在时变速度下的车辆出行时刻和路径联合优化

基于分析大中型城市的道路拥挤状况和早晚高峰期与非高峰期的车流速度变化规律,得到大型城市道路网络中车速的阶梯型变化分段函数,并结合相关车辆能耗和CO_2排放规律研究,构建考虑CO_2排放成本的配送车辆出发时刻安排和配送路径联合优化模型。针对该优化模型的特点,应用遗传算法搜索车辆最佳出行时间以及最佳配送路径。通过数值算例验证上述优化模型和求解算法的有效性。仿真结果显示:最短路径不一定是最小CO_2排放路线;出发时刻的选择对车辆CO_2排放有重要影响;最优出行时间安排比最差出行时刻安排,节约近8.5%的CO_2排放量。     

基于CO_2排放的车辆路径优化模型及其算法研究

物流不仅是能源消耗大户,同时也是CO2排放的重要来源。在分析配送车辆燃油消耗和CO2排放因素的多种车辆类型车辆路径问题特点的基础上,构建其相应的优化模型,并给出基于遗传算法的启发式求解算法。最后,针对该模型和求解算法进行数值算例仿真,研究结果显示:路径最短的路线不一定是能耗最小的路线;与传统基于路径最短的车辆路径对比,基于CO2排放的车辆路径总行驶里程较长,但其综合成本较低;遗传算法是解决绿色车辆路径问题的一个有效的求解算法。     

随机需求订单可拆分的多目标车辆路径问题

考虑现实中需求随机,司机的工作量和收入可能受线路长度影响,研究基于需求随机订单可拆分的多目标车辆路径问题,添加司机工作线路长度均衡为目标,这种考虑需求随机和线路均衡的双目标模型比原来的单目标模型更具有现实应用意义。此外订单可拆分可提高车辆装载率,降低配送费用。基于以上考虑,本文构造考虑随机需求订单可拆分的双目标车辆路径问题模型,提出订单拆分车辆配对服务策略。针对本文研究问题特点,设计大规模邻域自适应搜索算法进行仿真实验,并通过修订的Solomon算例验证模型和算法的有效性。     

基于运输方式备选集的多式联运动态路径优化研究

多式联运路径优化对于降低企业成本、提高竞争力具有重要意义。通过对多式联运网络进行变换,采用节点拆分处理多式联运网络中的中转节点。由于运输网络的时变特性,在运输过程中运输成本以及运输时间会随着出发时间的不同而变化。考虑实际中铁路、航空以及水运固定出发时间对路径选择的影响,将运输费用细化为固定费用、路段运输费用、中转费用以及等待出发的费用。从货物运输实际出发,提出节点运输方式备选集,建立多式联运动态路径优化模型,提出求解该问题的算法。用算例对动态路径优化模型和算法进行验证,结果表明模型具有较好的实用性。     

铁路旅客乘车方案优化决策模型研究

研究铁路旅客乘车方案优化问题。首先分析了旅客乘车方案选择问题，给出径路约束条件，并通过定义顺序拆分径路及顺序属于运算符，使得该约束条件与旅客列车开行方案相关联，从而确定铁路旅客乘车方案的约束条件。以顺序拆分子集合个数为优化目标，建立最少换乘次数优化模型，并设计相应求解算法。同样以顺序拆分子集合为基础，结合旅客列车开行方案，对狭义最短乘车时间、最短换乘时间、广义最短乘车时间、最小乘车费用、最短乘车径路、最佳列车等级、最佳席别、最小购票困难度等目标进行分析，并考虑非线性矫正因素，分别得到其数学模型。通过8个平衡系数综合以上模型，最终建立旅客乘车综合优化数学模型。根据旅客列车开行方案构造有向网络，设计了相应算法，最后通过算例验证上述算法。     

多种运输方式的组合优化模型及求解算法

根据不同交通工具的技术经济特征,建立一个适用于多城市之间如何选择最优交通方式组合的模型.该模型是一个多目标的0-1规划模型,通过虚拟一个运输网络,将原问题转化为一个带时间约束和能力约束的最短路径问题,并且给出相应的求解算法--基于求最短路(Dijkstra算法)的启发式算法,有效地解决了带有时间约束和能力约束的最短路径问题.     

