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针对具有模糊因数的多目标交通问题,提出了一种优先模糊目标规划方法。本文首先建立了模糊目标的隶属度函数,其次,将隶属度函数的最高度作为期望水平并引入了偏差变量,从而将隶属度函数转化为隶属度目标。通过最小化负偏差变量得到最满意解。对模糊目标不同优先级结构下的解进行了敏感性分析,并用欧氏距离函数确定了最佳的目标优先级结构,通过最小化后悔值达到决策区域理想点决策值,得到决策单元最满意解。最后,应用实例对本文方法进行分析验证。     

目标规划在铁路重载运输组织中的应用

用目标规划模型确定重载列车开行方案．根据铁路重载运输实际,目标规划模型中设定4个优先级：第1优先级为规定的运量指标,第2～4优先级分别取决于线路能力、机车和车辆供应数量的约束．以大秦线为例建立目标规划模型,标定模型的各项参数,用单纯形法求解．计算结果是根据实际需要产生的备选方案．     

具有模糊系数的运输投资多目标0—1规划研究

以运输投资项目投资的问题为背景,建立了具有模糊系数的运输投资问题的多目标线性０－１规划ＦＩＭＯＬＰ数学模型,运用模糊集合理论,将ＦＴＩＭＯＬＰ问题转化为求解目标函数值相对决策者理论值的最大满意度水平问题,并给出了求解的算法步骤,为运输投资决策提供了基础。     

基于主成分分析和目标规划法的高速公路施工进度目标规划模型

针对当前施工进度管理方法相对简单等问题,基于风险识别的理论,从硬指标和软指标两个角度设计高速公路项目施工进度指标体系;充分利用主成分分析法和目标规划法在数据处理上的优势,建立高速公路项目施工进度目标规划模型;通过实例分析加以验证.该模型为解决施工进度目标规划数据庞大复杂、不系统等难题给出一条具有可操作性的路径.     

Cost-time Minimization in a Transportation Problem with Fuzzy Parameters: A Case Study

In real world applications the supply, the demand and the transportation cost per unit of the quantities in a transportation problem are hardly specified precisely because of the changing economic and environmental conditions. It is also important that the time required for transportation should be minimum. In this paper a method has been proposed for the minimization of transportation cost as well as time of transportation when the demand, supply and transportation cost per unit of the quantities are fuzzy. The problem is modeled as multi objective linear programming problem with imprecise parameters. Fuzzy parametric programming has been used to handle impreciseness and the resulting multi objective problem has been solved by prioritized goal programming approach. A case study has been made using the proposed approach.     

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在实际应用中,经济和环境等因素的变化使得运输问题中的供给、需求以及单位运输成本难以确切地衡量. 同时,运输时间的最小化也较为重要. 本文提出了一种在运输供给、需求和单位运输成本为模糊量的情况下,最小化运输时间和成本的方法. 用具有非精确参数的多目标线性规划对此类问题建模. 针对不精确性,应用了模糊参数规划,并用全局规划求解此多目标问题. 最后,应用实例证明算法的有效性.     

求解二层规划的一种模糊交互式方法

主要讨论上下层具有共同决策变量的一类二层规划问题的求解方法．在引入目标函数的模糊目标，并充分考虑上层与下层决策者的满意度后，构造了一个模糊交互式决策方法，从而使得上下层决策者对最后的求解结果都能满意．数值结果表明此法可行有效．     

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公共交通是城市交通的重要组成部分,合理选择公交优先技术是提高公共交通效率最为有效的手段。对于多属性方案的选择问题,目前常用的比选方法基于AHP理论讨论权重具有较大不精确性和复杂性。本文采用了博弈论的理论,通过对公交优先系统中参与者集合N、战略集合S和收益函数u的确定,建立了一种基于博弈论的公交优先技术方案选择博弈模型来量化方案选择问题;在此基础上分析了NASH均衡的存在性,并且给出了一般情况下的重复剔除劣战略和特殊情况下的混合策略两种模型求解方法以及公交优先技术方案选择博弈模型的流程图;最后通过算例分析,验证了博弈模型应用于公交优先技术方案选择的可行性。     

基于随机相关机会规划的公交调度模型研究

在公交车辆调度问题中，考虑到公交调度中的不确定因素，引入相关机会规划模型厦其相关概念．给出基于随机模拟的遗传算法步骤，能使得调度决策更能尽可能地执行，同时更加接近实际调度情况。     

模糊自适应控制理论在公交优先信号控制中的应用

针对城市交通信号控制及公交优先问题,提出了基于模糊自适应控制的公交优先信号控制算法,通过对车辆在交叉口延误时间的估算,对量化因子Ie进行自适应调整.仿真结果表明,自适应模糊控制能有效地减少公交车辆延误,具有较强的自适应能力,提供了一种解决城市交通堵塞问题的途径,可用于未来的信号控制系统中.     

