公共白行车租赁站点调度需求量模型研究

为降低城市公共自行车调度过程中调度员凭经验确定各站点调度需求量的盲目性,提高调度科学性并缩减调度时间和成本,将城市公共自行车租赁站点调度需求量模型描述为最优化整数规划问题,考虑系统的稳定性和调度触发时间,以高峰时段系统的整体稳定性最强、调度启动时间最晚为目标建立公共自行车租赁站点调度需求量模型.针对该模型特点设计了十进制编码、二人竞赛选择、算术交叉、非均匀变异的遗传算法对模型进行求解.通过调度实例验证模型和算法的可行性,得到各租赁站点的最优调度需求量.结果表明,按照该模型求解出的调度需求量进行调度能够延迟高峰时段的调度启动时间至1.33h,较站点均一化存放率调度延迟0.67h,极大地延缓了调度启动时间并缩减调度工作量.      

综合考量借还车需求与调度成本的公共自行车调度优化模型

传统的公共自行车调度模型要求各自行车租赁站点的自行车取送需求已知并严格得到满足,这可能会为了少数车辆的平衡而大大增加调度成本（一些站点经调度后的自行车数量可能与目标数量只差几辆,对于满足的借、还车需求大小影响很小,而如果严格按照目标值进行调度的话卡车调度路线长度或时间会增加很多）。基于此,提出一个新的公共自行车调度模型,该模型并不需要所有的站点都严格按照事先给定的自行车配备数量进行调度,并综合考虑满足借还车需求最大化目标及调度成本最小化目标,分析调度约束及系统中借车与还车在时间上与空间上的动态演化过程,对卡车调度线路进行优化,得到各站点应配置的自行车数量及可满足的借还车需求大小。随后,对模型提出相应的遗传算法求解方法,设计适宜求解的编码与遗传算子,通过算例对该模型进行验证,并与传统的自行车调度模型的计算结果进行比较。研究结果表明：通过调整多目标之间的权重,并运用该模型进行优化可得到较好的既能最大程度满足借还车需求而调度成本又较省的调度卡车行驶路线方案;提出的模型在满足借还车需求减少比例很小的情况下使得调度时间明显下降;如果硬性要求每个自行车租赁站点的调配需求都严格满足的话,调度时间将会明显增加。研究成果可为公共自行车调度提供依据。     

基于遗传算法的公共自行车租赁站点调度需求量分析

为有效改善调度员在城市公共自行车调度中凭工作经验确定租赁站点调度需求量所存在的盲目性,对科学性调度予以提升的同时缩短调度成本与时间,划分城市公共自行车租赁站点调度需求量模型为整数最优化规划问题,注意调度触发时间与系统稳定性,并以系统在高峰时段最晚调度启动时间、最强整体稳定性为目标构建城市公共自行车租赁站点调度模型.并根据模型特征对二人竞赛选择、十进制编码、非均匀变异及算术交叉的遗传算法进行设计,求解该模型.采用调度实例对该算法与模型可行性予以验证,将最优租赁站点调度需求量计算出来.结果显示,根据该模型所得调度需求量实施调度可将调度启动时间延迟到1.33 h,使调度启动时间得到有效延缓,同时也在很大程度上缩减了调度工作量.     

三峡-葛洲坝联合调度下的船舶调度优先级算法

船舶调度优先级算法是三峡-葛洲坝联合调度系统的核心算法之一，但因为影响船舶权重的因素繁多，而且部分因索会随着时间及外部环境变化而变化，因此很难加以量化。针对此问题，提出了一种动态权重与静态权重相结合的模型。该模型通过模糊综合评价计算静态权重，并应用心理学指数模型计算动态权重．计算结果为船舶提供了有效的过坝综合权重。该模型的正确性和有效性已在实际调度系统的应用中得到了验证。     

基于细节层次模型的公共自行车调度方法

公共自行车系统作为城市公共交通的重要组成部分，对于缓解城市交通拥堵和建设低碳、环保的出行体系起到了积极的作用。然而，由于公共自行车系统的借还车需求在时间和空间分布上存在不均衡性，在使用公共自行车时，经常遇到“借车难”或者“还车难”的问题，使得出行者不得不放弃使用公共自行车出行。为了有效地提升出行者借还公共自行车的成功率，研究了1种基于细节层次模型的自行车调度方法。基于公共自行车站点之间的相似度，采用谱聚类算法对站点进行层次划分，形成基于空间范围（即公共自行车站点所占据的地理空间区域）的站点簇；在每个划分层级上统计不同簇之间的自行车借/还需求，结合遗传算法对调度车辆的运输路径进行求解；将不同层级上的调度方案叠加，形成1种调度粒度由粗到细的自行车调度方案。通过对比实验证明:基于细节层次模型的公共自行车调度方法较传统方法减少了42.70%的调度路径，进而减少了相应的调度时间。      

