基于遗传算法的公交车辆智能排班研究

运营车辆智能排班是公交车辆智能调度需要解决的典型问题之一。它可以描述为：通过某种智能化的算法,在有限的算法步骤内,找出所有满足约束条件的排班方案中的最优方案或接近最优的方案。作者针对公交排班的特点,对遗传算法的各个算子进行了专门化处理并进行了大量的试算。结果表明,遗传算法对解决公交车辆排班问题是有效的。     

基于人工免疫算法的公交车辆调度优化问题研究

公交车辆调度是公交运营组织中的关键环节.通过对大连市公交IC卡数据管理中心公交IC卡数据信息进行的采集和分析,构建了基于公交线路时段客流数据的公交车辆优化调度模型,并进一步提出了采用基于信息熵的人工免疫算法对模型进行求解的基本流程和方法.实验的结果表明,该方法能够快速地搜索得到全天不同时段的最优发车间隔,并可以在短时间内根据公交客流量的变化对公交车辆发车时刻表做出有效的调整.     

融合客流大数据和成本最优化的公交动态排班方法

为提高公交排班效率和准确性,提出一种基于客流OD数据的动态排班模型.首先,模型将影响公交车辆排班的因素划分为静态因素、可变因素和动态因素,给出每日客流变化情况下动态影响因素计算方法;其次,以满足乘客需求减少公交企业运营成本为目标,探索多目标最优排班方案求解方法,实现公交运营效益最大化;最后,以广州560路公交线路为例进...     

飞机排班一体化模型与算法研究

为了改善航班计划两阶段完成的次优性,将机型指派、路线选择与机尾号指派综合考虑,构建了飞机排班的整数规划与约束规划杂交一体化模型.通过设计了一种基于约束编程思想的列生成算法对该问题进行求解.最后,通过航空公司实例数据验证了模型算法的正确性和有效性.     

城市公交调度优化模型及算法研究

基于公交线路各站点的客流情况,同时考虑到公交公司的发车能力,建立适合于优化公交调度的数学模型。该发车间隔优化模型兼顾了乘客和公交运营公司的双方利益,将乘客的等待时间转化为乘客付出的广义费用来衡量乘客的利益,以运营公司全天的发车所需费用来衡量公交运营公司的利益,同时,以公交车平均满载率和全天总发车次数作为约束。所得优化结果,既减少了公交公司的运营成本,又节约了乘客的候车时间,能较好地兼顾乘客及运营公司的利益。     

车辆离散特性研究及仿真

针对目前有关分车道行驶的方案,对不同车辆行驶速度特征进行的研究,以及对不分车道行驶和分车道行驶两种情况下的车辆运行状况进行的有效仿真,可为当前公交优先通行提供较好的理论基础.     

多车场车辆优化调度模型及算法

针对多车场满载运输问题的特征,提出了多车场车辆优化调度的数学模型,设计了求解该问题的启发式算法,应用结果表明,该算法是可行的。     

基于回归分析的公交站点车辆停靠延误模型设计

将公交车辆站点停靠过程细分为变换车道、减速进站停靠、开车门、乘客上下车、关车门和加速离站6个阶段并进行分析,结合对成都市二环路上公交停靠站点的实例调查研究,建立公交站点车辆停靠延误模型。     

面向首都大学生的定制公交线路规划模型及算法研究

为满足首都大学生出行需求,提出专门针对该群体的定制公交线路规划模型及算法.首先通过调查数据,分析大学生出行行为与定制公交的联系,然后研究多起点单目的地模式的定制公交站点和线路规划问题,构建高校线路规划模型,结合改进的蚁群算法求解,最后以小程序功能界面作为成果应用展示.现有的定制公交研究往往针对所有人群,需求分布不集中,...     

公交司机排班问题的混合元启发算法研究

针对我国公交企业中司机在1 个工作日内驾驶同一辆车的“人车绑定”管理模式, 提出混合元启发算法求解司机排班问题.首先建立以车辆数为目标的车辆调度模型,获得仅 满足司机休息时间的非可行解;接着迭代地使用局部搜索算子、破坏重建扰动等方法对解进 行调整,使其满足司机工作时间和吃饭时间等约束,并尽可能地降低排班成本;在迭代搜索 过程中记录发现的可行排班链集合,迭代结束后构建集合覆盖问题(SCP)模型对其进行改 进,以获得最佳的司机排班方案.在13 条公交线路案例上进行测试,实验结果验证了本文算 法的有效性.     