运输网络最短路径关键点问题研究

运输网络最短路径的计算是交通规划和运输组织主要研究问题之一。实际生产中,因运输组织不当或车辆调度不当,造成运输网络堵塞的现象时有发生。本文就运输网络最短路的两类关键点给出了定义,并分别提出了基于连通最短路子树的求解关键点的算法。对分析运输薄弱环节、加强交通瓶颈通过能力提供了科学的量化手段,并对兰州市某城区做了实例分析。     

多种运输方式的组合优化模型及求解算法

根据不同交通工具的技术经济特征，建立一个适用于多城市之间如何选择最优交通方式组合的模型。该模型是一个多目标的0－1规划模型，通过虚拟一个运输网络，将原问题转化为一个带时间约束和能力约束的最短路径问题，并且给出相应的求解算法－基于求最短路（Dijkstra算法）的启发式算法，有效地解决了带有时间约束和能力约束的最短路径问题。     

基于低碳经济视角的多模式快递物流服务网络优化研究

针对如何在快递行业实现低碳运作目标,在分析国内外快递物流运作及其网络优化研究的基础上,通过分析快递行业物流网络的拓扑网络的基本特点,对比分析各种不同模式的干线运输方式的优缺点,构建基于低碳经济视角的多模式快递物流网络优化决策模型,该优化模型考虑了运输成本、换装成本及其物流运作过程中CO2排放外部成本;同时也考虑服务时间窗和物流运作能力等约束。针对该优化模型的特点,设计基于遗传算法的求解算法;通过一个简单的算例以验证上述优化模型和求解算法的有效性。     

基于列生成算法的高速铁路快捷货运组织方案优化研究

针对高速铁路快运组织方案缺乏有效决策支撑的问题,结合大城市之间生产生活物资运输提速需求,构建考虑铁路运输组织成本和高速铁路快运产品细分的服务网络,建立考虑运营成本与收入的高速铁路快运组织方案两阶段混合整数规划模型。基于列生成算法对模型求解,将复杂的列车间组合优化问题分解为单列车和单种运输产品的广义最短路径问题集合,降低求解难度。针对列生成资源约束子问题,设计单列车的配载及组织方案,实现细分产品与模式的服务网络与市场需求高度耦合关系。以京沪高速铁路为例,对模型与算法进行验证和分析,结果表明优化方案能够有效实现成本与效益的平衡,降低运营成本。     

考虑旅客需求的停站方案与列车运行图一体化模型与算法

考虑高速铁路旅客出行的时空敏感性较高的特点,将旅客运输状态引入运输时空网络,构建三维的时间-空间-状态网络,提出基于旅客需求的停站方案与列车运行图综合优化0-1整数规划模型,实现旅客分配、停站方案与列车运行图编制的一体化。设计拉格朗日松弛求解算法,将复杂的列车间强耦合问题分解为单列车的最短路径子问题集合,从而降低模型求解难度。以京沪高铁北京南-曲阜东区段为背景进行验证和分析,结果表明模型不仅实现了较低的运营成本,还能够有效满足旅客需求,实现客流分配、停站方案与列车运行图编制的有机联动。     

基于模型算法的动车组回送路径优化

研究最短路径问题是解决交通运输资源分配、路径选择类优化问题的基础，目前铁路行业的动车组回送由调度员根据运输情况人工确定，尚未对路径方案展开优化研究。随着我国铁路路网建设逐步完善，研究动车组回送最优路径，经济、合理、高效地开展动车组回送工作，符合铁路运输企业的发展方向。首先梳理动车组回送路径优化问题与最短路径问题关系，介绍Dijkstra算法及其改进算法Floyd算法原理，然后通过福州南站—上海虹桥站的动车组回送最短距离计算验证算法有效性，将Floyd算法应用于动车组检修生产能力布局规划案例，最后总结提出关于高级检修计划编制、智能运输调度指挥等工作的优化研究思路。     

相关铁路网最短运输径路的分析研究

以运筹学（0peration Research-“OR”）中的“带权图的最短路径问题”理论为研究依据，结合乌鲁木齐至天津、上海、广州若干线路为研究实例，运用迪杰斯特拉（Dijkstra）算法求单源最短路径方法，在相关路网中求出最短径路，并据此给出研究过程中的算法程序，为进一步开发“最短运输径路”相关软件工具提供可行性理论依据．     

时间依赖网络路径模型及双层优化智能算法研究

时间依赖网络最短路径TDSP(Time-Dependent Shortest Path)是SP(Shortest Path)的衍生问题之一,与传统SP相比,TDSP在通信网络以及交通运输网络中更具有实际应用价值.在一些特定条件下,如FIFO网络或离散条件下非FIFO网络,TDSP可能存在实例多项式时间算法,而当边成本为一般函数时,已被证明不存在多项式时间算法.更具一般性,在不对边成本函数性质作限定的情况下,本文建立了时间依赖网络最短路径问题的优化模型,给出了求解此类模型的基于网络顶点优先权编码的双层优化智能算法.最后进行了算例分析.     