公共交通智能调度系统仿真模型

讨论了我国城市公交智能调度系统结构特点。基于Petri网理论，建立了城市公交智能调度系统的分层有色PN仿真模型。列出了该模型的总调中心执行层、分调室执行层和线调组执行层的变迁和库所元素及其对应的颜色元素；给出了部分调度核心规则。该模型可对复杂的公共交通调度过程实现动态、定性及定量分析。     

基于蚁群算法的公共自行车站间调度优化

公共自行车系统在实际运行中存在借车难、还车难等问题,站间自行车调度不合理、不及时是主要原因。根据自行车调度的实际情况,考虑公共自行车系统特殊的调度车容量约束和下一站点补给约束,建立公共自行车站间调度的数学模型。通过改进常规旅行商问题求解的蚁群算法,以满足自行车调度的约束条件。在Matlab中编程实现改进的蚁群算法,并以武汉市关山光谷片区的24个自行车站点为例,用改进的蚁群算法求解调度回路,结果表明该算法可以求解得到最优调度回路。     

一个轮驳调度管理系统

自动化船舶调度管理系统是我国目前轮驳公司中首次投入运行的两头化管理信息系统，该系统从轮驳调度自动化和描运行动态监测两方面来实现对轮驳的全方位管理。调度日志管理在原调度规程的基础上，通过需求分析归纳出数据流程，动态监测系统综合应用先进的定位、数据自理与显示技术，结合现代化管理手段的速度，对拖轮进行监测，跟踪和调度管理。章了系统的构成、系统功能和设计流程及广匙的应用前景。     

城市公共交通系统集成调度构想

在研究城市公共交通运输系统各种运输方式调度问题的基础上,提出了城市公共交通运输系统集成调度的构想,并研究了集成调度策略。研究表明,实现公共交通调度的整体集成是可行的,集成系统能够使得各种公共运输方式之间更加协调的工作,各种运输方式资源能够更加合理优化配置,实现整个城市公共交通联运联调,提高系统整体运营效率,在更大程度上满足乘客的利益。     

城市公交调度模型研究

城市公交调度水平的提高,有利于增强公交在城市交通系统中的竞争力.通过对公交调度影响因素和公交客流变化规律的研究,建立了城市公交调度模型,并采用事件步长法对该模型进行仿真求解,从而解决了现有公交调度无法兼顾公交公司和乘客两者利益、缺乏具体调度模型的问题.并结合成都市某条公交线路做了运用,取得较为满意的结果.     

公交调度中放车调度模型的研究

以公交线路乘客等待公交车辆总延误成本最小为目标函数，建立了一种放车调度的数学模型，将模型投人实际应用。从结果可以看出，该调度方法可以减少乘客总等车时间，调节了线路车辆的正常运营。     

基于调度池的共享单车调度研究

针对共享单车供需失衡,共享率低等问题,以提高用车高峰期调度的及时性为,在调度结构中引入调度池,明确调度池的使用规则,提出共享单车四级调度结构.将基于调度池的共享单车静态调度问题描述为多车场车辆路径问题,考虑到节点的调度需求大于调度车的装载容量和多辆调度车共同满足单个节点的调度需求的情况,以调度总成本最小为目标,建立共享单车静态调度模型,根据模型特点,设计单亲遗传算法求解.算例表明,与未使用调度池的调度方案相比,调度车的行驶里程降低47.86%,变动成本降低47.73%,不考虑调度池的营运成本时,总成本下降9.81%,考虑调度池的营运成本时,总成本下降4.71%.使用调度池可提高调度效率并降低总成本.      

货运车辆优化调度方法

首先介绍货运车辆调度问题的分类，根据问题的不同性质将货运车辆优化调度分为满载和非满载调度，有时间要求和无时间要求的调度等多种类型。然后，详细介绍求解货运车辆优化调度问题常用的启发式算法、神经网络方法和遗传算法的原理、模型和求解过程。还根据深圳市科技园的实际路网图，采用神经网络的方法对运输车辆优化调度进行试验研究，给出试验结果。本文所论述的方法对于实际的货运车辆调度问题具有指导意义。     

基于时间依赖网络的车辆调度问题研究

针对城市道路交通存在的不确定性问题,提出将动态车辆调度问题置于时间依赖网络的思想,建立了包括车辆固定成本费用、路阻费用和违反时间窗约束费用在内的广义费用最小化数学模型,采用改进的蚁群算法进行优化求解。仿真实验表明,该方法充分利用了城市道路交通时变性所呈现的周期性特点,是运输与物流企业进行车辆调度时节约成本的有效方法。     

