有运送路径限制的多品种流交通网络最小费用流算法研究

传统的交通网络最小费用流分配是针对单一品种,但在实际的交通运输应用中,交通网络中往往会出现多品种流的运送情况,而且也有可能对某些品种的运送路径进行限制.首先针对交通网络中的多品种流及其流动现象进行分析,借鉴Ford-Fulkerson算法中构造伴随增流网络的思路,建立了多品种流交通网络图的顺推重构方法,在此基础上,构造了有运送路径限制的多品种流交通网络最小费用流算法.在交通运输领域,多品种流最小费用流问题普遍存在,此算法为解决实际交通网络的相关问题提供了基础.     

有流量需求和分品种容量限制的运输网络最大流算法

基于Ford-Fulkerson算法求最大流的思路,对有流量需求的分品种容量限制的运输网络构造最大流算法,将有流量需求的转运节点分为转运节点和汇节点,同时构建单源单汇,寻找增流链进行流量调整。最后,通过示例对算法进行验证,计算出了满足流量需求和分品种容量限制的运输网络的最大流。     

运输网络转运结点有容量限制的最大流分配算法

对运输网络转运结点有容量限制的最大流分配一般是用结点一分为二的方法,但在大型、复杂的运输网络中,当有容量限制的结点很多时,这种方法将会使运输网络变得更加庞大,流量分配的过程变得更加繁琐。通过分析容量限制结点的特点,基于寻找增流链的算法,构造了基于大型、复杂运输网络中结点有容量限制的最大流分配算法。利用此算法,可以解决大型、复杂运输网络中容量限制的结点很多时的最大流分配问题,此算法也为解决实际的运输问题提供了应用基础。     

交通运输网络中两个结点间有流量约束的最小费用最大流算法

对交通运输网络最小费用最大流的分配是在满足容量限制条件和流量守恒条件下,基于总费用最低的原则进行的,但在实际应用中,通常对交通运输网络中两个结点之间的流量有具体的要求和约束限制条件.针对交通运输网络中两个结点之间有流量约束的最小费用最大流问题进行了分析,总结了两个结点之间的流量不能超过限制值、不能低于限制值以及在一定范围内的3种约束条件.基于连续最短路算法中构造伴随增流网络的思路,设计了这3种约束限制条件下的最小费用最大流分配算法.利用这个算法,可以解决交通运输网络中两个结点之间有流量约束的最小费用最大流分配问题.在交通运输领域,两个结点之间有流量约束的最小费用最大流问题普遍存在,这些算法也为解决实际的运输问题提供了应用基础.     

运输网络中有流量需求的转运结点最大流分配算法

运输网络中有流量需求的转运结点不遵从流量守恒条件,也不能按源、汇及中间结点归类．为解决这类转运结点的最大流分配问题,将这类转运结点分为汇结点和中间结点．根据Ford—Fulkerson算法寻找增流链的原理,提出了寻找这类转运结点增流链的方法、调整量计算公式和流量调整方法,形成了有流量需求的转运结点最大流分配算法．     

带有区间数弧容量上限的网络优化

提出了弧容量上限为区间数的网络优化问题;给出了保守最大流、乐观最大流、最小风险代价乐观最大流和最小风险代价流的定义和数学模型;针对目标函数的非线性特性,设计了特殊的算法步骤;引入可调圈概念,通过求最大流和给定流配流问题的多重解以获得最小风险代价最优解;最后,本文还给出了算例,验证了算法的有效性．     

交通网络两个相邻结点之间有流量约束的最大流分配算法

交通网络最大流的分配是基于容量限制条件和流量守恒条件进行的,但在实际应用中,往往对交通网络中两个相邻结点之间的流量有具体的要求和约束限制。本文对交通网络中两个相邻结点之间的流量约束问题进行了分析,基于寻找增流链的算法,构造了带有上限或下限三种流量约束限制条件下的最大流分配算法,这些算法可以为解决实际的交通问题提供一定的应用基础．     

基于Petri网的网络最小费用最大流算法

将Petri网方法应用于求解网络的最小费用最大流问题,提出费用Petri网的定义,设计费用Petri网的变迁使能规则并提出求解最小费用最大流问题的Petri网算法.与以往的算法不同,该算法通过对库所进行标号寻找变迁的触发序列,并在该序列上增流.最后举例说明算法的应用.     

