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交通运输作为基础产业,对国民经济和社会发展至关重要。改革开放以来,我国交通运输发展迅速,综合交通网络规模不断扩大, 网络布局和结构得到改善,设施装备水平较大提高,运输能力显著增强。但从总体上看,交通运输仍然不能适应国民经济和社会发展的需要,“瓶颈”制约尚未完全消除,结构性矛盾仍较突出。根据党的十六大提出的全面建设小康社会总体任务,需要加快建立便捷、通畅、高效、安全的综合运输体系,以最小的资源和环境代价满足经济社会对运输的总需求。为明确我国交通基础设施的发展目标和任务,统筹协调各种运输方式,合理配置和有效利用交通运输资源,发挥综合交通的整体优势,国家发展改革委会同有关部门,组织编制了《综合交通网中长期发展规划》。     

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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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通过建立城市现代物流公共信息平台，使商流、物流和信息流在物流信息系统的支持下实现互动，从而提供准确和及时的物流信息服务，提高社会物流运作效率，为企业竞争提供平等发展机遇和空间，降低产品运营成本和提高市场竞争力，并为政府调控物流业提供信息通道和支持信息环境应用信息资源规划、商务建模、IT与供应链管理、商务智能与管理决策、项目管理、组织管理和电子商务战略等系统数据建模理论和方法，梳理业务流程，摸清信息需求，建立物流信息标准和物流信息系统模型，从而积极稳步地推进物流公共信息平台建设。论文深入分析研究了现代物流公共信息平台的内涵和逻辑关系，论述了统一开放的城市现代物流公共信息平台系统完整的规划设计内容，所建议的物流公共信息平台构成、服务关系和规划设计内容对城市物流公共信息平台的建设具有参考和指导作用。     

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网络设计问题来源于道路网络的规划，网络设计问题的算法研究对于交通规划的工程实践具有重要的实际意义。本文概述了网络设计问题，指出了网络设计问题数学模型算法研究的复杂性和重要意义。以连续网络设计问题为主要研究对象，分析了连续网络设计问题双层规划数学模型的结构特点。以现代遗传算法为基础，设计了适于解决连续网络设计问题的计算方法。以一个具体的连续网络设计问题为例，证实该算法不仅具有很好的收敛性而且算法所求得的最优解也是可靠的。本文的思想方法亦可运用于其它类型的网络设计问题。     

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针对区域公共物流中心(Regional Public Logistics Center, RPLC)选址问题,考虑到选址问题的不确定性,运用场景规划技术,建立RPLC选址双层规划模型。上层规划模型最小化RPLC建设及运营费用,下层建立分车型随机用户均衡模型用以描述城市内车辆的路径选择。通过预估RPLC在未来运营中可能出现的各种场景,确定相应场景下变量的取值,并求解双层规划模型、确定该场景下的最优选址结果;根据场景发生的概率选取在各种场景下加权平均费用最小的选址结果作为最终结果。同时,本文给出了求解该问题的离散粒子群算法和数值算例。结果表明,所建立的模型和求解算法是有效的,能较好地解决RPLC选址的不确定性,这对于节约RPLC建设和运营成本,减少投资风险是可行的。     

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综述了国际范围内国家综合交通网络研究的最近进展,结合新中国建立以来第一个全国性的、综合衔接铁路、公路、水路、民航及管道各运输方式的总体空间布局规划—综合交通网发展规划的制订为背景,系统分析了其编制与出台过程,作者根据多年的综合交通系统规划与管理经验,从系统工程方法论角度,剖析了我国改革开放以来交通系统工程学科理论研究与实践中遇到的难题,研究提出了在综合交通网络规划中应注意的技术关键问题。     

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亚运会的承办给城市建设、交通发展带来难得的机遇,然而亚运期间的突发而且集中的交通需求,也给城市带来了严峻的挑战,因此迫切需要一个亚运交通发展战略,用以指导城市在亚运前和期间的交通规划、建设、管理。本文通过系统分析2010年广州亚运场馆的分布特点和亚运期间城市面临的交通压力,在战略目标的指引下,从建设和组织两个层次提出了详细的规划,并使用最新标定的交通规划模型对道路运行状况和亚运场馆可达性进行了定量的预测,结果显示战略规划的效果是可行的。最后还对下一步的研究提出了具体的分期实施计划。     

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城市交通系统是一个复杂的大系统,针对交通流的不确定性,本文基于动态规划思想提出了交通流预测与分配的方法。考虑路段容量对交通分配的影响,建立了路网流量预测和分配模型。为了保持并充分利用传统网络模型的性质和特征,引入惩罚函数,将容量约束条件转换到目标函数中,使模型符合传统均衡网络流结构。将凸规划法作为一个子过程植入惩罚函数,得到模型的求解算法。控制策略上采取预测控制、反馈校正和滚动优化的方式。最后,通过算例分析,进一步阐述模型和算法的应用,验证算法的有效性。为交通流预测和分配提供一定的参考。     

