运智能交通系统规划,系统地提出了奥运交通规划理论与方法,提出了奥运交通需求弹性预测方法及仿真评价方法。本文扼要介绍了该项目的研究成果和创新点。     

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合理规划区域性物流配送中心,对于提高物流配送服务水平,降低物流配送成本具有重要意义.实际物流配送系统中,需求点的物流配送需求是随机变量.因此,传统的把配送需求假定为已知常数的规划模型,不能反映需求量的随机性对区域性物流配送中心规划的影响.本文研究当物流需求量为随机变量时,区域性配送中心的随机规划模型和解法.由于引入了随机变量,所建立的规划模型更加符合实际;在模型求解过程中,则利用了确定性等价及过滤条件把模型简化成了多个简单的线性规划子问题,简化了模型求解,从而使之更易于在区域性物流配送中心的规划中得到运用.     

基于双层规划模型的车辆疏散策略研究

针对一类多源单目且每个OD对之间只有一条路径的特殊拓扑结构高速公路疏散网络,为减少在汇流处同时到达流之间产生冲突而造成排队延误,提出兼顾效率和公平的疏散策略。通过引入疏散效率和社会公平的概念,建立一个双层规划模型,在约束条件构成的凸多面体上采用有限生成算法对模型进行优化求解,得出对匝道入口车辆进行控制的最优疏散策略。算例结果表明该方法具有可行性和有效性。     

基于道路交通状态的随机用户平衡

运用随机用户平衡配流的基本思想和交通流理论，提出了道路交通状态的概念，以便讨论交通拥挤情况下的交通量分配问题．将道路交通状态定义为行程时间和道路拥挤度的线性加权和．假定在路网随机变化的情况下，出行者以行程时间和道路拥挤度最低为路径选择准则，建立了基于道路交通状态的随机用户平衡配流模型，并证明了模型的等价性和唯一性，给出了该模型的连续平均求解算法．一个小型网络的数值计算结果表明，该模型能反映出行者在随机路网中的路径选择行为．     

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随着城市机动车保有量的飞速增长,油气资源的短缺问题日益严重,如何采取有效措施减少能源消耗是一个值得深入研究的问题。用双层规划思想建立先进出行者信息系统和油耗的最优速度确定的优化模型。在此模型中,上层规划是通过系统总出行时间和油耗总量确定最优速度的问题,下层问题是在一定速度条件下考虑先进出行者信息系统影响的出行道路选择行为,构造了弹性需求条件下的随机用户平衡配流模型,并给出了一个平衡迭代算法进行求解。最后用了一个简单的算例,对模型的求解算法进行了验证。研究结果显示,随着出行者对道路实际情况认识程度的降低,可以通过提高装备ATIS设备的出行者比率,使得出行者能够合理地进行路径选择,从而降低系统总费用。     

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交通流诱导系统的应用,使得传统的路网系统随机用户平衡发生了变化。本文把交通流诱导系统的效益费用和交通流诱导条件下的随机用户平衡结合起来,以交通流诱导效果和建设费用问题之间的相互关系为基础,寻找交通流诱导系统建设和随机网络平衡的综合优化方案。文章采用双层规划模型描述了系统最优和交通流诱导条件下的随机用户平衡之间的相互作用,并给出了灵敏度分析算法。     

基于理性疏忽理论的交通疏散网络双层优化模型

研究交通网络疏散问题的文献较多,但鲜有基于理性疏忽理论来分析交通网络疏散问题的。本文考虑疏散网络交通状态的随机性和出行者信息处理能力的有限性,将交通状态信息成本内生化,建立基于理性疏忽理论的疏散网络双层优化模型。上层以系统总疏散时间最小为优化目标,将路段是否单行作为决策变量,下层建立基于理性疏忽理论的用户均衡模型。设计离散粒子群优化算法与逐次平均法相结合的启发式混合算法(DPSO-MSA),上层采用粒子群算法求解,将上层得到的单行策略传递给下层,下层模型采用MSA方法求解,将得到的路段交通量返回给上层。并通过算例验证模型的有效性。研究发现,最优单行策略要优于非单行策略和全单行策略,设计的算法可以快速识别疏散网络的关键路段。对于整个疏散系统而言,出行者获取的信息并不是越多越好。研究结果可以为疏散策略的制定提供参考依据。     