基于最小费用最大流算法的冲突车流分配

从最短路径角度研究交通分配问题,利用Dijkstra算法求解最短路径,根据道路容量和运行时间的限制,得出非冲突车流的优化路径,在此基础上假设冲突发生,采用设置优先通行规则与最小费用最大流算法相结合,实现有交通冲突情况下的交通流分配。     

基于消圈算法的拥挤网络流分流研究

针对拥挤网络流的分布不均匀现象,用基于消圈算法的思想对拥挤网络流进行深入研究,以均衡拥挤路段和相应平行路段的流量。以拥挤网络中实时流量为研究对象,建立了以交通网络总阻抗最小为目标,以路段容量、饱和度、总流量守恒等为约束条件的模型。设定初始容量值为0.75倍的通行能力值,构建增流网络并寻找负回路,以求得最小调整量,由此调整回路流量,算法中阻抗随回路流量实时更新。对含拥挤路段的回路采用阶梯式扩容来不断调整流量,直至实现拥挤路段和平行路段流量的均匀分布。通过算例表明,消圈算法可以获取拥挤网络各路段的调整量和调整方法,有效缓解交通拥堵。     

编组站配流的协调优化算法

为了提高编组站动态配流与静态配流协调优化算法的收敛速度,根据编组站解体方案树的构造规则,用解体序号矩阵进行解体方案编码,限制解的生成空间,避免了不必要的搜索.结合遗传算法与蚁群算法(genetic and ant algorithm,GAAA)的优势和配流问题的特点,设计了以GAAA为基础的协调优化算法.用遗传算法求出若干组优化解体方案,并生成初始信息素分布,用静态配流蚁群算法筛选出最优解体方案,在此基础上生成配流方案.实例表明:对阶段到发列车数不超过25列的编组站配流问题,本文算法均能在30 s内收敛到最优解或满意解.     

一类点权网络的最小费用流问题

以城市路网为背景求最小费用流时不能忽略交叉口的费用和通行能力限制,但由于交叉口延误等费用和通行能力具有方向性,普通最小费用流算法无法直接应用于这类问题.文中以节点权重表示交叉口的延误和通行能力,将城市道路网表示为一个节点具有分方向权重的点权网络,提出了一个改进的最小费用路算法求解这类点权网络中的最小费用流问题.算法计算时间复杂性为O(nmf0).以一个数值算例说明了算法的应用.     

多品种流中特定品种在结点上的流量有要求的最大流算法设计

本文首先分析多品种流交通网络的特性,在借鉴Ford-Fulkerson算法的基础上构造了求多品种问题最大流的基于多品种流的Ford-Fulkerson算法。然后分析了多品种流交通网络对特定品种在结点上的流量有要求的几种情况,并设计了这几种情况下交通网络求最大流的算法。在实际交通网络中多品种流问题普遍存在,对特定结点的品种的流量有要求的多品种问题更是不胜枚举,本文的算法为解决实际问题提供了应用基础。     

一类点权网络中的全局最大动态流问题

全局最大动态流问题在交通运输等领域有着广泛的应用,以往关于该类问题的研究,基本上是针对只含弧权的普通网络或节点有一个停留时间和停留量限制的点权网络．但应用于某些实际问题时,网络中节点的权重具有方向性,一定数量的流通过节点时所耗费的时间和容量限制与其走行方向有关．本文针对这类点权网络,研究其全局最大动态流问题,建立了数学模型,提出了一种改进算法,并给出了数值算例．     

