弹性需求条件下城市交通网络设计问题的求解

目前对于城市交通连续平衡网络设计问题的很多研究都是基于固定需求这一条件,在一定程度上不太接近于实际交通网络,有必要对弹性需求条件下的网络设计问题进行研究。文中介绍了弹性需求条件下城市交通网络双层规划模型,采用F-W算法求解下层规划问题、遗传算法和共轭梯度法相结合的方法求解上层模型,在求解过程中对传统的计算方法稍作改变,并通过算例对该算法进行了验证。     

OD需求不确定的离散交通网络设计模型研究

以OD需求不确定性为基本前提,以随机双层规划和均值方差理论为基础,建立OD需求不确定离散交通网络设计的基本模型.根据需求不确定的交通网络设计模型特点,建立基于Monte Carlo模拟和遗传算法的算法,实现了对问题的有效求解.Sioux Falls网络的计算结果表明,本论文的模型和算法可以很好地应用于中等规模网络.     

连续平衡网络设计问题的双层规划模型及其求解算法

本文采用双层规划模型描述续平衡网络设计问题，设计了基于灵敏度分析法的启式求解算法，并给出了一个简单的算例。通过和以前的几种求解算法相比较，本算法在准确性和计算量方面都令人满意。     

考虑环境影响的分流路网设计双层规划模型

研究了考虑环境影响的分流路网设计问题的双层优化模型。其中，上层模型以系统出行总时间最小，CO排放最小为优化目标，并以路段最大饱和度为约束，下层模型为确定性需求下Logit型随机用户均衡配流模型。使用是否选择道路用于分流作为决策变量，将道路网络离散化，设计了基于MSA-Dail的遗传算法对模型进行求解，并利用Nguyen&Dupuis网络对模型和算法进行了验证。研究结果表明：相比于不考虑CO排放，考虑CO排放影响下所设计的分流路网能够减少2 760 g的CO排放以及145 h的出行时间。同时，还求得了客车和货车的分流路网，并给出了各个路段上客车和货车的交通量。此外，通过对OD出行需求的敏感性分析，发现OD出行需求大小对分流路网决策方案的设计有较大的影响，在实际分流路网设计时，应尽可能获取准确的OD出行需求，并针对高峰期和平峰期设计不同的分流方案。     

基于免疫克隆算法的多枢纽选址与混合网络设计综合优化研究

为了描述多枢纽选址与混合网络设计综合优化问题,引入了双层规划模型建立数学模型.上层模型为多目标规划模型,以最小化网络总阻抗和最小化总投资为目标;下层模型为固定需求的用户平衡配流模型.然后,给出了基于免疫克隆算法的具体求解设计和步骤.接着,给出了算例,在不同决策权重条件下进行求解.算例结果验证了算法的可行性和模型的有效性,同时结果表明在建设枢纽后,当决策偏重于交通网络管理部门时,更倾向于建设新路段以降低网络费用和总费用.     

交通枢纽选址与网络设计同时优化的模型与算法

考虑到交通枢纽时交通网络的反作用，提出了交通枢纽选址与网络设计同时优化问题；给出了描述该问题的以规划者为领导者、以出行者为跟随者的双层决策模型，这种模型是基于交通均衡分配的；最后，探讨了求解此模型的算法，并给出了实际算例。     

连续需求下整合关税成本的选址-库存模型

针对国际物流网络设计中忽视连续需求下库存成本影响问题,基于梯级库存持有成本和产品的价值增值过程,建立了连续需求下包含关税成本的多层级选址-库存模型.模型考虑了设施打开成本、运输成本、库存成本、采购成本、生产成本和关税成本之间的相互影响关系,同时对网络结构参数、运输量和订货批量进行决策.利用粒子群优化算法对多个不同的算例进行了求解.算例结果表明:在国际物流网络设计中,考虑关税影响能够带来明显的成本节约,而且随着需求、单位运输成本和库存成本的增加,这种节约会增大;建立的模型和设计的粒子群优化算法是有效和可行的,可以用于国际物流网络设计.     

网络扩容和拥挤道路使用收费的组合模型及求解算法

研究了网络扩容和拥挤道路使用收费组合问题 ,建立了双层规划模型 ,其中上层模型以网络的净效益最大化为目标 ,下层模型是一个弹性需求的随机用户平衡 ( SUE)模型。鉴于双层模型求解的复杂性 ,设计了一个基于步长加速法和惩罚函数法的启发式算法 ;实例计算表明 ,该组合模型的结果比纯拥挤道路使用收费的结果更合理、更容易为公众所接受 ,增强了实施拥挤道路使用收费的可行性     

城市道路网容量的数学模型与算法研究

设计了既能体现道路网交通特性，又能综合考虑道路网服务水平、交通的环境影响等隐含因素的城市道路网容量数学模型。以平衡配流算法为基础，设计了模型的求解算法，该算法能快速求解大规模道路网络的容量计算问题，并给出提高道路网容量的方向。     

面向时间敏感网络的车载以太网网络架构多目标优化

车载电子电气架构的网络架构深刻影响智能网联车辆的通信安全性和确定性。针对面向时间敏感网络（TSN）的区域-功能域电子电气架构，本文首次建立了以端口数均匀、负载均衡和信息流端到端延时最低为优化目标的网络架构多目标优化框架。通过求解TSN流量调度问题获得信息流延时，将流量调度抽象为周期性车间作业调度问题（JSP），提出适用于流量调度的多种群遗传算法（MPGA），相比于传统遗传算法求解效果提高16%。为了快速求解多目标优化问题，设计了改进的快速非支配排序遗传算法（NSGA-II），通过引入迭代因子和拥挤因子对算法进行自适应交叉变异概率改进，优化效率提高了25%。仿真验证了多目标优化框架的有效性并为面向TSN的车载以太网网络架构优化提供了一种设计思路。     

