基于柔性时间窗的地铁货物车厢配置与装载优化

为缓解城市道路拥堵,提高城市物流系统周转效率,提出了利用地铁线路在非高峰时段开展货物运输;基于客货共载运输模式,在满足乘客出行需求的前提下,推算了各列车最多可挂载的货物车厢数,在此基础上进行货物车厢配置与装载方案优化;以列车货物车厢配置计划与货物装载分配方案为决策变量,考虑货物送达柔性时间窗与容量限制的约束条件,以配送服务惩罚和货物车厢挂载成本最低为目标,构建了整数线性规划模型,并利用CPLEX优化软件进行模型求解。试验结果表明：为满足4类不同送达时限货物运输需求,方案共配置货运车厢42节,运营总成本为16 970元;随着延迟送达惩罚系数增大,货物延迟送达率呈快速降低趋势,当延迟送达惩罚系数由5元·h^-1增加到100元·h^-1时,延迟送达率由22.50%降至8.75%,随着提前送达惩罚系数增大,货物提前送达率同样呈现快速降低趋势,当提前送达惩罚系数由0增加到40元·h^-1时,提前送达率由37.50%降低至3.75%,说明构建的模型对货物服务时效反应较为灵敏,同时有效满足货物送达服务时限要求;当某类货物惩罚系数增加时,该货...     

基于地铁的带时间窗地下物流路径优化研究

随着电子商务的快速发展,城市物流配送量日益增长,加剧了城市交通拥堵状况。相对应的,城市交通拥堵也严重影响着物流配送的准点率和服务水平。为了缓解物流导致的交通拥堵,文中将地面物流转移至地下,提出基于地铁的地下物流配送模式,并且考虑地下物流与地面物流的转运时间协同,引入货物在地面转运点堆积的时间成本惩罚函数,以总成本最低为目标函数,建立基于地铁的带时间窗地下物流路径优化模型。利用遗传算法进行路径优化并用MATLAB实现算法。最后,以南京市为例,利用模型得出最优路径以及总成本最优的调度方案。     

客货共运下机场线列车运行计划与货运分配方案协同优化

机场线具备利用富余能力开展城市货运服务的潜力。针对机场线客货共运问题,基于客货共载和货运专列两种货物运输形式,以考虑仓储、装卸及列车运行成本的货运净收益最大为目标,构建列车运行计划与货运分配方案协同优化模型,综合决策货运专列的编组停站方案、时刻表和货单分配。为快速求解模型,设计一维搜索算法对货运专列开行数量进行寻优。通过允许货运专列编组为0,保证搜索过程目标值单调递增,并利用Gurobi求解给定货运专列开行数量下的子问题。基于某市机场线案例结果表明,在不影响客运服务前提下,本文方法选择性满足货运需求,增加运营收益。相较于站站停模式,优化列车停站方案可增加5.2%的净收益;相较于固定编组模式,灵活编组在不同货运量和时效要求下可增加5%~35%的净收益,且时效要求较高时,灵活编组优势较为明显。     

带时间窗的地铁配送网络路径优化问题

为应对人们日益增加的货物需求与货车进城难题,提出整合地铁网和道路交通网,形成以地铁列车和城市配送车辆为载体的地铁配送网络.考虑列车开行时间表、客户服务时间窗、城市配送车辆容量等限制条件,构建带时间窗的地铁配送网络路径优化模型,综合优化地铁列车班次的客户分配、出站点的客户分配及末端配送路径.设计随机变邻域的迭代搜索算法(ILS-RVND)进行求解,以成都市地铁3号线运输货物为例,验证了模型和算法的实用性和有效性.结果表明,地铁配送网络配送成本低,准时性高,配送车辆行驶距离短,能满足比货车单独配送更精准的服务需求.     