铁路空车调整优化模型及其蚁群算法

以理论研究为主,通过对空车调整问题的特点分析,明确了空车数量调配和网络配流是空车调整的两个核心问题;在分析已有模型及对问题进行抽象描述的基础上,建立了空车调整协同优化（EWDCO）模型,并设计了相应的蚁群算法。分析发现,共同径路约束与EWDCO模型是不协调的;通过对定理的证明得出,对流约束不会对EWDCO模型的最优解产生影响,模型可以描述为线性整数规划模型,其实质是带容量约束的最小费用流模型。同时,研究表明ACO对求解空车调整问题具有一定的优势,是一种较为有效的算法。     

基于动态规划算法的增程式电动汽车能量管理策略优化

提出了一种动态规划改进算法, 根据约束条件确定未来可达状态序列, 通过计算离散状态点间的转移代价, 在保证求解精度的同时, 降低了离线优化计算量; 利用改进动态规划算法设计了增程式电动汽车能量管理策略, 根据能量管理优化问题特点, 建立了动力系统模型和适用于全局优化求解的系统状态方程, 并确定了以动力电池荷电状态为系统状态量和增程器发电功率为系统控制量; 在迭代计算过程中, 将发动机燃油费用和动力电池电能费用之和作为目标函数, 构建了基于北京主干道不同行驶里程仿真工况, 得到了驱动电机需求功率最优分配结果; 提取了增程器启停状态与动力电池荷电状态和驱动电机需求功率二者之间的控制规则, 利用最小二乘法对增程器功率分流比与驱动电机需求功率的分布规律进行拟合, 建立了基于优化规则的能量管理策略。仿真结果表明: 对于行驶里程为100km的仿真工况, 动态规划改进算法计算时间为7 239s, 与经典动态规划算法相比计算效率提高了78.2%;基于优化规则的能量管理策略能够获得类似动态规划改进算法的控制效果, 2种控制策略的动力电池荷电状态误差小于2.5%;相比实车电能消耗-电能维持型控制策略, 基于优化规则的控制策略能够使整车经济性提高5.4%, 使燃油经济性提高7.9%。      

基于遗传算法的军事运输路径优化

在建立军事运输路径优化模型的基础上，设计了求解最小广义权路径的遗传算法；针对军事运输中的必经点和节点保序问题，构造了特殊的染色体编码规则和交叉、变异的处理方法；提出通过对初始种群染色体的预处理来提高算法的性能．最后，进行了算法的比较实验和结果分析，以验证算法的可行性和有效性．     

基于电子表格建模的公路土石方调配最小费用流算法

利用运输问题的模型来描述土石方调配问题,分别建立网络形式模型和代数形式的线性规划模型,通过电子表格建模来描述满足限制条件及节点平衡条件的最小费用流求解算法。利用本文所描述的算法,可以直接通过电子建模来进行土石方费用最小流的线性优化计算。     

枢纽机场中转衔接性的评估与优化

为改善枢纽机场航班运行的准点率和衔接效率,在定义个别和总进港航班的中转衔接命中数基础上,构建了以中转衔接命中数最大化、时刻调整量最小化为目标,以无计划延误、跑道容量和走廊口容量为限制条件的双目标时刻规划调整模型。采用粒子群算法和线性规划两种算法进行求解,以大兴机场航班时刻表的调整实例来验证该模型和算法,并用数值模拟结合相关系数分析法分析了中转衔接命中数的影响因素。研究结果表明：该时刻调整方法能有效地消除因计划不合理而导致的延误,同时优化后的中转衔接命中数显著提高;为提高枢纽机场中转衔接性提供了理论基础,也为不同机场间的中转衔接性比较建立了基准。     

一类有损耗网络最大流问题的模型与算法

由于阻力及其它因素的存在,网络流在实际中往往是有损耗的.建立了有损耗网络最大流的模型,并依据其流递远递减的特性设计了算法.以各弧还需要的流的消耗量为权值构造一赋权图,找出一条增流链,分配发点以合适的流量,并调整增流链上各弧的流量和赋权有向图上各弧的权值.反复迭代,直到各边流量都饱和或初始量被分配完毕,此时,收点的输入量达到最大值.最后通过实例验证了其正确性.