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为了提高平面交叉口的运行效率和安全性,本文在分析机动车与行人冲突情况的前提下,研究行人信号配时方法.从搭接相位的角度,在两相位信号控制交叉口,建立行人绿灯提前截止时间计算模型,在四相位信号控制交叉口,建立不同相序下的行人交通流绿灯提前启亮时间计算模型;从以行人交通流为关键交通流的角度,确定信号配时关键车流的流量临界值,进而计算信号配时参数,并以长春市某交叉口为例进行验证.研究结果表明,该配时方法可以大大提高行人的过街效率,减少甚至避免行人和机动车之间的冲突,提高交叉口的安全性和运行效率.     

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协同时隙再分配是以利益为中心的自私理性个体间的分布式协作问题,具有高度的动态性和不确定性,再分配的目标是在追求个体自身利益最大化的基础上,实现群体目标.本文分析了DCCEA（分布式协同多目标进化算法）的特性及原理,确定了其在时隙再分配问题中的可用性,并在此基础上构建了基于时隙再分配的分布式协同多目标进化算法模型.仿真实验结果表明,模型在提高总交换效用的同时,增强了航空公司外部交换的自主性,同时分配效率也得到了进一步提高,增强了分配时效性,由此更为有效地解决了分布式动态环境下的CDM GDP（地面延误程序）时隙再次分配问题.     

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交通事故是导致高速公路延误的一个主要因素,同时也降低了道路通行能力、车辆以及人员的安全性,甚至有可能导致二次事故发生.对此,相关部门已开始制定一些事故管理方案以降低或者消除事故影响并最大限度地增加道路通行能力和车辆行驶安全性.应密歇根交通部要求对底特律市高速公路网事故清理时间影响因素进行分析,基于交通流数据、道路几何特征及大量的事故数据,建立了参数化危险持续时间模型.所建立的四个模型分别基于不同的概率分布.结果表明,四个模型的性能大体相似,但是相对于其他分布,log logistic分布更适合于事故清理时间分析.对事故清理时间影响显著的因素有：事故发生的时间、路段交通特性和几何特性,以及事故特征.     

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随着中国民航事业的快速发展,航班不正常变得越来越严重.虽然航空运输系统涉及空管、航空公司与机场三方面,但是目前解决不正常航班却单纯依靠空管.而这种方式无法达到减少不正常航班的目的.本文研究在协同决策机制下,航空公司自由指派航班时隙的方法问题.文中建立航班时隙指派模型,针对模型的特点设计了一种参数启发式算法。最后通过实例证明了采用本文的方法可以减少航班总延误时间并且提高航班正点率.通过该实例说明航空公司参与时隙分配决策的重要性.     

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ETC技术的广泛使用有效提高了人工收费效率,缓解了收费站车流拥堵状况,本文对ETC系统优化配置方案进行了研究.根据收费站设计规范和实地调研成果,对高速公路收费站系统构件进行了形式化描述,结合系统各个构件中车辆的行为特征、车辆及收费通道的分类特征,建立了一种适用于高速公路ETC收费站系统的元胞自动机交通流模型.考虑到ETC收费站车流拥堵特性,提出了ETC收费站服务水平的概念及相关计算方法,设计以ETC使用率、ETC车道数量及交通流量为参数的仿真方案,选取封闭式4车道收费站进行仿真分析,基于仿真结果提出了ETC使用率分别为30%、60%和90%时ETC车道数的配置建议,为收费站管理人员合理利用ETC系统提供了理论依据.     

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概括地回顾了一些关于离线(或脱机)交通信号灯优化设计的方法.其中包括用于在孤立交叉口的单点和区域性的联动控制系统.离线方法在设计时一般利用已有调查出来的交通数据作为固定的输入资料，这个跟实时设计方法所要求的从感应器即时检浏出来的情况作为设计依据是有本质上的区别.但一般沿用的信号配时设计方法都需要依靠已刻在行车线道上(允许通行)的方向指示标志为设计基础，但这个方向指示在确定后在整个优化过程中是维持不变的，这就限制了交通流量在线道上的分布，从而大大减低配时的灵活性，在这样情况下优化出来的结果肯定不会是最好的.直至近期，以行车线道为基本单位的配时设计方法(英文名称为Lane-based method;中文可称为线道法)发展起来.这个方法是由传统的Phase-based method(相位法)所演变出来的.线道法不但包含所有相位法的特点，而且更能为原本受约束的线道和配时设计进行全面优化.线道法可在单点交叉口和区域性的联动控制系统上应用.文末提出一些未来研究发展的新方向.     

