考虑运到期限的铁路管内货物快运列车组织优化研究

针对当前铁路管内货物快运列车运输组织工作难以保证货物的运到期限水平,以货物装卸尽量多和尽早在最终编组站编入到跨局远程直达列车开行为双目标,考虑与快运列车运输组织影响相关的约束,构建了考虑运到期限的管内环线货物快运列车运输组织优化模型,并采用C#调用IBM ILOG Cplex软件对双目标优化模型进行帕累托解集的精确求解.以京津冀货物快运列车运输组织为例,通过与实际列车运行图运行时分对比,在保障货物装车需求下,当帕累托解分别为0.50和0.51时,结果有效缩短了京津冀快运列车的停站作业时间.实例中X481和X492次快运列车分别较计划时间提前了127.21 min和200 min,有效验证了构建的模型和求解算法,并就实例结果给出了相关组织工作的改进建议.      

基于时段偏好的高速铁路列车停站和频率优化

优化高速铁路列车停站方案和开行频率应同时考虑旅客需求和运输企业效益,出发时段选择则是影响旅客需求分布的最重要因素.本文针对一条高速铁路客运走廊,研究基于时段偏好的列车停站和频率优化问题.分析了影响旅客出发时段偏好的2个主要因素,吸引度与排斥度.据此构建了高铁旅客出行阻抗函数,建立了一个双层规划模型,上层规划是以运营成本最小为目标的混合0-1规划模型,用于确定列车的停站和开行频率方案;下层规划是基于Wardrop用户平衡规则的客流分配模型,用于计算旅客在上层决策的停站和频率方案上的流量分配.根据模型特点设计了基于遗传算法的启发式方法,以兰西高铁走廊为背景实际求解了列车停站方案和开行频率,验证了本文方法的有效性.      

基于神经网络客流预测的高峰期公交时刻表优化

为了加强公交发车时刻与高峰期客流需求波动间的协调性,需要依据实时客流需求进行时刻表优化.根据IC卡采集到的上车乘客数据,分别采用BP神经网络和RBF神经网络算法预测计算得到断面客流量.兼顾优化决策和评价模型,设计完善了基于客流预测的公交时刻表动态优化流程.计算文山市公交线路客流数据,发现案例中采用RBF神经网络预测得到的断面流量精度较BP神经网络高出4.9%.基于RBF神经网络和BP神经网络预测客流需求优化的公交时刻表与现状运行时刻表相比,乘客出行成本分别降低了4.11%和1.35%,企业运营成本分别降低了7.06%和4.60%.定量验证了动态优化方法的可行性和有效性.      

时变路网下带硬时间窗的城市生鲜物流配送路径选择

综合考虑现实生活中城市道路交通的时变特性和生鲜物流的时效性,以最小使用车辆数和最少行程时间为优化目标,构建时变路网下带硬时间窗的生鲜物流配送路径选择模型,通过随机方法构造初始解,采用结合2-opt局部搜索机制的改进蚁群求解算法进行求解,并以扩展Solomon R104基础算例对模型和算法进行了验证。     

铁路枢纽内快运班列车流组织的鲁棒优化研究

针对当前生产运营中较少考虑货运站点货物需求不确定性以及客户对货物运到期限的要求,设计双层时空服务网络描述枢纽内快运班列车流组织过程.该网络分为货源层和编组层,货源层中带有方向别的车流选择延迟弧或运输弧在相应时段到达编组层中的编组站.同时考虑编组站办理方向总数和车流组织基本约束,构建了铁路枢纽内快运班列车流组织鲁棒优化模型(CR),使用IBMILOG Cplex软件对模型进行精确求解.通过算例和大规模测试进行验证分析,结果表明,当ω=0.03时,鲁棒模型的目标函数值比随机优化模型(CS)的目标函数值降低5.10%,发送车数提高5.66%,最长求解时间为82 s,鲁棒性强于随机优化模型.虽然确定性模型(CD)在—些情景下可以获得较优的解,但是在需求不确定的条件下,确定性模型目标函数值要差于随机优化模型和鲁棒模型.当枢纽内货运站点数设为50时,时空网络服务弧段数达317,模型的求解时间为1 375.4 s,在可以接受的时间范围内.      

高速公路资产综合优化管理研究

从道路管理者和道路使用者的需求入手,尝试建立了基于资产性能最优与投资效益最大的路面和桥梁综合优化管理模型;选取算例利用遗传算法通过MATLAB对所建立的模型进行了求解,验证了算法的可行性,同时表明遗传算法较一般的数学规划方法在模型求解过程中呈现出更大的优越性.在利用综合优化管理模型找到最佳投资养护方案的基础上,依照推荐...     

