灾害下兵团公路多救援需求点应急物资调度模型及求解

灾害下有效地将应急救援资源调度到救援需求点,能在一定程度上降低灾害带来的损失。本文以应急救援资源到达应急救援需求点全局的时间总和最小为目标函数,以资源配置点可提供的资源供给量小于其资源储备量等作为约束条件,构建基于优化理论的多救援需求点应急物资调度模型,运用蚁群算法进行求解。结果表明,通过局部搜索算法能从众多备选线路中快速搜索出应急物资到达需求点的最短路径。     

基于救援时间的应急资源调度模型与案例

本文以应急救援过程中应急资源调度问题作为出发点,首先分析了应急救援过程中资源需求问题,以例证分析了应急资源的类别与应急资源。考虑应急救援时间构建了多个救援需求点的应急资源调度模型,并给出了解析算法。以实例给出了应急资源调度计算过程及调度方案。     

考虑驾驶员对线路熟悉程度的区域公交乘务排班模型

在允许驾驶员跨线调度情形下,提出了一种考虑驾驶员对线路熟悉程度的区域公交乘务排班优化模型,满足驾驶员的工作时间窗、中途休息、用餐时间等现实因素,以最小化驾驶员成本、正常班及加班费用为目标函数,编制一个最佳公交乘务排班方案。根据问题特征,设计求解该问题的人工免疫算法,定义了抗体、启发式种群算法、适应度函数、免疫操作等。最后,结合算例分析,比较任意驾驶员对不同线路的偏好如何影响调度结果,仿真表明:随着驾驶员的熟悉线路程度增加,乘务排班的费用逐渐减少,虽然其调度成本比现有模型的高很多,但是该模型比较符合实际。     

基于双层规划模型的应急救援调度与路径选择集成优化

城市中突发事件发生后,为有效降低财产损失和人员伤亡,减少应急救援在调度和路径选择等环节的响应时间损失,保障应急救援任务顺利完成,需要对各类应急救援交通资源进行合理调度,并在起讫点间根据路网实时交通状态,动态选择行驶路径,减少其路段行程时间。在多目标应急救援调度和最优路径选择目标分析的基础上,提出了一种考虑不同类型应急车辆调度和最优路径选择的双层规划的集成优化模型。在上层模型中,主要考虑应急救援车辆的调度费用成本,通过最小化应急救援车辆的固定成本、容量成本和时间成本,来确定不同类型应急车辆的出救位置和相应出动车辆数;下层模型中,主要考虑应急救援车辆的路径在途行程时间,通过最小化动态路网下应急救援的路段行程时间和信号延误时间来确定救援通过的路径,并根据固定的时间间隔动态更新路网的交通状态,使救援车辆尽可能选择避开交通拥堵的路段行驶,从而更快速到达目的地。案例分析结果表明,基于双层规划的应急车辆调度和路径选择集成模型与仅考虑调度或路径选择的模型相比,总调度成本降低了2.67%,总在途行程时间减少了21.05%,路径选择中能有效降低通过沿线拥堵道路的比例,表明模型具有很好的适用性和实用价值。     

Multi-objective Location-routing Problem in Emergency Logistics as Time Varies

应急物流系统的多目标选址-路径问题主要旨在解决应急物流中心的选址问题、物流中心处理能力的设定问题和各类应急物资车辆运输路径的选择问题.基于既有研究成果,主要考虑时变条件下物资需求的多样性特点,兼顾应急物资类型的多样性特点和物流中心最小处理量要求,以运输路线能力和含有富余度系数的物流中心能力为约束条件,以时间和费用最小化为优化目标,建立了更为完善的多目标0-1混合整数线性规划模型.采用百分比无量纲化技术消除优化目标的量纲,并设计了基于目标规划的模型求解算法.通过算例试验,对比分析了0-1混合整数线性规划模型与既有模型的时间和费用.结果表明,相较于既有模型,该模型所得的选址-路径方案在费用和时间的消耗上都有所下降,更符合应急物流管理的实践工作.     

基于遗传算法的公共自行车租赁站点调度需求量分析

为有效改善调度员在城市公共自行车调度中凭工作经验确定租赁站点调度需求量所存在的盲目性,对科学性调度予以提升的同时缩短调度成本与时间,划分城市公共自行车租赁站点调度需求量模型为整数最优化规划问题,注意调度触发时间与系统稳定性,并以系统在高峰时段最晚调度启动时间、最强整体稳定性为目标构建城市公共自行车租赁站点调度模型.并根据模型特征对二人竞赛选择、十进制编码、非均匀变异及算术交叉的遗传算法进行设计,求解该模型.采用调度实例对该算法与模型可行性予以验证,将最优租赁站点调度需求量计算出来.结果显示,根据该模型所得调度需求量实施调度可将调度启动时间延迟到1.33 h,使调度启动时间得到有效延缓,同时也在很大程度上缩减了调度工作量.     

公共白行车租赁站点调度需求量模型研究

为降低城市公共自行车调度过程中调度员凭经验确定各站点调度需求量的盲目性,提高调度科学性并缩减调度时间和成本,将城市公共自行车租赁站点调度需求量模型描述为最优化整数规划问题,考虑系统的稳定性和调度触发时间,以高峰时段系统的整体稳定性最强、调度启动时间最晚为目标建立公共自行车租赁站点调度需求量模型.针对该模型特点设计了十进制编码、二人竞赛选择、算术交叉、非均匀变异的遗传算法对模型进行求解.通过调度实例验证模型和算法的可行性,得到各租赁站点的最优调度需求量.结果表明,按照该模型求解出的调度需求量进行调度能够延迟高峰时段的调度启动时间至1.33h,较站点均一化存放率调度延迟0.67h,极大地延缓了调度启动时间并缩减调度工作量.      

多目标公交车辆与司机调度问题元启发算法设计

公交车辆与司机调度问题是智慧公交管理中的核心问题之一.针对我国人车固定作业模式下,相关研究中成本考虑不周全、算法通用性差和算法测试不充分等局限,设计了1个多目标公交车辆与司机调度问题元启发算法.算法支持电动车辆调度,适用于单线或跨线运营管理,满足人车固定或人车分离的调度模式,也支持灵活的车辆与司机相关参数设置.算法顾及...     

多模式区域公交协调调度模型和算法

考虑公交内部及公交和地铁、长途客运之间的换乘衔接问题,满足最小和最大发车间隔等现实约束因素,建立了一类多目标多模式公交协调时刻表模型,在某时段内分别追求非换乘和换乘出行者在所有站点的等车时间最少和所有车辆到达站点时的泊位数最多.利用约束法将该问题转化为单目标规划问题.根据模型特征,设计求解该问题的改进细菌觅食优化算法,定义解的编码方案,设计产生初始种群的启发式算法,将梯度概念引入移动步长进而改进细菌觅食操作.最后,结合一个简单算例,比较单模式和多模式区域公交协调调度之间的差异,分析了站点通行能力对调度结果的影响,并将该算法与其他智能算法进行了比较分析,从而验证了模型和算法的正确性和有效性.     

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.