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多阶段带时间约束的变尺寸装箱问题,是将一般的变尺寸装箱问题(VS-BPP)置于动态环境下并加入时间约束而形成的.通过合理的计划对多阶段、有交付时间要求的物品选择箱子进行装入,达到包括箱子使用成本及与物品相关时间成本在内的总成本最小化的目的.问题具有复杂、动态的特点,其在现实中的应用很多.本文将一般的带时间约束的VS-BPP置于多阶段研究框架内,建立了基于确定信息的静态模型和基于滚动更新信息的动态模型,根据问题的特点设计了基于最佳适应规则与迭代松弛定界法相结合的启发式构造算法进行求解.经过实例的运算和分析,证明了方法在求解该问题时具有有效性.     

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行程时间的不确定性是影响货运车队路径选择的一个重要因素，特别是对于要求货物准时送达的配送任务（例如商品混凝土的配送），提出了在车辆调度中考虑由拥挤路段交通流量波动引起的行程时间不确定性的方法，建立了考虑行程时间可靠性要求的车辆优化调度数学模型，给出了相应的启发式算法，通过算例介绍了该模型和算法的应用。结果表明配送总成本随行程时间可靠性要求的提高而增加。     

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针对有时间窗的车辆调度问题，在标准遗传算法的基础上，加入爬山算法增强算法的局部搜索能力，通过保护全局最优基因的方法提高了算法的收敛能力，并辅以自适应变异算子，构造了一种改进的混合遗传算法。实验结果表明，改进后的算法具有抗“早熟”能力强、收敛速度快和局部搜索能力强的特点。     

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分析了辽宁省公路交通网络的基本现状，根据分形理论，利用Hausdorff维数简化算法和空间关联维数的计算方法，测算了以省内国道干线为基础的辽宁省公路交通网络的分维数和网络直通度.通过对比分析数值得出辽宁省干线公路网络的分维数比较低，网络直通度比较高的结论.并指出辽宁省公路交通网络应从提高网络直通度向提升线路等级，从而向缩短运输时间、增大运量的方向转移.     

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交通流中车辆跟驰建模的研究在交通工程和智能交通系统领域内显得十分重要，其核心就是对驾驶员认知问题的测度.本文在总结以往跟驰模型的基础上具体讨论了AP (action point)模型，并对其不足之处做了改进，重点研究了后车跟随加速度的算法.此外，本文提出了驾驶员多信息处理机制和多通道判断决策概念，企图从控制论角度来对驾驶行为进行客观地定性分析和定量描述，以期正确地揭示交通流的本质特征.     

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研究了不确定环境下物流中心的选址优化问题,在随机优化模型的基础上,采用遗憾模型的形式构建了相关问题的鲁棒优化模型。分析了鲁棒优化模型与确定性优化模型、随机优化模型的关系,并在此基础上给出了求解鲁棒优化模型的两种方法——枚举法和遗传算法。以Visual Studio6.0为平台,以Visual C++为开发语言编写了两种算法的代码,代码中通过调用Lingo9.0来求解确定性优化模型和两阶段随机优化模型。利用上述两种算法对若干算例进行了测试,结果表明,本文给出的算法能够满足问题求解需要,与随机优化模型最优解相比,鲁棒优化模型的最优解对各情景下参数扰动的现象敏感程度更低,因此具有更低的风险。     

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研究印度城市道路上设置公交专用道后小汽车出行向公交转移的可能性. 借助新的混合交通流仿真模型测定设置公交专用道后公交服务水平改善状况. 基于陈述偏好入户调查的抽样数据,本文还引入其他影响出行方式转移的变量,标定出行方式选择二元Logit模型. 根据实际和预测数据,确定了公交服务水平改善条件下小汽车出行向公交转移的一系列主要影响因素. 基于两种方式出行时间差,绘制出行方式转换概率曲线,并为多变量宽值域条件下交通方式转移的预测提供一种易于操作的方法.     