用单亲遗传算法求解配送车辆调度问题的研究

建立了配送车辆调度问题的数学模型，针对传统遗传算法对复杂问题搜索效率低，易陷入“早熟收敛”的缺点，构建了求解配送车辆调度问题的单亲遗传算法，并进行了实验计算。计算结果表明，用单亲遗传算法求解配送车辆调度问题，可以取得比传统遗传算法更优的结果。     

可变线路公交车辆调度算法优化研究

为提高可变线路公交的调度效率,在建立以服务人数最多和乘客出行时间最小为目标的可变线路公交调度双层规划模型之后,以拒绝=重新插入为思路,分别从减少乘客平均出行时间(算法2)和降低系统拒绝率(算法3)2个方向出发,对简单插入算法(算法1)进行优化,提出2种调度优化算法以提高简单插入算法的精度.通过仿真试验对3种算法进行比较,研究结果表明,乘客出行需求为10人/h时,3种算法不会或偶尔出现拒绝乘客的现象,最大拒绝率分别为11%,3%和0%,平均乘客平均出行时间均在51 min左右;乘客出行需求为15人/h时,3种算法的平均拒绝率分别为6.70%,3.67%和3.28%,方差分别为14.90,12.64和11.91,平均乘客平均出行时间分别为73.49 min,77.50 min和78.73min.与算法1相比,算法2和算法3更能够提高调度效率和保证系统服务质量的稳定;与算法2相比,算法3能够在不明显提高乘客平均出行时间的基础上,进一步降低系统的拒绝率.      

高速公路突发事件救援车辆诱导

为了提升高速公路突发事件应急救援效率,将交通状况、在途潜在风险等信息纳入高速公路突发事件救援车辆诱导研究中,基于实时和时变路网环境下的交通信息,以车辆出行时间最小,路径可靠性最强为目标,构建基于在途时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型。设计一种实时信息和时变信息结合策略,使模型规划路径随路网交通量变化而相应做出阶段性调整,采用滚动时域策略将该动态决策问题转化为一系列离散时间点的静态决策问题,用于计算应急救援路径时间;在此基础上,考虑到高速公路突发事件发生后路网交通事故率升高,同时容易发生拥堵的状况,进一步将救援规划路径可靠性作为决策目标,即应急救援车辆规划路径在面对道路中断或者严重拥堵时是否拥有更多的调整策略,更新救援路径尽快完成救援任务;为了便于量化计算将上述目标转化为统一的价值成本,共同决定救援车辆的行驶路径。研究结果表明：当行驶路段交叉口间距离较长,中间无其他道路连通,行驶过程中由于突发事件破坏趋势蔓延导致道路中断或拥堵等意外发生时,无法更新调整救援路径,最终导致救援延误;因此,基于救援时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型能够克服以上问题,进一步提高救援效率。     

基于MILP的飞机滑行排序的优化

提出了飞机滑行排序的优化问题,目的是最大限度减少滑行时间,提高机场运行效率.根据飞机在机场地面的运动规律,基于确定的滑行路径,考虑滑行路线冲突,建立了该问题的混合整数规划模型.讨论了该复杂优化问题的分解方法,给出了上海浦东机场地面网络的算例,验证了所做工作的实用性.     

基于排队论的公交线路调度优化

在分析、总结现有调度模型的基础上,结合中国城市公交常用的调度模式,采用随机服务系统理论(排队论)针对公交线路调度问题进行了研究,建立了以客流需求为基础数据、兼顾公交企业和乘客利益为目标函数的公交线路发车频率求解数学模型.首先描述了模型目标函数的构建过程.接着引入了乘客满意度函数并确定了约束条件中各组成要素的计算方法.最后利用全国数学建模大赛提供的数据对模型进行了案例研究,并利用Matlab进行了模型的求解.结果表明:该模型在求解和适用性方面均具有很好的优势,在现实中对公交调度问题有很强的实用意义.     

模糊环境下的多目标非满载车辆调度问题

针对现实物流配送过程中存在的时间参数模糊化问题,采用梯形模糊数表征时间参数,给出了一种具有模糊时间窗和模糊配送时间,以最小化配送车辆数、提前/滞后惩罚以及配送里程为目标的多目标非满载车辆调度问题模型.在问题求解方面,针对基本粒子群算法容易陷入局部最优的问题,引入利用混沌局部搜索策略,给出了一种基于混沌优化技术的混合粒子...