信号控制模型中利益分配问题的研究

设计了一个平衡约束条件下信号控制与平衡网络设计组合问题的多目标规划模型，然后使用效用函数法将有双目标的上层优化问题转化为一个单目标优化问题．在这种情况下，该模型变成一个标准的双层规划模型。并利用全局优化方法模拟退火算法和惩罚函数法相结合求解．     

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在分析了基于城市交通信息港的出行前最优路径选择问题的多目标属性的基础上，建立了出行前最优路径选择的多目标规划模型，模型所求得的解是综合最优路径，反映了城市交通出行者信息以及目标需求多样性的特点.设计了基于线性加权法的模型求解算法.通过算例初步验证了模型的合理性和有效性.     

测量控制网优化设计中建模与求解的一般方法

本文在目前国际公认的求解带约束非线性规划最为有效的方法之一－逐步二次规划（ＳＱＰ）法的基础上，结合目标规划原理，导出一套适用于求解一般的多目标优化模型的逐步线性目标规划（ＳＬＧＰ）法，基于ＳＱＰ法和ＳＬＧＰ法的先进性，又提出解决一般测量控制网优化设计问题的总体思路和方法，并给出了新的建模方法。     

交通信号控制与平衡网络设计组合模型中利益分配问题的研究

由于在交叉口进行信号控制使得系统的总延误增加，所以信号控制的优化目标是使系统的总延误最小，同时要使得增加的延误在用户之间尽可能均衡分配。为解决这一问题，设计了一个平衡约束条件下信号控制与平衡网络设计组合问题的多目标规划模型，然后使用效用函数法将有双目标的上层优化问题转化为一个单目标优化问题。此时，该模型变成一个标准的双层规划模型。并利用全局优化方法模拟退火算法和惩罚函数法相结合求解。     

技术直达列车编组计划的阶跃函数模型及同构变换

本文构造了技术直达列车编组计划（ＴＦＰ）问题的阶跃函数模型。通过对该模型做同构变换，获得了该问题的几种典型优化模型形式：线性０－１规划模型，目标函数为线性而约束条件是二次的０－１规划模型。从而为引进各种特定的算法提供了条件。文末以五个支点站为例给出了各种模型的具体形式。     

一种船体分段组合嵌套作业工时优化方法研究

针对分段组合嵌套作业工时优化问题,提出基于遗传算法和动态规划的分层求解方法.该模型以典型组合嵌套作业为对象,分解为两个层次:子作业层和父作业层.采用遗传算法求解子作业层中多种人工分配方案及对应的最优作业工时;将子作业层视为父作业层的一个阶段采用动态规划法获取父层的最优工时,通过实例证明了该优化模型求解的可行性和有效性.     

基于模糊集理论的多目标线性分式规划

生产实践中，决策者经常面对多目标线性分式规划问题，但其已有解法大都存在计算障碍。在许多学者研究的基础上，给出了多目标线性分式规划的模型，研究并完善了求解该类问题的基于模糊集理论的语言变量方法。     

地震应急救援队伍派遣及道路重建联合规划模型

针对地震灾害应急救援队伍的派遣及道路重建问题,在考虑灾区道路损毁情况对派遣时间影响及受灾点应急救援队伍需求量不确定性的基础上,建立了灾后应急救援队伍派遣及道路重建的联合规划模型.该模型以受困人员生存概率最大和应急救援队伍完成救援任务效果最佳为目标,考虑了救援队伍、救援时间和生存概率等约束因素,根据多目标规划模型的特点,给出了基于线性加权法的求解方法,数值算例验证了模型及其求解方法的有效性.研究结果表明:与原派遣方案相比,地震应急救援队伍的最优派遣方案提高了75%的救援效率;道路重建的最优方案节省了89%的救援资源.     

考虑容量约束的铁路货运竞争性定价策略研究

在铁路传统货运市场营销中,针对定价问题的研究很少考虑铁路货运系统的容量约束,为了将铁路编组站和线路的容量约束与货运价格的制定进行综合优化,引入市场竞争因素,提出了一个以铁路运营企业总利润最大化为上层目标和货主广义费用最小化为下层目标的双层规划模型.在满足约束条件的前提下,该模型能够给出最优的定价策略和运量分配方案,使得铁路运营企业的总利润最大化.为了降低模型求解难度,运用原始—对偶方法将双层规划模型转化成单层整数线性规划模型,给出了精确的求解算法.通过算例验证了该模型在我国铁路货运定价中的可行性.     