综合客运通道设计的双层规划模型及算法

描述了综合客运通道的网络结构,分析了通道内旅客出行的广义费用函数,将运输成本、安全性、舒适性等服务属性作为出行阻抗的度量因素,以添加新的旅客运输方式为手段来优化旅客运输网络,设计了综合客运通道离散型网络优化设计问题的双层规划模型,上层模型以网络容纳的OD需求量最大为目标,下层模型为用户平衡问题．采用分支定界法对模型进行求解,并通过算例证明了模型的有效性．根据结果比较各方案的单位投资额所引起的网络容纳OD需求增加量,进一步从投资效率角度解释了方案的优劣,分析表明,该模型和算法能够得到综合客运通道网络优化设计的最优投资方案,为建设决策部门提供定量的决策支持．     

需求随机条件下运输问题的机会约束规划模型研究

在传统运输问题的研究中,供应和需要都是确定的,然而在实际中,运输过程中的各个环节相当复杂,物资供应量和市场需要都具有不确定性。针对这种不确定因素,运用随机机会约束规划的理论方法,建立在随机环境中运输问题的机会约束规划模型,结合神经网络和遗传算法,设计适用于此条件的混合智能算法来求解。通过实例的计算和分析,显示该模型不论在计算随机运输问题的过程中,还是其结果的准确性上均具有较强的实践意义。     

中国城市发展的优先计划--可持续交通

中国城镇化进程发展迅速,随之而来的交通和能源问题以及城市的可持续发展问题越来越受到城市政府的关注。对中国城市交通的现状进行了分析,并从城乡协调发展,交通和能源需求,土地资源、环境资源和能源资源的约束,城市公交自身存在的问题和矛盾四个方面对中国城市交通面临的挑战进行了阐述,指出了中国城市交通工作的基本原则和实现城市可持续交通的基本政策。     

公交优先——城市交通主旋律

岁月不居,时光如流,又是一个新春的开始. 回望过去的一年,可以说,2006年是中国城市交通值得纪念的一年,也是对公共交通发展具有重大影响的一年.从中央到地方优先发展城市公共交通一系列令人炫目的动作,让许多城市交通工作者与《城市交通》杂志的热心读者,都在期盼与兴奋中度过.     

公交优先发展评价刍议——打造非小汽车导向的城市出行环境

中国城市近十几年的发展实践表明,单纯依靠公共交通系统自身的持续优化和服务改善,难以达到引导出行者优先选择绿色出行方式的效果。其根源之一在于大部分城市营造的出行环境具有小汽车导向的特征,即相比公共交通出行而言,小汽车出行无论在效率还是性价比方面都具有极其显著的优势。因此,由设施、政策与管理共同构成的城市出行生态是否过于"小汽车友好",是判断一座城市的发展模式是否符合公交优先理念的重要标准。结合国内外案例,剖析与小汽车出行相关的设施布局、政策环境、标准规范、执法能力等对公交出行的影响,并就采用小汽车相关指标评价城市的公交优先发展水平提出相关建议。     

基于模糊推理的交通需求总量组合预测模型研究

组合预测模型的权重向量是影响预测精度的关键因素.考虑到单个模型的前期预测绝对误差,和连续k期相对误差率因子对单个模型的权重影响程度难以精确量化,采用模糊数学的方法对绝对误差和k期相对误差率进行模糊化,并基于典型模糊推理控制结构设计推理规则,从而对单个预测模型的权重进行动态计算.     

模糊多元回归模型在运输弹性系数预测中的应用

弹性系数法是交通预测的一种基本方法,其结果不仅受经济指标预测值的影响,还与预测方法的选择息息相关.文中以模糊多元回归理论为基础建立运输量与相关经济变量之间的关系式,并进行模型求解,进而可以对运输弹性系数进行预测.通过湖南省的公路客运量弹性系数预测结果表明,基于模糊多元回归模型的弹性系数预测方法可以确定弹性系数的变化范围,能够有效地解决观测数据不精确,以及指标变化不确定带来的预测精度问题,合理反映运输与经济发展的趋势关系.     

公交车辆合理配置的模糊随机机会约束规划模型

为城市合理配置一定数量且车型合理的公交车,不但可满足不同居民对交通工具的不同需求,而且可避免因车辆的空驶而导致的能源及道路资源的浪费．文章提出了一个公交车辆合理配置的混合机会约束规划模型,该模型以日载客容量最大为目标函数,同时考虑资金约束、道路资源约束及带有模糊随机参数的乘客需求约束,并引入了求解该模型的遗传算法。通过算例求解,说明了该模型及算法的合理性。     

从公交优先到BRT--昆明常规公交体系的发展与蜕变

昆明实施的公交优先战略已初见成效,在目前仍有可能对机动化交通进行抑制的条件下,通过对原有公交专用道路和运营系统的改善,实现BRT系统,对城市可持续的现代化交通发展将有重大意义。介绍了昆明公交系统的特点,进一步提出要实现城市公交BRT系统所需改进的内容。     

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研究了考虑可持续发展的混合型交通网络设计问题的优化模型和算法. 利用双层规划模型描述问题,其中上层模型是以方案总投资费用和汽车废气排放量最小化为优化目标,并受占用土地规模和路段负荷度的约束,下层模型为确定型的交通网络平衡配流模型. 使用路段等级决策变量将问题离散化,并基于模拟退火算法和基于路径的梯度投影算法进行模型求解. 算例计算表明,优化后的交通网络不仅拥堵状况得到显著缓解,而且路网内汽车废气排放量下降幅度也非常明显. 这都证明本文所提出的双层规划模型和求解算法是一种研究可持续发展环境下交通网络设计问题的有效方法.