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在对多配送中心车辆调度问题进行直观描述的基础上，建立了该问题的数学模型。提出了采用距离最近分配法将多配送中心车辆调度问题分解为多个单配送中心车辆调度问题进行求解的策略．基于求解单配送中心车辆调度问题的禁忌搜索算法，设计了求解多配送中心车辆调度问题的算法，并进行了实验计算．计算结果表明，用本文设计的算法求解多配送中心车辆调度问题，不仅可以取得很好的计算结果，而且算法的计算效率较高，收敛速度较快，计算结果也较稳定．     

基于蚁群算法的车辆调度问题

根据蚁群算法的基本原理和数学模型算法,对实际配送问题进行分析,给出解决方案。选用matlab软件对实例进行仿真,仿真出无返回式的配送最短路径;将最短路径进行分区域优化,实现由路况信息和实际需要调配多辆车配送的动态问题。     

城市公交区间车与全程车组合调度问题研究

为提高城市公交区间车线路上闲置车辆的利用率,对区间车设置及其组合调度可行性、工作流程进行了全面分析．针对区间车线路上车辆的运行特点,构建了区间车线路上发车场站的一组逆差函数,通过发车场站内部调度和场站之间插入空驶车次,实现了以最小的车队规模运行区间车线路的所有车次．研究了大连市某公交区间车线路．结果表明,区间车与全程车组合调度后的运行区间车线路的车辆数目获得了优化．     

基于Multi—agent技术的城市快捷客运车辆调度系统研究

社会经济的发展给城市交通带来了新的问题和挑战,发展城市快捷客运系统是解决这一问题的有效途径。基于Multi—agent技术的城市快捷客运车辆调度系统为实现城市快捷客运系统的车辆调度提供了一种理论上的可能性。     

基于Multi-agent技术的城市快捷客运车辆调度系统研究

社会经济的发展给城市交通带来了新的问题和挑战,发展城市快捷客运系统是解决这一问题的有效途径。基于Multi-agent技术的城市快捷客运车辆调度系统为实现城市快捷客运系统的车辆调度提供了一种理论上的可能性。     

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优化应急车辆调度是降低突发事件造成重大人员伤亡和财产损失的有效手段. 在分析应急车辆调度问题、决策目标、决策变量和目标函数的基础上,构建了最小化整体损失的理想化调度模型. 针对该理想模型的参数难以确定的问题,提出以广义响应时间为基础,以实时交通量辅助决策,采用简化约束条件的方法建立了城市应急车辆调度的优化模型. 分析了路段行程时间和交叉口行程时间的计算,依据路段交通流量对城市应急车辆调度的影响划分道路服务等级. 基于威海市实际案例的分析结果表明,简化模型能够辅助优选应急车辆调度方案,验证了该方法的有效性.     

不确定条件下的作业车间多目标调度模型及其遗传优化

针对不确定条件下的作业车间特点,区别于传统调度模型采用决策系数策略,提出了一种新的不确定条件下的多目标车间调度模型,新模型为两维调度模型,不仅处理了生产过程中的应急调度问题,还在调度目标为作业时间最短的基础上,从库存、机器-人资源约束、生产效率三个方面归纳了企业相关成本调度指标,具有很高的实用性;采用改进的遗传算法求解新模型,得到一组Pareto最优解,可以在兼顾机器使用率的同时使生产成本最小化.最后采用某机车厂的部分生产数据对改进的模型及算法进行了仿真实验,结果证明了模型和算法的有效性.     

不确定条件下的作业车间多目标调度模型及其遗传优化

针对不确定条件下的作业车间特点,区别于传统调度模型采用决策系数策略,提出了一种新的不确定条件下的多目标车间调度模型,新模型为两维调度模型,不仅处理了生产过程中的应急调度问题,还在调度目标为作业时间最短的基础上,从库存、机器一人资源约束、生产效率三个方面归纳了企业相关成本调度指标,具有很高的实用性;采用改进的遗传算法求解新模型,得到一组Pareto最优解,可以在兼顾机器使用率的同时使生产成本最小化．最后采用某机车厂的部分生产数据对改进的模型及算法进行了仿真实验,结果证明了模型和算法的有效性．     

车辆优化调度问题的研究现状评述

本文介绍了国内外车辆优化调度问题的研究现状，对问题的分类、模型构造，求解算法及其适用范围等进行了分析，此外，还对作者自己的研究成果作了简要阐述。     

公交车辆合理配置的模糊随机机会约束规划模型

为城市合理配置一定数量且车型合理的公交车,不但可满足不同居民对交通工具的不同需求,而且可避免因车辆的空驶而导致的能源及道路资源的浪费．文章提出了一个公交车辆合理配置的混合机会约束规划模型,该模型以日载客容量最大为目标函数,同时考虑资金约束、道路资源约束及带有模糊随机参数的乘客需求约束,并引入了求解该模型的遗传算法。通过算例求解,说明了该模型及算法的合理性。