考虑碳排放的快捷货运方式选择模型

以“低碳运输”为背景,综合考虑单位碳排放总量的约束,以及单位运费的不确定性,对快捷货运方式的选择展开研究.首先,以快捷货运总成本最小为优化目标,以时间和单位货物碳排放总量为约束条件,通过引入三角模糊数,建立快捷货运方式协同优化模型.然后利用Matlab的Yalmip工具箱进行模型求解,并以兰州到北京为背景设计算例.最后,通过调整单位碳排放总量及时间约束,对比分析该约束对快捷货运方式选择及总成本的影响.研究结果表明,在满足运到时限的前提下,合理的选择运输方式对于碳排放的控制具有重要意义.     

考虑时间因素的运输方式选择问题

本文先对各类运输方式做了概括论述,在着重考虑时间因索的前提下对运输方式的选 择进行了定量分析,提出了利用最小花费来完成运输任务的运输方式选择模型,并分析了该摸 型的求解过程,有助干运输消费者选择经济、合理的运输方式。     

考虑时间窗的通勤定制公交线路优化

针对常规定制公交线路规划方法不能满足乘客高峰通勤需求等问题,在考虑乘客期望时间窗和最大容忍时间窗的基础上,引入柔性时间窗的概念,基于通勤者居住地与工作地时空分布差异性特点分别设置上下车站点罚函数,以车辆固定成本、车辆运行成本、车辆延误惩罚成本和未提供乘车服务惩罚成本之和最小为优化目标,以时间窗、运行距离和最大站点数量等为约束,建立考虑柔性时间窗的通勤定制公交线路优化模型。在兰州市通勤乘客数据基础上,选取两组大小不同规模的算例集,使用Gurobi和传统TS算法求解小规模算例与基于目标控制原则的动态禁忌长度TS算法求解大规模算例验证模型有效性。结果表明,在小规模算例中Gurobi求解可得到较优的目标值,但随着数据规模的增加其求解效率逐渐劣于TS算法,设置柔性时间窗车辆提供乘车服务的人数比硬时间窗背景下增加了276人,且有效规避了软时间窗背景下车辆到达末站点的时刻波动。本文所提方法在均衡乘客和运营方利益的同时,可通过调节柔性系数产生多元化的运行方案,能够为通勤定制公交运营及管理提供决策支持。     

考虑空间特征的货运方式选择行为模型

货运市场中铁路份额较低的一个重要原因是,铁路运输企业未能准确掌握托运人货运方式选择行为,并提供具有竞争力的货运服务.本文依据116家托运人的适应性行为调查数据,构建包含运输方式时间与费用,货物特征和选择惯性等属性的多项Logit模型及混合Logit模型,并引入空间特征与运输时间的交互项,揭示不同空间特征下运输时间对效用...     

带硬时间窗的航空路径规划模型

针对物流快递行业,以牺牲部分成本来完全满足快递时效的要求,建立了基于硬时间窗的航空路径规划模型,采用并行遗传算法进行了求解.同时建立了相应的软时间窗模型,通过构造满意度函数,与硬时间窗的结果进行了对比分析,算例结果表明硬时间窗的规划路线虽然成本较高,但是更注重时效性的客户的满意度也高,这种规划方法更适于中端物流企业的特点与要求.     

带回送和时间窗的车辆路径问题的模型及算法

在分析具有回送运输和时间窗的车辆路径问题特点的基础上，建立了该问题的优化数学模型，并通过设置与发货点距离为零的虚拟集货点使问题简化．在此基础上，构造了求解问题的改进遗传算法．在算法中，结合问题的特点设计了确保个体编码有效性的OX交叉算子，并采用基于Metropolis判别准则的复制算子，确保个体多样性和避免算法过早收敛．算例表明算法有效可行．     

考虑车辆到达时间窗的应急公交调度优化模型

针对城市轨道交通线路发生较长时间的运营中断事件,综合考虑应急公交车型和车辆到达时间窗两个角度,利用地面应急公交建立交通运输组织方案.通过车辆到达时间窗的限制有效剔除不合理的调度方案,然后以应急公交的救援时间、车辆运能、派车数量以及往返次数为约束条件,建立了带有车辆到达时间窗的应急公交调度优化模型,并利用改进的遗传算法对优化模型进行求解.最后通过南昌轨道交通二号线实例进行仿真分析.结果表明:改进的遗传算法的收敛精度和搜索能力均优于普通遗传算法,且优化模型可以有效提高应急公交的疏运效率.     