基于实物期权的离散交通网络设计模型

为了克服传统4阶段法中对于现实条件的不合理假设,以需求不确定性为基本前提,将优化方案分为动态策略和静态策略2种,以成本回收和路段更新为约束条件,使用实物期权解决了优化策略灵活性价值的问题,给出了考虑时间因素的不确定优化模型,同时确定了交通网络的最终形态和建设序列,克服了传统网络优化不考虑决策方案灵活性的问题.随后使用基于最小二乘蒙特卡洛、遗传算法的网络优化模型的求解方法,实现了对问题的有效求解,并给出了算例.Nguyen Dupuis网络的计算结果表明:(1)实物期权可以有效地描述建设方案的灵活性,提高决策的合理性;(2)期权的价值随着需求波动性的增加而提高,建设方案也会提前;(3)实物期权更加符合交通建设适度超前的概念.     

基于多需求响应的定制公交绿色线网优化

通过对定制公交服务模式系统的探究,结合绿色交通理论,对多需求响应机制下的定制公交线网优化问题进行了系统研究。在已知乘客需求的条件下,以定制公交需求服务率、平均上座率、定制公交总成本3方面最优为目标,其中定制公交总成本为运营距离成本、运营时间成本、运营环保成本、运营固定成本3者最优,构建了多需求响应机制下的城市绿色定制公交线网优化模型。多种需求模型依次为单对多定制公交线网优化模型、多对单定制公交线网优化模型、多对多定制公交线网优化模型。对定制公交线网优化模型细化研究,设计了上车线网和下车线网相结合的分层线网算法。上车线网规划以改进的蚁群算法求解,上车线网与下车线网的连接规划通过聚类分析思想取得,下车线网规划以精确数学算法得到。以杭州市的定制公交线网为实例,对多对多定制公交线网优化模型和分层线网算法进行了验证。通过对方案对比分析和车型对比分析研究,分别以总里程、总时间、总成本、总体服务率为主得到了不同线路方案,通过算法分析得到了综合成本最优线路方案和各种方案下的不同车型配比模型。结果表明:基于分层线网算法提出的多需求响应机制下的绿色定制公交线网优化方案,满足社会、乘客、企业3方面需求,对定制公交线网系统优化问题提供了新思路。     

Multi-objective Location-routing Problem in Emergency Logistics as Time Varies

应急物流系统的多目标选址-路径问题主要旨在解决应急物流中心的选址问题、物流中心处理能力的设定问题和各类应急物资车辆运输路径的选择问题.基于既有研究成果,主要考虑时变条件下物资需求的多样性特点,兼顾应急物资类型的多样性特点和物流中心最小处理量要求,以运输路线能力和含有富余度系数的物流中心能力为约束条件,以时间和费用最小化为优化目标,建立了更为完善的多目标0-1混合整数线性规划模型.采用百分比无量纲化技术消除优化目标的量纲,并设计了基于目标规划的模型求解算法.通过算例试验,对比分析了0-1混合整数线性规划模型与既有模型的时间和费用.结果表明,相较于既有模型,该模型所得的选址-路径方案在费用和时间的消耗上都有所下降,更符合应急物流管理的实践工作.     

B2C环境下考虑不确定需求的物流配送中心选址模型——以冷链物流为例

考虑B2C环境下终端客户需求的不确定性,以综合运输成本最小化为目标,建立基于成本分析的冷链物流配送中心选址优化模型,并采用蒙特卡洛模拟方法对不确定需求进行处理;以广州安得冷链物流公司为研究对象,以运输成本、货损、固定成本最小化为目标进行求解,得到了合理的选址方案。     

车市需求稳定,但产能扩张要谨慎

<正>中国的9月份轻型汽车销量大约为150万辆,创造了自3月份以来的最高记录。19%的同比增长率超出了J.D.Power的预期,之前的预期销量将放缓至个位数增长。其中乘用车销量为110万辆,增长24%,这主要归功于豪华车、SUV和MPV细分市场。这些细分市场的     

基于MapX的城市停车需求预测的研究

在停车生成率预测模型的基础上,通过多元线性回归方法确定各预测区域不同类型用地间相互作用后的停车动态生成率,并利用道路交通量对其进行扩展,建立了用地与交通影响分析模型;然后借助可编程MapX组件,与高级编程语言VB.NET结合进行地理信息系统的二次开发,建立了模型的算法设计,开发了城市停车需求预测性规划管理系统。该系统可以对城市行政区域及其功能小区进行精确的停车需求预测,为停车设施的布局规划提供可靠依据。     