铁路行包装运方案计算机辅助编制系统的研究

基于全路客车行李车开行方案,综合分析行包作业的约束条件和关联因素,按照优先直达、合理中转及合理运输路径距离等原则,采用“穷举计算,逐一筛选,分类排序”的算法,提出全路行包办理站之间站到站的行包装运方案模型.基于本文提出的模型和算法,设计开发了铁路行包装运方案的计算机辅助编制系统,分为上游站运能运量预报子系统和车站辅助装车计划子系统,该系统有利于提高铁路行包运输装车计划编制和中转计划编制的工作效率.     

铁路车站进路选择优化模型及求解算法的研究

铁路车站进路选择是车站运输组织的基础,合理地安排车站内各项作业的运行进路及其排列时机有利于提高运输生产效率,节约生产成本。本文以一般技术站为背景,从数学规划的角度研究车站进路的自动选择方法。通过定义衔接点和承载点,建立了车站网络的描述方法。以作业晚点时间最短以及各进路的总走行时间最短为目标,以避免车站作业的时空交叉、满足作业计划要求为约束构建了车站进路选择的数学规划模型。利用进路选择和进路排列时间的映射关系,把进路选择模型转化成一个等价的0-1整数规划模型。针对模型的非线性特点,以模拟退火算法为基础,提出了适合求解进路选择模型的复合优化算法。通过算例验证了模型的正确性以及求解算法的有效性。     

考虑列车随机延误的铁路网络客流均衡分配方法

铁路客流均衡分配是旅客出行选择的集中体现,对旅客列车开行方案和列车运行图等的评价和优化十分重要。实际运营中列车的随机延误会导致铁路旅客的出行时间发生变化,影响旅客的出行,尤其是换乘选择。考虑旅客在路径选择决策过程中的出行时间可靠性和不可靠性2个方面因素,提出一种考虑列车随机延误的铁路网络客流均衡分配方法。首先,构建旅客换乘网络,基于提出的期望-超额出行成本(METC)概念,考虑换乘过程中列车的延误概率,计算旅客的换乘成功概率和换乘周期选择;然后,进一步计算旅客出行路径的期望-超额成本,基于用户均衡条件,构建考虑列车随机延误的期望-超额客流均衡分配模型;最后,考虑到期望-超额出行成本的不可加性,结合相继平均法和k-最短路算法设计基于路径的客流分配算法,并对均衡模型进行求解。通过对一个简单算例和广珠铁路实例进行分析,结果表明：同时考虑出行时间的可靠性和不可靠性时,旅客的出行路径选择和换乘选择与仅考虑出行时间可靠性有较大差异,基于期望-超额的铁路网络客流分配模型可以更加准确地描述考虑列车随机延误的旅客的出行选择行为,证实了均衡分配方法的有效性。因此提出的客流分配方法可以为铁路网络旅客列车开行...     

引入时间紧迫系数的应急物资运输路径优化

考虑应急物资调运的特殊性,在我国积极构建综合运输体系的前提下,充分发挥各种运输方式的比较优势,规避单一运输方式完成运输全程中对于运输时间和运输费用的浪费,运用多式联运理论,考虑路网的脆弱性,在对应急物资按时间紧迫性进行划分的前提下,建立应急物资全程调拨时运输方式和路径选择问题的综合模型,并设计了改进的蚁群算法,结合算例说明当应急物资对于时间紧迫性要求不同时运输路径的变化情况。     

浅析地震走时层析成像计算中的问题

基于Dijkstra最短路径算法射线追踪是地震走时CT常用的一种算法。指出了该方法高速背景中的低速异常问题，即可能会出现“暗区”现象：基于最短路径算法的CT反演可能无法确定低速异常的真实速度。给出了理论分析和模型试算。在进行射线追踪时，速度单元边插入节点的数量对反演结果有较大影响，通过理论模型探讨了这一问题，并给出了比较实用的节点插入数量。在实际工作中，该两方面因素对资料处理和地质异常的分析具有较重要的指导作用。     

紧急状态下铁路旅客运输径路优化

针对紧急状态下铁路旅客运输的特点,以受灾地区等待疏散客流量和车站设备运输能力为约束条件,以总疏散时间最短为目标函数,建立紧急状态下铁路旅客运输径路优化模型。采用模糊多目标决策方法与多径路搜索算法对模型求解。求解步骤为:运用模糊多目标决策方法,考虑危险程度、疏散运量、车站设备运输能力3个影响因素确定车站径路选择的优先权;采用多径路搜索算法建立相异最短径路集;运用模糊多目标决策方法,综合考虑时间和危险性因素,确定各次列车最优径路。以某地区灾后只剩下3个车站可以正常使用,等待疏散人员580万人为例,运用建立的模型与算法进行计算。结果表明:确定的各车站列车最优径路,能够使受灾地区各车站相互协调,在70h内安全有效地疏散受灾人员。