考虑旅客出行满意度的高铁列车开行方案优化

高速铁路列车开行方案的优化应同时考虑旅客满意度和高铁运营企业的经济效益.分析影响旅客满意度的2个主要指标:出行时段方便度和旅客舒适度,并提出量化的方法,以此构造旅客出行满意度函数.在此基础上,建立一个混合整数双层规划模型,用来描述高铁运营企业与旅客的选择博弈过程.其中,上层规划是一个以企业运营成本最小为目标的整数规划模型;下层规划是基于用户平衡准则的客流分配模型.根据模型特点设计了嵌套Frank-Wolfe方法的启发式算法,并通过算例进行了仿真实验和数据分析,证明了模型和算法的有效性和实用性.     

无缝换乘条件下城市轨道交通网络客流分配模型及算法

结合国内城市轨道交通无缝换乘的运营特点,充分考虑了影响城市轨道交通网络客流分配的主要因素（包括出行时间和换乘次数）,以及城市轨道交通网络的特有属性,构造城市轨道交通网络的广义费用函数,并分析乘客在城市轨道交通网络中的路径选择行为。在此基础上,基于随机用户平衡原则提出城市轨道交通网络客流分配问题的数学优化模型,在模型的求解中,分析目前常用的有效路径搜索方法并设计了基于图的深度优先搜索算法,以得出符合现实的有效路径集合,并给出求解配流模型的连续平均算法。最后通过北京市轨道交通网络的数据对模型和算法进行验证。     

时段偏好的高铁开行方案的双层规划方法

在一条拥挤的高速铁路客运走廊上,通常有多列平行车次的列车在不同的时段运行,旅客在出行时具有较大的选择空间.旅客对出行时段的偏好是影响旅客需求分布的最重要因素,最大限度地满足旅客对出行时间的偏好需求,并合理制定列车开行方案引导旅客合理出行以避免出行拥挤是本文的研究目的.首先分析影响旅客出行时段偏好的2个重要因素,吸引度与拥挤度.据此构建旅客出行阻抗函数,并建立一个双层规划模型,上层规划是以运营成本最小为目标的整数规划模型,用于确定列车停站方案和开行频率;下层规划是一个用户平衡模型,用于计算客流在优化的停站方案上基于用户均衡的分配结果.最后,根据模型特点设计了嵌套Frank-Wolfe算法的启发式算法,并通过仿真计算对模型和算法的可行性进行了验证和分析.     

基于模糊路段流量的OD反推的不确定规划模型与算法研究

考虑调查数据存在的偏差,将路段流量视为一个模糊数,在此基础上构造一个OD反推的双层规划模型,其上层为一模糊期望值模型,即以路段计算流量与实测流量的偏差模糊期望值最小为目标;下层为用户平衡分配模型.为求解该模型,将模糊模拟、二分法、人工神经网络以及遗传算法相结合,给出一种混合智能算法及其步骤.通过一个简单的路网进行仿真试验,最后对这一新方法的有效性进行检验,并对结果进行了分析.     

客运专线速度目标值的决策模型与算法

通过分析客运专线速度目标值与列车票价率对旅客出行选择行为和客运专线运营效益的影响,将用户平衡理论用于不同铁路旅客运输产品之间的客流分配问题,以铁路企业运营效益最大化为优化目标建立了双层规划模型,并设计了基于灵敏度分析方法的求解算法,算例分析表明该模型和算法的有效性.     

认知无线电网络的基于QoS的自适应频谱分配策略

评估认知无线网络的吞吐量和干扰性能。考虑到认知无线电网络应能提供包括语音、数据、视频、图像等多种业务的服务,这些业务具有不同的服务质量(QoS)要求,引入一种基于多因素多级模糊综合评估的QoS模型。基于此模型,给出认知用户对检测到的空闲频谱的划分方法,同时为激活认知用户提出一种自适应频谱分配策略。分析认知无线电网络在频率选择性环境下的吞吐量和干扰特性。仿真结果表明,本文提出的基于QoS的自适应频谱分配策略,其平均吞吐量和干扰性能优越于一些已经存在的频谱分配算法,同时保持有较低的算法执行复杂度。     

城市轨道交通SUE模型及其算法研究

建立路径广义费用函数,在随机用户平衡理论基础上,构建Fisk随机用户平衡配流（SUE）模型。以随机网络加载模型算法为基础,提出了求解轨道交通SUE模型的相继平均加权法（MSWA）．以进一步加快票务清分的速度。     

基于用户均衡分析的公路超限车辆补偿费率优化模型

为更加合理地测算计重收费模式下超限车辆的补偿费率,在对超限运输车辆进行用户均衡分析的基础上研究了超限车辆补偿费率优化的新方法。通过超限运输用户的运输行为选择均衡分析,构建多类超限运输用户出行网络均衡分配的变分不等式模型;从系统的角度对超限运输的收益和成本进行分析。在此基础上,构建超限车辆补偿费率双层规划定价模型,上层规划描述管理者追求系统效益最大化的思想,下层规划采用多类用户均衡模型描述超限运输者的的出行选择行为,通过模型求解可以获得路网中超限车辆的最优补偿费率。设计了相应的模拟退火求解算法。算例分析结果表明:该定价模型由于综合考虑了管理者和用户的利益,能较合理地计算得到超限车辆补偿费率。     

基于弹性需求的旅客列车开行方案优化研究

旅客列车开行方案直接影响着铁路旅客出行费用,从而导致铁路旅客运输需求的变化.通过分析与旅客列车开行方案相关的铁路旅客运输需求影响因素,构造旅客运输弹性需求函数关系,将旅客换乘方案的选择归结为弹性需求下的用户平衡分配问题,进而利用铁路企业与旅客之间的Stackelberg博弈关系,建立了基于弹性需求的旅客列车死行方案的双层规划模型,并设计了基于模拟退火算法求解的优化算法.算例分析表明,基于弹性需求的旅客列车开行方案优化模型和算法能够更好地优化旅客列车开行方案,使之与铁路旅客运输需求相吻合,从而产生更大的社会与经济效益.     

基于动态规划的列车节能操纵优化方法

在保证服务质量的前提下,降低系统运行能耗是目前城市轨道交通发展过程中面临的重要挑战。面向单列车区间运行场景,将列车运行操纵策略作为研究对象,结合动态规划多阶段寻优思路,提出一种在正点运行条件下的列车节能操纵优化模型,并利用多目标优化理论,给出一种高效的模型求解算法。以北京地铁亦庄线为例,验证模型的有效性和算法的高效性。实验结果表明,与其他动态规划方法相比,优化模型的节能效果进一步提升了2.54%,平均运行时间偏差为0.48 s。模型优化效果和算法求解效率与模型参数密切相关,用户可根据实际的优化需求选择合适的模型参数。