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地图匹配问题是浮动车技术中必须解决的关键问题。由于浮动车数据自身的特点，传统的导航地图匹配算法难以直接适用于大规模的浮动车数据匹配。本文在分析基于浮动车数据的地图匹配与传统的导航地图匹配的异同点的基础上，提出了浮动车地图匹配模型族的解决方案和相应的道路网格拓扑结构，设计了包括道路初次匹配模型、平行方向道路识别模型、节点匹配模型、延时匹配模型在内的浮动车数据地图匹配算法体系，并对算法进行了评估和验证。本文提出的浮动车数据地图匹配算法模型已经在广州市ITS示范工程中得到了实际应用，应用结果表明该算法具有准确、高效和实用的特点。     

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以基于ATMS的共用信息平台的逻挥结构、构成要素、基本功能、数据库组织 方案为主线,首先用述了基于ATMS共用信息平台在ITS建设中的重要地位,描述了 共用信息平台所提供的墓拙交通信息的内容,同时提出了共用信息平台的逻挥结构,把共用信息平台划分为三个结构层次,提出了共用信息平台所具备的功能,及它们之间的关系;然后介绍了数据融合、数据仓库、数据挖握等关健技术,具体分析了共用信息平台采集数据时所要考虑的因素;最后以分布式数据库为基拙着重分析和探讨了基于ATMS的共用信息平台的数据库组织方案,在此基拙上初步提出了建设共用信息平台的两条基本思路,并分析了它们的优缺点.     

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航空运输是国家综合运输系统的重要组成部分,但航空运输网络与综合运输网络在网络特性上区别明显. 与综合运输网络呈现随机网络的特征不同,航空运输网络具有无标度网络的特征,枢纽节点和干线航段的集中度高,网络呈现为轮辐式结构,机场节点是网络中的重要基础设施,也易成为网络效率的瓶颈. 在综合运输大通道上,航空运输方式与其他交通方式的关系表现为在客货运输市场上的自然分工和自由竞争;在综合交通枢纽上则表现为衔接与合作关系. 机场枢纽是体现综合运输效率的关键点,需要其他运输方式的主动衔接与配合,以发挥航空运输高效快速的优势. 基于不同的网络特性,为实现两种运输网络的协同,有必要优化和改善航空运输与综合运输网络的衔接.     

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本文对不同进口方向的多辆应急车辆在同一时段内通过同一信号交叉口的协调控制问题进行研究,提出一种基于多智能体的多应急车辆信号优先控制系统.在该系统中引入了相位智能体和管理智能体,同时采用模糊推理理论实现各类智能体的内在逻辑,以及模块之间的协调机制.基于Starlogo多智能体仿真软件,针对特定十字交叉口的多应急车辆优先信号协调控制案例进行仿真实验.结果表明,多应急车辆信号优先控制策略能实现应急车辆在交叉口时间通行权上的优先,同时能够减少应急车辆对其他车辆的干扰,对于提高城市范围内的紧急救援效率,具有一定的实用价值.     

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为了提高城市交通流预测神经网络方法的快速动态学习能力,提出了一种生长自组织神经网络群,将复杂的神经网络个体分解为多个训练简单的神经网络群组,并利用设计的动态生长自组织算法来避免神经网络在学习新知识的时候对已有知识造成破坏,同时保持整个群工作的高效稳定,规模不过度扩张.该神经网络群尝试解决神经网络的一次性学习问题,具有动态知识增殖学习能力和更强的错误自修复能力及系统适应灵活性.仿真结果表明,这一方法能够更精确地实现函数逼近和城市交通流自适应动态预测,适用于需要不断快速动态学习的复杂系统.     

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针对提高高速铁路应急救援的效率,保证高速铁路应急预案实施流程的可操作性,更好地利用信息技术支持应急响应过程,介绍了运用软件开发中的场景驱动概念以建立高速铁路应急预案流程控制工作流模型的新方法.该方法是一种结构化的方法,强调场景在整个流程控制中的作用, 并以此为核心驱动工作流模型的设计.在不同的抽象层次上使用可视化标记语言UCM对场景模型进行描述,通过对模型分层细化、逐步扩展的方式以达到结构清晰、信息完备的效果.在此基础上针对UCM的结构特点设计了具体的流程控制算法,对整体的应急响应过程的执行细节进行成效分析和逐步优化.最后结合实例阐述本方法如何使用.     

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首先综述了当今关于小世界网络、无标度网络以及复杂加权网络的最新研究成果，并从城市交通系统的角度出发，指出了综合利用复杂网络理论、动态系统理论、现代控制理论及交通科学和工程等多学科的理论与方法，在探索城市交通网络的时空复杂性及其演化机理，揭示交通流的演化过程，缓解和预防交通拥堵，指导交通实践等方面，都具有重大的科学理论意义与实际应用价值，是值得深入研究与探讨的大问题。并进一步指出了一些今后关于城市交通网络复杂性问题的研究主题。