基于节点重要度的高速列车停站方案优化

通过构建节点重要度评价指标体系,实现高速铁路客运节点等级划分。以旅客损失时间最少、车辆空走距离最短、停站总次数最少为目标函数,再以不同等级节点服务频率、OD服务频率、客流量和单次列车停站次数为约束条件,构建高速铁路列车停站方案的多目标优化模型,运用线性加权组合法将该模型转化成单目标规划模型,并设计遗传算法求解。通过对武广高铁的实例研究表明,根据本文模型及算法得到的新停站方案在旅客旅行时间和运输效益方面优于既有方案。     

既有线不等长缓和曲线和曲线半径优化方法的探讨

本文探讨在既有线改建中无控制点或有控制点不等长缓和曲线及曲线半 径的优化方法。推荐了精度较高的不等长缓和曲线理论半径计算式。时 提供初值和优化过程中控制点的相对浮动问题提出解决办法。      

基于动态容量的航班进离场流量鲁棒优化分配

为解决机场和定位点动态容量条件下的航班进离场流量优化分配问题,以总航班延误损失为决策依据,建立了绝对鲁棒优化模型、偏差鲁棒优化模型和相对鲁棒优化模型,并用捕食搜索算法,设计了寻找鲁棒最优解的算法流程.以国内某机场数据为例进行仿真验证,结果表明,得到的鲁棒最优解能够根据不同偏好有效规避风险,与该终端区一般容量条件下最优解的航班延误损失相比,偏差鲁棒最优策略和相对鲁棒最优策略下的航班延误损失分别减少了8.2%和7.8%.     

考虑减载移泊的散货港口船舶调度优化

为提高散货港口的服务水平, 充分利用现有泊位资源, 研究了采用减载移泊策略的散货港口船舶调度优化问题; 考虑大型船舶减载移泊对散货港口船舶调度的影响, 以船舶进出港次序、移泊次序和移泊位置为决策变量, 以进出港船舶总等待时间最小为目标函数, 构建了混合整数线性规划模型; 基于模型特点设计了混合算法, 给出了生成初始种群的启发式规则, 提出了新种群的邻域构造策略, 并在模拟退火算法中引入有效的改进措施; 为验证方案及其算法的有效性, 对比了基于实际调研资料设计的方案与采用模型和算法优化的方案, 并分析了船舶乘潮比和进出港时段长度对方案优化结果的影响。研究结果表明: 与采用先到先服务思想和贪婪策略的2种现行船舶调度方案相比, 所得方案的平均优化率分别为11.07%和9.84%;船队规模从20艘增加到50艘时, 混合算法的求解耗时均在2min以内, 且所得目标函数值与下界的平均相对偏差为6.92%;随着船舶乘潮比的增加, 方案优化率和目标函数值先呈指数趋势增长, 而后趋于平稳, 乘潮比为50%左右时出现拐点; 随着进出港时段长度的增加, 方案优化率和目标函数值呈“M”形趋势变化, 且在进出港时段长度为130min左右时方案优化效果最为显著, 表明船舶调度优化模型与混合算法可行。      

某三跨斜拉桥纵向设置液体黏滞阻尼器阻尼系数优化

以某跨海大桥为例,采用有限元软件MIDAS建立三维空间有限元模型,考虑桩-土效应,研究在地震荷载作用下,阻尼器的阻尼比与阻尼指数之间的关系。根据能量等效原理,推导出非 线性阻尼器最优阻尼系数,提出一种阻尼器参数优化的新方法。研究发现：当桥梁设置线性黏滞阻尼器时,体系的最优阻尼比近似等于0.5,与不设置黏滞阻尼器且阻尼比为0.05 时的耗能能力近似相等;当阻尼器为非线性时,随着阻尼指数的增大,最优阻尼系数逐渐减小,结构位移逐渐增大;非线性阻尼器的减震效果优于线性阻尼器。这种阻尼器参数优化的新方法不仅可以大大减少计算时间,而且可以直接得到最优阻尼系数和最优阻尼比。     

利用混沌搜索全局最优的交通流控制优化模型

运用交通流控制理论建立了在交叉口空间渠化及信号相位相序给定的条件下,考虑机动车与非机动车的延误(服务水平)约束条件,机动车通行能力最大的优化模型,并利用混沌变量的内在特性,与梯度法相结合进行全局性的搜索.通过优化实例计算,说明了优化模型及其混合算法的理论价值及实用价值.     

