城市高速公路网络入口流量控制的双层规划模型及求解算法

采用双层规模模型描述城市高速公路网络的入口（匝道）流量控制问题,设计了基于灵敏度分析法的启发式算法,并给出了一个简单的算例,在双层规划模型中,上导模型整个网络系统最优,同时使从各个入口（匝道）进入网络的流量最大,下层模型是一个标准的用户平衡模型,用于表示网络中用户的路径选择行为。     

基于双层规划的装备调配系统建模研究

结合我军装备保障现状,考虑供应满意度和调配成本的平衡,在分析装备调配系统的结构成本和运行成本的基础上,建立了装备调配系统的双层规划模型。研究了动态需求下装备调配系统的网络结构和调配策略,得到最优组织结构和运行成本。模型可以提高装备调配系统的科学性,对装备调配保障方案优化具有指导意义。     

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.     

商用车维护周期多目标规划下的最优解

在多目标规划理论的基础上，根据国产某型商用车实际运行情况，在车辆行驶安全性、发动机润滑油使用可靠性、车辆单位行程检测诊断与维修费用等多个不能同一化的目标下，研究实现多目标意义下的车辆维护周期的最优化，并给出具体的车辆最优二级维护周期值。本研究成功地运用多目标优化理论，解决了车辆的最优维护周期问题，从而对解决各种复杂和大型机械设备的维护周期最优化问题具有普遍的指导意义。     

班轮公司集装箱空箱在途库存控制研究

为解决集装箱管理问题,在合理分析集装箱空箱在途库存成本构成的基础上,构建空箱在途库存成本优化模型,并结合算例,以空箱在途库存成本最小为优化目标,给出班轮公司最佳调运方案,同时验证该模型的可行性和有效性。     

城市道路网双层规划模型及其应用

分析了城市道路网规划的目标以及现有规划模型在应用时存在的不足之处.采用双层规划模型构建了城市路网规划模型.用迭代算法对该模型求解.以兰州市为例,结合城区实际交通状况和交通需求,采用该模型及算法进行路网规划,获得了兰州市道路网规划方案.在该方案中从快速路至支路初步形成了“金字塔”形分布.     

轨道交通票价双层规划模型研究

轨道交通票价的制定,既要考虑它的社会效益,也要考虑轨道交通客运部门的利益.利用双层规划模型,可以得到在多种交通方式竞争条件下的城市轨道交通客票价格制定的最优策略,既保证了出行者的广义出行费用最小,又能使轨道交通客运部门在公共交通市场竞争中取得最大的经济效益.     

策略性库存路线的PPSA算法

总结了Larson的SIRSA (Strategic Inventory and Routing Saving Algorithm) 启发式解法, 针对其补充周期短的缺陷, 提出了以库存补充周期和补充阶段为变量的PPSA (Period andPhase Saving Algorithm) 启发式解法。计算结果表明, 当车辆每作业一次能补充的客户数较多, 且客户间最大的可能补充时间间隔差别较大时, PPSA算法对车辆的需求明显少于SIRSA算法。     

城市公共停车场选址双层规划模型

停车问题是中国大中型城市面临的主要交通问题之一。考虑到早期对停车问题认识不足和城市空间资源紧张的实际情况,发展公共停车场十分必要。构建城市公共停车场选址双层规划模型:下层优化目标为考虑停车场容量约束的用户均衡,上层优化目标为行驶时间和步行时间广义成本最小。该模型克服了传统规划模型无法同时考虑行驶时间、等待时间、停车收费和步行时间的缺点,并利用交通规划软件EMME3进行求解。最后,基于经典Sioux Falls路网算例的结果表明,停车场选址双层规划模型求解过程相对简单,结果较为可靠。该研究方法可为城市公共停车场规划建设和相关政策制定提供理论支持。     

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以港口为节点的区域物流与其所在地区的区域经济相互影响、协调发展. 本文研究了二级港口物流网络问题,即港口之间的海上航线系统以及各个港口与其经济腹地之间的集疏运系统的二级网络. 在动态腹地条件下,构建以区域港口群总运输成本为上层优化目标,以个体港口的经济效益为下层目标的双层规划模型. 模型反映了港口竞争力、腹地划分以及运力配备的动态性,因此更接近港口实际. 为有效求解模型,利用Kuhn-Tucker理论将双层规划问题转化成单层规划模型,并且应用算例对模型和算法的有效性进行验证,最后通过Matlab对模型进行了求解. 数值结果表明,双层规划模型及求解方法具有可行性.     