带时间窗的甩挂运输路径优化问题研究

针对带时间窗的甩挂运输路径优化问题,考虑整车和卡车2种运输方式,以及整车、卡车、混合3种行驶路径,以行驶时间为目标函数构建模型,设计基于A、B策略的两阶段混合启发式算法.算例分析结果表明：针对客户规模在100以内的小规模算例,均可在3s内求得结果,策略B的求解时间少于策略A,而策略A的目标函数优于策略B;当客户规模逐步增至900时,选择策略A可获得更高的求解效率.可见,本文所构建的模型与算法是可行和有效的,对实际配送过程中的车辆指派与路径优化具有一定的参考价值.     

考虑多节点时间窗差异的集装箱多式联运路径选择研究

基于多式联运网络,考虑不同运输方式的能力以及工作时间窗和发车班期,并且根据货主的具体货运需求,构建了运输成本最小、运输时间最少的多目标0-1整数规划模型。通过决策运输路线、运输方式来优化运输路径,采用非支配排序遗传算法(NSGA-II)以及二阶段编码的方式求解模型,经过多次种群进化和非支配解筛选,获得多式联运运输路线的Pareto非劣解集。最后以20个节点、39条运输弧、3种运输方式的多式联运网络为例进行算例分析,验证了算法和模型的可行性和有效性。     

带硬时间窗车辆路线问题的混合遗传启发式算法

为了提高物流配送效率, 建立了集货和配送一体化的带硬时间窗的车辆路线问题的数学模型, 提出了混合遗传启发式算法, 并对模型进行了求解。采用改进节约法与随机法相结合的手段构造了初始解群体以增加解的多样性, 对遗传算法中较优的一部分染色体进行了禁忌搜索以使搜索更容易跳出局部最优, 同时加快搜索初期的搜索速度。仿真计算结果表明: 混合遗传启发式算法具有更好的适应性, 采用改进交叉算子使解的精度提高11.0%;在宽时间窗情形下采用倒位变异可使解的精度提高11.6%。     

考虑追踪安全的地铁快慢车协同操纵节能优化

研究考虑追踪间隔要求和再生能利用的快慢车线路地铁列车协同操纵节能优化问题.首先,基于滚动优化思想将列车协同操纵全局优化问题分解为一系列的子问题,即每一列车进入下一区间前由中央控制器根据同一供电分区内其他列车的操纵方案和列车重量等实时运营信息,计算出站列车在下一区间的操纵方案.为延长牵引制动重叠时间、提高再生能利用,各列车尤其是快车允许途中二次牵引加速以配合其他列车进站制动.基于上述研究思路,本文以列车净能耗为目标构建了快慢车线路列车协同操纵节能优化模型,并设计了混合遗传算法进行求解.案例分析结果表明,与不考虑其他列车操纵的个体最优节能操纵方法相比,本文提出的协同操纵方法可节能3%以上,算法满足实时优化对计算效率的要求.     

基于时间窗的大型编组站取送调机作业优化研究

在分析拥有大型货场和大量专用线编组站各项取送、调移作业占用取送调机时间的基础上,将有时间窗的车辆调配问题变成了有具体的开始时间的问题.同时利用图论法解决了车站某一阶段某一调车区各项任务的先后顺序问题.达到了提高取送调机效率,减少作业车在编组站货场、专用线及编组场停留时间,优化调车作业的目的.     

