复式收费通道串联收费亭开启数量优化研究

基于复式收费站运营及车辆运行特点,对复式收费站运营成本及司机排队成本进行分析,在此基础上建立以两者总成本最小的收费亭开启数量优化模型。然后通过Matlab对车辆的平均逗留时间及平均等待车辆数的仿真模拟完成模型求解,并结合实例实现了模型的应用过程。     

基于最优树算法的城市区域闭环路网相位差优化

针对区域协调控制中相位差的封闭性,采用图论知识,建立了闭环路网的判别方法及闭环路网相位差封闭性的表达模型;考虑协调相位每周期到达车辆数、闭环路网相位差对车辆造成的阻滞两个因素,建立了路段权重模型;以协调控制效益损失最小为优化目标,建立了基于最优生成树的闭环路网相位差优化方法.最后以一个区域闭环路网为例对所建方法进行具体分析.本文的研究可以为区域协调控制中闭环路网的相位差优化提供理论依据.     

考虑接驳费用的车辆共享调度算法研究

针对现有的车辆共享调度算法未充分考虑车辆共享调度时造成的接驳费用问题,研究最小车辆规模最少接驳费用调度优化模型,并改进二分图匹配算法进行求解.根据车辆共享过程中调度方案的优化问题描述,以满足给定出行需求的车辆规模最小以及车辆调度接驳费用最少为目标,构建双目标优化模型.基于有向无环图对车辆出行需求进行建模,将模型求解转化为二分图最大匹配且权重最优匹配问题,提出Kuhn-Munkres算法求解最大匹配最小权重匹配的权重设置条件并进行证明,进而设计Hopcroft-Karp与Kuhn-Munkres算法融合框架进行求解.以安徽省宣城市部分出行为例进行模型和算法合理性分析,479辆自动驾驶共享车辆可以满足13575个出行需求;与未考虑接驳费用目标的调度算法相比,调度总费用减少40.8%左右.算法可求解最小车辆规模并降低调度成本.      

资源共享模式下的整车物流路径优化

在对资源共享模式下的整车物流路径优化问题进行分析的基础之上,提出了共享车辆和共享车辆分拨中心两种资源共享模式下的整车物流路径优化网络,构建了以整车运输总成本最小为目标的数学优化模型,并设计了基于遗传算法的启发式算法用于求解该问题。结合华晨宝马、上海通用及广州本田的整车物流运输实例求解,认为文中所提出的资源共享模式可以节约总成本30%,能有效降低运营成本。对不同公路重载单位运输成本下最优成本的变化情况进行了比较分析。结果表明:单位运输成本越大,采用传统单独运输的成本越大,越应采用共享运输模式;但若公路重载运输单位成本与铁路和水路运输的成本越接近,则共享模式的优势越弱,成本节省率也就越低。     

基于共享模式的网联自动驾驶车辆路径规划研究

物联网、大数据、移动互联等新一代信息技术在自动驾驶方面的运用,为交通信息化和智能化带来了新的发展契机.作为集约型的城市交通发展模式,共享出行已成为学界关注的热点问题.在共享模式和自动驾驶协同发展的时代背景下,提出了随机需求下考虑用户等待时间的网联自动驾驶共享车辆路径规划模型.为验证模型的有效性和鲁棒性,在虚拟网格式路网中设计应用算例,基于优化工具Gurobi对模型进行求解,确定最优的网联自动驾驶车辆规模及最优车辆服务路径,并与个体最优情况下的出行成本及能耗进行对比.研究结果表明,共享模式能大幅度减少车辆数,降低系统总体成本及能耗,在提高车辆使用率和可持续性方面效果显著.     

多目标低碳车辆路径优化模型及求解算法

为有效降低物流配送过程产生的能耗和碳排放,控制配送成本,以传统带时间窗车辆路径问题为基础,研究低碳条件下的车辆路径问题.通过三角概率分布在合理速度区间内对车辆速度进行估算,综合考虑车辆行驶速度、载重量及运行里程构建碳排放计算模型,建立以系统总成本最低、车辆周转时间最小的多目标低碳车辆路径优化模型.将新兴多因子优化算法中协同进化和信息交互的思想应用于NSGA-II算法,提出增强型NSGA-II算法.算例结果表明,多目标优化模型可以更好地兼顾不同物流配送参与者的利益,更符合实际决策过程,所提出的ENSGA-II算法在经济成本上平均节省超过3%,在车辆周转时间上平均改进达到5.02%,表现出较好的求解性能.      

城市中心区交通拥堵定价模型及其仿真算法

为改善城市中心区的交通拥堵,以国内城市中心区区域路网为研究对象,以路网车辆整体延误时间最短为优化目标,拥堵收费价格为决策变量,路网饱和度和信号配时为约束条件,建立了拥堵定价优化模型,并给出了基于VISSIM软件的仿真求解方法和步骤.实例仿真结果表明:在城市中心区区域路网采用该定价模型可以找到最优定价及合理的信号配时方案;计算机仿真方法可大幅度降低模型求解难度,并可直观地为交通管理部门制订拥堵定价方案提供理论依据.     

大容量客车疏散路径模型选择

基于我国城市家庭小汽车普及率低的现状,构建停车场、车站以及避难所三者组成的疏散网络。以车辆总疏散行程时间最小为目标,建立以公共交通工具（客车）作为主要工具的紧急疏散路径优化模型,并设计基于最小费用、最大流的求解算法。通过算例说明模型和算法的有效性和可行性,并得到在给定的疏散路网方案情况下,停车场现存车数、车站所需车辆数以及避难所容车数的变化,会引起所有客车最短径路选择变化的结论。     

城市道路交通网络死锁控制策略

为了缓解城市中央商务区信号控制路网超饱和交通堵塞并预防城市交通死锁,将划分出的堵塞区路网上的累积车辆数作为状态变量,建立了堵塞区路网宏观交通流状态方程。根据庞特里亚金极小值原理求解状态方程,确定Bang-Bang控制为最优控制策略,并使堵塞区路网累积车辆数最快达到最优合理值,从而维持路网通行能力最大;最后将该控制策略在广州老城区堵塞路网中进行测试。结果表明:这种基于观测的控制策略能有效遏制超饱和交通并预防交通死锁,且对进出堵塞区路网的车辆实现了Pareto改进。     

时变路网下带硬时间窗的城市生鲜物流配送路径选择

综合考虑现实生活中城市道路交通的时变特性和生鲜物流的时效性,以最小使用车辆数和最少行程时间为优化目标,构建时变路网下带硬时间窗的生鲜物流配送路径选择模型,通过随机方法构造初始解,采用结合2-opt局部搜索机制的改进蚁群求解算法进行求解,并以扩展Solomon R104基础算例对模型和算法进行了验证。