基于用户的综合交通运输体系及网络平衡研究

基于综合交通运输体系的特点,从用户出行需求的角度出发对综合交通运输体系进行了体系的界定和网络定义分析,根据层次分析法提出了基于用户出行需求的方式吸引函数。建立了实现综合变通运输体系网络交通分配模型,并对交通量分配作了流程分析。从理论上实现了综合交通运输体系的交通流量分配平衡。     

基于层次蝙蝠算法的应急车辆调度与交通疏散协同决策

城市路网多事故应急救援中,因交通拥堵造成应急车辆滞留现象时常发生,严重影响道路交通事故救援效率.提出通过交通疏散提高救援路径的可靠性,构建双层规划模型对应急车辆调度和交通疏散进行协同决策. 设计一种双层蝙蝠算法,上层算法在应急车辆需求、事故时间窗和可用车辆约束下求解响应时间最短的调度方案,下层算法在路段容量和疏散需求约束下求解多条最短路径的交通疏散策略,从中选取最短时间路径. 算例结果表明,本文模型通过缩短应急车辆在途时间有效提升了应急救援效率,算法具有优秀的寻优能力和运行速度.     

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研究应急疏散问题的理想疏散时间流及保守疏散时间流对于估计真实突发事件下的疏散时间具有重要的指导意义。为此构建了理想疏散时间流与保守疏散时间流问题的数学规划模型,并借鉴经典网络流理论的最短路、最长路、最小费用流算法原理,设计了求解理想疏散时间流与保守疏散时间流的两个增广路算法。该算法不但可以求得理想疏散情况及最坏疏散情况下的流量分布,还可以计算出各自对应的理想疏散时间和保守疏散时间,从而识别出应急疏散总时间的范围域。最后通过算例演示了理想疏散时间流及保守疏散时间流的求解过程,并讨论了他们的变化特征。     

考虑辅路缓冲的快速路紧急疏散最优控制

针对紧急疏散中单向需求激增的情况,提出利用地面辅路缓冲容纳部分疏散车流,从而降低快速路疏散的整体时空风险.基于宏观交通流模型建立了快速路疏散车流演化方程,明确了上匝道车速对主线车速的影响,从而实现经典宏观交通流模型对路网状态演变处理的一致性.针对由下匝道、地面并行道路和上匝道构成的地面辅路行程时间的二分特征,建立了相应的离散时间的流量演化方程.辅路系统方程不仅可以刻画地面辅路疏散车流的主要特征,而且能与已有快速路的状态演化系统实现无缝结合.数值分析表明,利用匝道控制和辅路分流两种手段可以实现系统整体时空疏散风险的最小化控制.     

基于均衡流量的城市停车费用优化模型

基于随机用户平衡原则, 分析了出行者的路径选择和停车选择行为, 建立了满足Logit关系的城市道路停车流量分配模型。基于收益管理思想, 以停车收益最大为决策目标, 建立了城市停车费用的双层规划模型, 并以7个节点和2个停车场的小型网络进行实例验证。分析结果表明: 当停车需求为10 000pcu·h^-1时, 随着停车场2停车费用的提高, 停车流量不断向停车场1转移, 停车场1在停车费用不变的情况下收益不断增加, 当停车场2的停车费用为4元·h^-1时, 总的停车收益达到最大; 当停车需求为20 000pcu·h^-1时, 随着停车费用的上升, 总的停车收益将持续增加; 2个停车场之间存在博弈关系, 停车费用存在纳什均衡点, 当停车需求为10 000pcu·h^-1时, 2个停车场的最优停车费用均为5元·h^-1; 当停车需求为20 000pcu·h^-1时, 2个停车场的最优停车费用均为最高限价10元·h^-1。