考虑追踪安全的地铁快慢车协同操纵节能优化

研究考虑追踪间隔要求和再生能利用的快慢车线路地铁列车协同操纵节能优化问题.首先,基于滚动优化思想将列车协同操纵全局优化问题分解为一系列的子问题,即每一列车进入下一区间前由中央控制器根据同一供电分区内其他列车的操纵方案和列车重量等实时运营信息,计算出站列车在下一区间的操纵方案.为延长牵引制动重叠时间、提高再生能利用,各列车尤其是快车允许途中二次牵引加速以配合其他列车进站制动.基于上述研究思路,本文以列车净能耗为目标构建了快慢车线路列车协同操纵节能优化模型,并设计了混合遗传算法进行求解.案例分析结果表明,与不考虑其他列车操纵的个体最优节能操纵方法相比,本文提出的协同操纵方法可节能3%以上,算法满足实时优化对计算效率的要求.     

带时间窗的卡车编队路径优化

卡车编队是一种极具前景的新型运营组织模式,多辆采用半自动驾驶技术的卡车以较小的车头间距共同行驶,达到减少能源消耗与环境污染和保障交通安全的目的,该组织模式也被称为“公路列车”。从运营管理及调度技术的角度进行研究,利用商品网络流理论解决某一特定卡车在何时何地编入哪个卡车编队的问题,尽可能地促进卡车编队的形成,最大限度地节约能源。本文分析卡车编队形成过程中额外产生的集结等待时间,并量化计算由于卡车编队成组运行,空气阻力的下降进而产生的燃油节省。在限制卡车编队规模的条件下,构建考虑合理绕行的卡车编队路径优化模型,将每个运输任务是否通过路网中的弧段设置为决策变量,优化结果既能反映每个弧段上卡车编队的构成情况,又能体现每个运输任务具体的走行路径。采用商业软件求解构建的卡车编队路径优化模型,形成卡车编队19个,节省燃油费用达到14%以上。结果表明：该模型能得出理想的卡车编队路径优化方案,为卡车编队的推广应用提供理论参考。     

基于地铁-货车联运的物流配送路径优化

为应对配送车辆引起道路拥堵和环境污染问题，提出地铁与货车联合运输. 在不改变地铁运行方案的前提下，利用地铁非高峰时段开展货物配送；考虑地铁剩余运能、货车容量、最大行驶距离、客户服务时间窗等限制条件，以配送距离最短为优化目标，构建基于地铁-货车联运的物流配送路径优化模型. 通过地铁配送路径设计不规则二维矩阵编码结构，使用改进自适应遗传算法求解. 以某市地铁货物运输为例，验证模型和算法的实用性、有效性. 结果表明，地铁-货车联合配送距离短，在客户时间窗范围内送达比例高，有效提高客户满意度.     

过饱和地铁线路的列车容量分配策略及优化模型

为缓解过饱和地铁线路的局部车站极端拥挤问题,提出一种新颖的车厢容量分配策略及优化方法,即通过预留和分配车厢的方式,将列车运力合理分配到各个车站,从而确保各车站乘客(特别是拥堵车站)均能得到公平服务,缓解极端拥堵。基于上述策略,以线路各车站所有乘客总等待时间最小为目标,以各列车在各车站的预留车厢数量为决策变量,构建关于车厢容量分配问题的线性整数规划模型。针对北京地铁八通线,对其工作日早高峰7:00-10:40下行方向的车厢容量分配进行数值实验。实验仿真结果表明,线路内各车站最大乘客聚集人数均降到安全范围内,其中最大聚集乘客数量由3642人降低至1345人,约降低63%。而全线乘客的总等待时间仅由418027 min增加至420099 min,增加0.5%。上述结果表明,列车容量分配的方法有效缓解了过饱和地铁线路内极度拥挤问题,实现各车站客流聚集均衡,在线路层面提高了总体运营安全性,同时保证了客运服务质量。