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以复杂网络理论为基础,分析海运网络的拓扑结构具有无标度网络特性,可运用BA无标度网络模型构建演化海运网络.连接概率是BA模型中节点优先连接的重要依据,据此,针对海运网络港口节点进行研究,通过加权量化和MATLAB编程将影响节点间连接的因素组成节点吸引度,引入连接概率公式,改进了BA模型.分别选取2010年全球15个和25个主要集装箱港口的相关数据,运用上述改进BA模型分别得到不同规模的海运网络演化情况,演化结果验证了海运复杂网络具有无标度网络特征,呈现的特性与网络规模没有必然联系,规模大的网络平均路径更长、集聚性更强,度值相差更悬殊.进一步运用全球班轮航线实际网络进行验证,得到两者结构特性基本相同.     

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首先介绍了北京公共交通(不包括地铁)组织的发展，为了推动首都公共汽车运输的发展，适应北京发展的新形式，2004年9月将北京公共交通总公司改制为北京公共交通控股(集团)有限公司目前总客运量每年在以一个多亿的速度递增.他特别对目前北京公交存在的主要问题进行了分析，包括公共交通的定位，公共交通票制票价长期不变，改革落后，整体服务质量不高，缺乏吸引力表现为运行效率不高，公共交通的车辆状况不佳，舒适性比较差，奋共交通信息化服务水平不高等相应分析了北京公交的发展战略、措施，其中包括:①对现有奋交线网进行科学合理的调配、优化;②在车辆更新方面2005年已投入了30多亿元，明后年到奥运会前大约还要继续投入40-50亿元;③在电子信息服务方面，要在调度指挥中心、服务热线、公交网络、电子站牌等方面加大投入;④票制、票价改革已有方案与政策;⑤在公交场站设施改造方面已着手进行优化设计施工与改造;⑥在提高员工素质、改善服务方面要加大投入，现已制定了迎奥运创建文明行业三年工作规划，正在组织实施.最后在回答代表提问时强调奋交在总的公益性特点之下，运营市场化也是不可进免的.     

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经过长期的交通基础设施建设和机动化发展，北京市道路网络已经形成并且道路网络系统的供给能力和服务需求日渐趋近，路网供需之间的平衡变得脆弱，路网的交通拥堵更加容易发生，偶然事件对整体网络的破坏性影响越来越大。路网可靠性评相对传统评价指标，它能够另一个侧面反映路网运行的波动性，评估路网承受扰动的能力。出租车是北京道路交通系统的重要组成部分，其运行状态对北京市道路网络整体的状态具有较好的代表性。本文以出租车车载智能卡采集的载客行程时间数据为基础，研究提出新的单位距离行程时间可靠性评价指标和方法，并使用该指标和方法对北京市路网的可靠性水平进行实例评价。     

无容量约束单分配轴-辐式物流网络设计

针对无容量约束的单分配轴-辐式物流网络设计问题的特点,为其建立了单分配p-枢纽中位模型,并提出了一种基于蚁群算法的启发式求解算法. 该算法分两步实现：首先利用蚁群算法来确定网络中枢纽节点的位置,然后用另一种启发式算法将非枢纽节点分配给枢纽节点,同时,将一种基于6种邻域结构的变邻域搜索算法作为蚁群算法的局域搜索策略以提升算法的全局搜索能力,并加快收敛速度. 最后结合澳大利亚邮政数据进行了算例仿真实验,并对蚁群算法中参数的合理设置进行了测试分析,实验结果表明,该算法在求解此问题时有着良好的有效性和较快的求解效率.     