弹性需求随机路网的可靠性

路网的可靠性分析是反映路网性能的重要手段,但现有的可靠性指标还不能充分反映路网的性能。基于净经济效益概念,提出一种新的可靠性指标以描述弹性需求随机路网的性能。新的可靠性指标定义为路网的净经济效益满足给定水平的概率,是一种能够反映路网综合性能的指标。针对路段通行能力分布的不同假设,给出分别基于MonteCarlo法和解析法的两种不同算法求解可靠性模型,并讨论了两种方法的特点和应用范围,同时用一个简单的例子进行了说明。     

公路货运“平均运距”正相关牵引车市场需求

<正>公路平均运距是指一定时期内,平均每吨货物被货车运送的公里数。影响平均运距的最基本因素是货运周转总量和货运总量指标。虽然,牵引车市场需求不断增长受多种因素作用,除了受货运总量和货运周转总量基本面需求外,还要受到如公路运价指数、车辆收益性相对高、燃油税实施、其他载货车的替代需求、牵引车使用     

连续需求下整合关税成本的选址-库存模型

针对国际物流网络设计中忽视连续需求下库存成本影响问题,基于梯级库存持有成本和产品的价值增值过程,建立了连续需求下包含关税成本的多层级选址-库存模型.模型考虑了设施打开成本、运输成本、库存成本、采购成本、生产成本和关税成本之间的相互影响关系,同时对网络结构参数、运输量和订货批量进行决策.利用粒子群优化算法对多个不同的算例进行了求解.算例结果表明:在国际物流网络设计中,考虑关税影响能够带来明显的成本节约,而且随着需求、单位运输成本和库存成本的增加,这种节约会增大;建立的模型和设计的粒子群优化算法是有效和可行的,可以用于国际物流网络设计.     

考虑异质性出行需求的主支线公交树网络优化设计

公交线网优化设计是指在一定的运行约束条件下,选择1组公交线路和相关频率以达到优化目标的设计过程,可以表示为一个优化问题。针对具有高异质性出行需求的主支线公交树网络,在考虑客流需求和运营约束的前提下,以用户和运营者的成本最小为目标,提出了1种多目标非线性混合整数优化模型。优化变量为候选线路服务频率。为求解这一模型,设计了1种基于改进的布谷鸟算法的高效元启发式方法。该方法包括初始候选路线集生成过程;基于MNL模型的公交分配过程;确定路线服务频率的改进布谷鸟算法过程。通过算例验证了该方法的有效性和适用性。数值分析结果表明,该算法通过对所有可能的候选路径的服务频率选择得到接近最优的公交线路网络。另一方面,通过保持高峰时的公交线路为有效备择线路,为具有异质性出行需求的网络的重新设计提供了更好的解决方案。此外,该系统在1次运行中产生了1组帕累托解,其允许公交线网设计师评估运营商成本和乘客成本并做出折中方案。通过比较3种算法的计算结果和CPU时间,证明了改进的布谷鸟算法的可靠性和有效性。另外还研究了最优公交网络设计与公交运行速度、总需求规模等关键设计输入参数之间的关系,分析结果表明,关键设计输入参数与最优公交网络具有一定的协同效应。模型与算法为实际的大规模主支线公交树网络的优化设计提供了1种有效的工具。     

通行能力约束下的弹性需求交通投影动态演化模型

利用投影动态系统理论建立了具有路段通行能力约束的弹性需求交通网络动态演化模型.通过分析节点路段处交通流量与出行阻抗关系,揭示了出行者在网络局部对出行路线进行调整的决策过程,并分别建立了有通行能力约束的路段流量更新方程和弹性交通需求下的节点最短行程时间估计方程.通过在整个网络上整合上述两类方程,得到最终的交通网络投影动态...     

新车销售刺激方案的积极含义

任何一个国家的刺激计划必须着眼于全球汽车业的健康发展，只有这样，其结果才能帮助政府决策人解决一系列正在削弱国家经济的棘手问题。     

智能运输系统标准化需求研究

智能运输系统的研究在中国方兴未艾，中国智能运输系统框架研究已基本完成．但有关智能运输系统标准化方面问题的研究尚处于起步阶段。文章通过分析国外智能运输系统标准化研究方面的成果，提出在中国发展智能运输系统标准化研究的基本研究方向与研究方法。     

具有变需求的多模式随机动态同时的路径和出发时间问题研究

为了解决在多种交通模式条件下出行者的路径与出发时间选择问题,提出了一个变分不等式模型用于模拟具有变需求的多模式随机动态出行选择行为。推荐了一个改变的投影压缩算法求解相应的变分不等式问题,并给出了算法的迭代步骤。最后在一个相对真实的路网上进行了仿真试验,从两个OD对之间的一个路径上的路径入口流量率以及增补的路径旅行费用状况中可以看出,小汽车和卡车的路径入口流量率以及增补的路径旅行费用都可以达到一种平衡状态,表明了模型和算法的有效性和正确性。