基于条件风险价值的投资组合优化模型

采用R T Rockafellar和S Uryasev的一种优化算法，构造了一个以条件风险价值代替标准差度量风险的投资组合优化模型．选择沪、深股市6种股票构成一个投资组合，用Matlab软体对模型进行优化计算，得到了该投资组合的有效前沿和投资权重，并与用传统的均值方差模型的计算结果进行了比较．结果表明，这2个模型优化得到的有效前沿非常相近，与国外研究获得的有效前沿图形也非常相似，但这2个模型优化得到的投资权重却有较大差异．     

一种新的GNSS相对定位解算模型

为克服传统模型在全球导航卫星系统(GNSS)相对定位解算中存在的不足,提出了一种新的解算模型.与传统的一阶泰勒展开式不同,该模型利用参考站坐标事先已知,可使最小二乘解算过程中系数矩阵保持不变,从而能够清晰地描述最小二乘解算的收敛过程,有利于定位结果的误差分析和提高模糊度函数法等坐标域搜索方法的效率.实验结果显示,新模型与传统的一阶泰勒展开式的定位精度一致,验证了模型的有效性和可靠性,可以在相对定位解算中代替一阶泰勒展开式使用.      

随机用户均衡交通分配问题的蚁群优化算法

研究了出行者对路网熟悉程度的指标与交通流分配均衡性之间的关系, 提出了具有指数形式信息素更新策略的随机用户均衡模型蚁群优化算法, 建立了从Logit模型加载, 到交通需求确认及路径流量、路段流量、路段阻抗、路径阻抗迭代计算的交通分配动态循环流程; 计算了Nguyen-Dupuis路网模型中各路段的流量与阻抗, 并与连续平均算法计算结果进行比较; 通过调节出行者对路网熟悉程度的因子, 分析了蚁群优化算法与连续平均算法的敏感性。研究结果表明: 采用连续平均算法和蚁群优化算法计算的路段流量分布分别为20~280、40~260pcu, 蚁群优化算法的流量分布区间减小了15.4%, 路段流量的最大值减小了7.1%, 因此, 采用蚁群优化算法计算的路段流量较为均衡; 采用蚁群优化算法时, 在Nguyen-Dupuis路网模型中各路段流量的标准差从65pcu降至48pcu, 88%可选路径的阻抗分布在61~64, 且84%的路径阻抗低于采用连续平均算法计算的阻抗, 因此, 采用蚁群优化算法减少了用户出行时间; 当路网熟悉程度分别为0.01、0.1、1、2、7、11时, 采用连续平均算法计算的路段流量标准差分别为75、65、50、47、45、45pcu, 采用蚁群优化算法计算的路段流量标准差分别为48、48、48、47、43、43pcu, 可见, 随着路网熟悉程度的增大, 分配在各路段上的流量范围逐渐减小, 标准差趋于稳定, 信息素更新策略对出行者的路径选择概率影响越明显, 出行者选择阻抗小的路径的概率变大, 因此, 采用蚁群优化算法对路段的流量分配逐渐优于连续平均算法。      

基于Virtools的视景系统优化技术研究

提出在视景系统中实现的一种景物优化方法.根据细节层次技术原理,实时简化场景的多边形网格,将景物合理分类,对不同类型的景物相应采取了不同的优化策略.探讨了在Virtools Dev开发环境中应用基于渐进网格算法的实时连续LOD技术来解决这一问题的方法和策略,并利用开发平台软件包Virtools Dev的SDK,开发出了一种基于视距的LOD行为模块型控件,作为对Vir-tools Dev集成的几种LOD技术的有力补充.     

考虑风险公平性的无能力约束条件下危险废物回收路径优化问题

区别于传统风险公平性,本文从风险补偿角度提出了风险公平性的全新内涵,并设计了风险补偿型的风险公平计算模型。构建了考虑运输成本、运输风险以及风险公平性的优化目标,同时确定了固体危险废物的回收路径。针对所构建的多目标0-1整数非线性规划模型,本文通过线性加权法设计了求解算法。并通过一个算例表明该模型与算法可以获得最优解,并比传统风险公平性模型更具优越性。