不规则物流园区功能区块布局模型与算法

物流园区功能区块的合理布局对于降低物流成本、提高物流作业效率有重要意义.传统的研究主要建立在假定物流园区是矩形的理想情况下,本文基于栅格数据结构,构建了以运输成本最小为目标的不规则物流园区功能区块布局的集合划分模型,并引入了栅格图像矢量化技术,用于提取布局形成后的图像拓扑结构,获得路网信息,然后设计了基于割树技术的变邻域搜索算法进行求解.最后以某物流园区为例,通过MATLAB编程计算得出布局方案,验证了本文模型和算法的有效性.     

物流网络建模及遗传算法研究

探讨了第三方物流服务商综合前向及逆向物流活动降低物流总成本的问题,建立了物流服务一体化网络系统模型。模型允许两点实际距离非直线距离,并假定市场需求及产品返回数量随机分布。由于该问题为NP-hard,设计了遗传算法并讨论了算法收敛性,最后给出了一个数值算例。     

基于蚁群算法的应急物流动态网络鲁棒优化

考虑应急物流网络的时间依赖性及所处环境的复杂性,将动态网络理论与鲁棒离散优化理论相结合,建立具有鲁棒特性的动态网络优化模型,在此基础上,结合蚁群算法基本理论,将算法中的启发因子加以改进,使之与优化模型相适应,并利用改进后的蚁群算法在全路中寻求一条时效性高、鲁棒性好的路径以供应急物资运输。最后,举例验证研究所提出的优化理论及改进算法的合理性。     

蚁群算法在物流运输车辆调度中的应用

现代物流运输车辆调度过程复杂多变,将蚁群算法引入物流车辆调度,可优化车辆优化调度算法。实践证明,该算法是一个非常有效的解决组合优化问题的工具,在一定程度上加快了进化进程。     

Compound Method of Solving Logistics Routes Allocation

The logistics routes allocation discusses optimal routing from origin to destination through distribution center(DC) on condition that both transport and distribution cost should be taken into account.The problem can be solved by the iterative non-linear programming(INLP),in which the transport cost and distribution cost are assumed to be linear and non-linear,respectively.The method works well in most situations.However,when the distribution cost predominates in the total cost,the method fails,and the solu...     

基于变权的多目标物流网络货流分配方法

为克服多目标物流网络货流分配问题中加权求和求解方法的主观片面性,在具有固定拓扑结构的物流网络的基础上,建立了以运输线路和物流节点能力为约束条件、以物流成本最小、最长单程运送时间最短以及网络使用率最高为优化目标的多目标物流网络货流分配优化模型,并提出了基于变权的模型求解方法:首先,构建了物流网络变权模型,通过状态变权函数实现变权操作,使变权结果不仅反映了决策者的主观偏好,而且与客观的目标状态值相关联;其次,根据物流网络变权模型计算基于优化目标变权综合的路径状态值,并进行最优路径选择和货流分配;最后,通过算例对优化模型及求解方法进行了验证.      

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对逆向物流车辆路径问题进行了概述和分类,构建了以VRPPDTW为基础的带回程取货的逆向物流车辆路径数学模型,设计了求解该模型的最大—最小蚁群算法,对设计要素进行了详细介绍,包括初始蚁群分布,状态转移策略,以及信息素更新策略等,并给出了具体的算法步骤. 最后,以Solomon中的R101、R102、R103、R104和R105等5项示例为背景,分别取前25节点和50节点,以取货点的取货量比例分别占全部客户节点需求量的10％、30％、50％取货,得到30个算例的计算结果,并将其与Tangian和模拟退火等计算结果进行了比较,结果表明最大—最小蚁群算法在某种程度上优于其他算法     

基于蚂蚁算法的物流配送路径的优化

随着物流行业的发展,物流配送成本成为人们关注的问题。为了进一步降低日益复杂的物流配送成本,文中将蚂蚁算法应用于物流配送的路径优化问题中,设计了求解物流配送路径优化问题的蚂蚁算法,并应用实例加以仿真计算,结果表明该算法对物流配送路径优化是实用和有效的。