Optimization of Two-Stage Port Logistics Network of Dynamic Hinterland Based on Bi-level Programming Model

The regional logistics based on port and its regional economic react on each other and develop in unison. This paper studies the two-stage port logistics network, the first one is the sea routes system between any two ports, and the second one is the network of the transportation system between each port and its economic hinterland. Based on the conditions of dynamic hinterland, the study proposes a bi-level programming model with the upper objective of the total transportation cost in the regional port group and the lower objective of the economic benefits for individual port. The competitiveness of the port, the demarcation of the hinterland, and the traffic capacity are reflected dynamically in the model, which is closer to the real system. The model is transformed into a single-programming model based on the Kuhn-Tucker theory to solve the model. Numerical tests are provided to illustrate the validity of the model and algorithm. Finally, the example is solved by Matlab. The results show that the bi-level model and the algorithm are feasible.     

基于双层规划的动态腹地二级港口物流网络优化

以港口为节点的区域物流与其所在地区的区域经济相互影响、协调发展. 本文研究了二级港口物流网络问题,即港口之间的海上航线系统以及各个港口与其经济腹地之间的集疏运系统的二级网络. 在动态腹地条件下,构建以区域港口群总运输成本为上层优化目标,以个体港口的经济效益为下层目标的双层规划模型. 模型反映了港口竞争力、腹地划分以及运力配备的动态性,因此更接近港口实际. 为有效求解模型,利用Kuhn-Tucker理论将双层规划问题转化成单层规划模型,并且应用算例对模型和算法的有效性进行验证,最后通过Matlab对模型进行了求解. 数值结果表明,双层规划模型及求解方法具有可行性.     

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通过研究多阶段综合交通网络设计问题,本文提出需求不确定条件下双层规划模型.上层规划为在资金预算约束下实现所有需求情景下消费者剩余的最大化,下层规划在上层规划的网络投资决策下,考虑了多种运输方式的协作、流量均衡和能力负荷约束,实现不同需求情景对应的消费者剩余最大化.并通过算例分析对模型和算法的有效性进行验证.与已有的研究相比,本文所建立的模型能够同时优化综合交通网络的最终形态及其建设时序,既考虑了各年度交通基础设施建设与交通需求的协调发展,又体现了交通方式间的协作与平衡发展,为区域综合交通网络的逐步完善提供较好的辅助决策支持.     

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区域公交调度是未来城市公共交通的发展趋势,主要解决如何合理统一安排最初分布于不同车场的车辆完成所有线路固定时刻表对应班次任务,从而减少车队规模和降低营运成本.考虑现实中许多突发事件干扰车辆按时完成班次,借助双层规划模型,本文探讨区域公交车辆调度和购车计划之间的有机联系,在满足多车型、车场容量限制、燃料限制等现实因素基础上,设计求解上下层模型的遗传算法,引入满意解的概念,将下层规划产生的一组满意解供上层规划比选,进而生成最佳公交车调度方案,以及与之对应的购车计划.最后给出了一个实例,验证模型和算法的正确性和有效性.     

公交线路配车问题的不确定双层规划模型

为合理优化公交线路配车,考虑现实中公交站点乘客数量不确定性因素,引入不确定理论构建公交线路配车的不确定双层规划模型. 上层目标为公交运营企业的收益最大化,下层目标为乘客出行时间和费用总成本最小,约束条件是政府要求的服务水平、乘车率,通过 MATLAB进行编程求解. 以南昌市210 路公交为例,利用所构建的不确定双层规划模型对早高峰07:00-08:00 配车进行优化,在给定80%乘车率的约束条件下,单方向配车数量由26 辆减少到23 辆,减少11.5%;优化后高峰小时乘客总加权成本相比优化前小幅增加0.5%,基本持平;高峰小时该线路的利润比优化前增加了112 元,提高29.6%. 结果显示,利用所构建模型优化早高峰小时线路配车效果明显. 该研究为公交运营者考虑现实中不确定因素更合理地优化线路配车提供了理论支持.     

基于自适应小生境遗传算法的混合交通网络设计双层规划模型

在现有的交通网络设计问题研究基础上,采用双层规划模型来描述混合网络设计问题,其中上层模型综合考虑网络阻抗、投资额以及CO的排放总量三方面因素,建立起以三者之和最小为目标的优化函数;下层模型为用户均衡模型。根据所建模型的特征,利用一种基于自适应方法和小生境技术的改进遗传算法进行求解。实例计算证明：此模型和算法是研究混合交通网络设计问题的有效方法。     

考虑局部排队延误的VMS 选址双层规划模型

用Monte Carlo 模拟技术刻画路网状态的随机性,优先考虑在交通网络瓶颈路段设置可变信息板待选点,建立多目标优化可变信息板选址双层规划模型.上层模型为基于不确定风险决策最小和诱导效益最大的双目标规划模型,下层模型为考虑局部网络有排队延迟现象的随机用户平衡模型.采用增广Lagrange 对偶算法与相继平均算法组合求解下层模型,采用非劣排序遗传算法-II 求解整个双层规划模型.算例结果表明,在可变信息板资金预算约束下,非劣排序遗传算法-II 能够有效求解可变信息板选址的多目标优化问题,得到6 组Pareto 解.研究结果可为城市道路网可变信息板诱导配置的优化和建设提供决策支持.