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飞机重大事故一般是在前进运动中发生的，有很大的危险性，如何减少对人体的伤害，就成为普遍关注的难点问题．本文研究了飞机座椅的安装方向，根据运动学冲力的概念计算了保险带与座椅的保护作用，提出了一个估算保护作用的公式，计算结果表明，如果把飞机的座椅朝后安装，可以提高对人体的保护效果30倍以上，减少事故对人身的伤害，以此来加强主动防止事故的能力，提高人体的生存能力．     

基于竞争的物流中心选址双层规划模型及算法研究

提出基于竞争的物流中心选址双层规划模型,将物流中心选址涉及到的两个具有明显不同目标的决策者——选址规划者和客户联系起来考虑问题,并将配送中心建成后遇到的竞争问题也纳入其中.该模型立足物流中心上层决策者和下层决策者两方面,权衡决策者和客户的总成本费用,对于研究物流中心在某个较长规划期内的最优选址问题具有重要意义.利用遗传算法对模型进行求解,最后通过实证分析表明建立的模型及算法具有实用价值和指导作用.     

物流配送中心选址双层规划模型与算法

新建物流配送中心在选址时不仅要考虑到与已有配送中心的竞争,还要预测到未来可能出现的竞争者,否则将会在竞争中处于劣势地位. 因此建立了“原有配送中心-新建配送中心-未来加入配送中心”这一框架下的双层规划模型,为竞争环境下的新建配送中心选址提供决策依据. 上层目标极大化新建配送中心在计划期内的市场份额,下层目标极大化未来竞争者的市场份额. 其中市场份额由配送中心与需求者之间的距离作为可观察项的多项logit模型来刻画. 设计了遗传算法求解,最后通过实例验证该模型与算法可以有效的避免损失,提高新建配送中心的竞争力.     

基于停车场限制的物流中心选址模型及算法

针对停车场限制的物流中心选址问题,建立了双层规划模型．上层规划以物流中心费用最小来确定物流中心的位置,下层规划建立了配送／采购车辆与城市道路交通组合分配模型,最后,采用遗传模拟退火算法对模型进行求解．     

铁路物流中心规模设计优化模型研究

构建了铁路物流中心规模设计优化的双层规划模型.上层规划考虑了铁路运输成本、公路运输成本及建设成本,使系统总成本最小;下层规划使用变分不等式模型描述用户选择铁路物流中心的均衡态.采用EDO算法进行求解.算例验证了模型及算法的可行性与有效性.     

物流中心选址与规模的层次优化模型

同时考虑生产商和分销商的利益,采用双层规划模型来描述物流中心选择以及规模问题.上层规划从生产商的角度出发,通过调整物流中心位置及规模使生产商的生产成本、运输成本和经营成本最小;下层规划从分销商的角度出发,通过调整从各个物流中心进货的数量使自身的平均运输成本最低.设计了基于遗传算法的求解方法,并用数值算例验证了模型和算法的有效性.     

基于模拟退火算法的应急物流仓库选址优化

论述了在应急物流管理中应急仓库优化选址问题,分析了应急物资仓库建立的必要性及重要性.为了较准确的分析选址方案对仓库布局覆盖能力及其广义时间费用的影响,在合理假设的基础上,构建应急仓库选址问题的集合覆盖双层规划模型,既考虑配送过程中广义时间费用最小（上层目标）,且满足服务范围覆盖整个区域的应急仓库数目最小（下层目标）,并以模拟退火算法求解问题最优解.最后以实例分析证明模型和算法的有效性,为决策部门在灾害管理的灾害准备阶段科学合理进行应急仓库选址提供参考依据.     

物流网络建模及遗传算法研究

探讨了第三方物流服务商综合前向及逆向物流活动降低物流总成本的问题,建立了物流服务一体化网络系统模型。模型允许两点实际距离非直线距离,并假定市场需求及产品返回数量随机分布。由于该问题为NP-hard,设计了遗传算法并讨论了算法收敛性,最后给出了一个数值算例。     

区域公共物流中心规模和选址问题

阐述了中国发展区域公共物流中心(Region Public Logistics Center, RPLC)的必要性和必然性, 即区域经济的发展必将增加不同区域间的物流量, 同时它也会大大促进城市化进程, 从而产生区域内部的交通和环境等问题, 进而限制区域经济的发展和降低人民的生活质量。RPLC的建设有益于形成高效的物流系统体系和有利于信息流的管理利用。给出了优化RPLC规模和选址的数学模型, 并采用非线性规划和排队理论对模型进行推导。     

回收物流设施多层选址模型及其算法

针对废弃物品的收集、预处理和再制造问题，建立了回收物流设施选址混合整数规划（MILP）模型，用分枝定界法求解，为提高分枝定界法的收敛速度、减少运算量，先用遗传算法为MILP找到较好的可行解，以其对应的目标函数值为分枝界定法上界，从而可以在分枝界定法的搜索中剪去大量分枝．用算例证明了算法的有效性和可行性．