不确定需求条件下的交通平衡问题分析方法研究

对不确定需求条件下交通网络平衡问题的分析方法进行了研究。针对不同的需求情形,分别提出了求解交通平衡模型的基于需求点逼近的点估计法和基于模型的表达式分析法。首先给出了点估计法求解交通网络平衡问题的过程,研究了点估计法的局限性;然后,提出了求解交通网络平衡模型的表达式分析法,即从模型表达式出发,在需求分布为已知的条件下计算模型的解,包括模拟法、公式稚导法和情形概率法,并以用户平衡模型求解为例,分别研究了各种方法具体的适用范围和求解过程。最后通过实例,对各种分析方法进行了对比分析。     

基于实物期权的离散交通网络设计模型

为了克服传统4阶段法中对于现实条件的不合理假设,以需求不确定性为基本前提,将优化方案分为动态策略和静态策略2种,以成本回收和路段更新为约束条件,使用实物期权解决了优化策略灵活性价值的问题,给出了考虑时间因素的不确定优化模型,同时确定了交通网络的最终形态和建设序列,克服了传统网络优化不考虑决策方案灵活性的问题.随后使用基于最小二乘蒙特卡洛、遗传算法的网络优化模型的求解方法,实现了对问题的有效求解,并给出了算例.Nguyen Dupuis网络的计算结果表明:(1)实物期权可以有效地描述建设方案的灵活性,提高决策的合理性;(2)期权的价值随着需求波动性的增加而提高,建设方案也会提前;(3)实物期权更加符合交通建设适度超前的概念.     

拥挤条件下的公交平衡配流

为公交配流问题设计了一个基于户平衡的模型和求解算法，并给出了一个简单的算例。     

VMI模式下的随机库存路径问题

设计了一套求解随机库存路径问题的启发式算法,该算法首先对随机顾客需求进行确定化处理,将问题转化为确定需求的库存路径问题,然后利用修正的经济订货批量公式计算各顾客的配送周期,最后通过求解周期车辆路径问题得到随机库存路径问题的近似解。     

基于电子表格的仓储配送课程实训设计

为了满足企业对人才的需求，按照”工学结合”的要求，本文利用电子表格的函数、图表功能和规划求解工具，结合物流管理相关岗位能力需求和现有教材设计了一套仓储与配送课程实训项目，可供学生进行合同管理、甘特图、数据透视表管理库存、单设施物流中心选址、运输问题求解等内容的实训，可达到增强操作能力、提高实训效果的目的。     

公交换乘优惠的双层规划模型

对城市公交线网换乘优惠幅度的确定问题进行了研究.考虑了换乘优惠政策的实施对乘客采用公交出行的需求量和乘客对公交线网路径选择行为改变的影响,将该问题抽象成一个双层非线性规划模型,上层模型实现网络经济效益最大化,下层模型为基于弹性需求的随机用户平衡模型.最后通过一个算例来建立公交换乘优惠的双层模型,并采用基于惩罚函数的直接搜索法对模型进行求解.结果表明:该双层模型能够在实现公交网络效益最大化时确定合理的换乘优惠幅度.     

轿车车身内布置方案设计的一种基于实例推理的方法

文章研究利用基于实例推理的方法用于汽车车身内布置方案的设计问题求解，提出了车身内各对象的面向对象的实例表达及交互式设计方法，ＣＢＲ在车身内布置设计中的规划及辅助决策。     

考虑异质性出行需求的主支线公交树网络优化设计

公交线网优化设计是指在一定的运行约束条件下,选择1组公交线路和相关频率以达到优化目标的设计过程,可以表示为一个优化问题。针对具有高异质性出行需求的主支线公交树网络,在考虑客流需求和运营约束的前提下,以用户和运营者的成本最小为目标,提出了1种多目标非线性混合整数优化模型。优化变量为候选线路服务频率。为求解这一模型,设计了1种基于改进的布谷鸟算法的高效元启发式方法。该方法包括初始候选路线集生成过程;基于MNL模型的公交分配过程;确定路线服务频率的改进布谷鸟算法过程。通过算例验证了该方法的有效性和适用性。数值分析结果表明,该算法通过对所有可能的候选路径的服务频率选择得到接近最优的公交线路网络。另一方面,通过保持高峰时的公交线路为有效备择线路,为具有异质性出行需求的网络的重新设计提供了更好的解决方案。此外,该系统在1次运行中产生了1组帕累托解,其允许公交线网设计师评估运营商成本和乘客成本并做出折中方案。通过比较3种算法的计算结果和CPU时间,证明了改进的布谷鸟算法的可靠性和有效性。另外还研究了最优公交网络设计与公交运行速度、总需求规模等关键设计输入参数之间的关系,分析结果表明,关键设计输入参数与最优公交网络具有一定的协同效应。模型与算法为实际的大规模主支线公交树网络的优化设计提供了1种有效的工具。     

基于GIS的公路应急资源调度最优路径分析模型

本文针对公路抗灾抢险时对实时动态网络最优运输路径查询的需求,提出了基于GIS的公路应急资源调度最优路径分析模型。该模型以公路路网基础数据和电子地图为基础,建立基于GIS的动态道路网络。同时,对于经典的Dijkstra算法无法求解出实时动态的网络地图的最优路径问题,提出结合交通流状况对道路通行的影响,加入最小通行阻抗这一概念对Dijkstra算法进行了改进和优化。优化后的Dijkstra算法能够更好地提供动态网络地图的最优运输路径分析功能并成功应用于此模型,为辅助应急资源的调度提供技术支撑。     

考虑多目标的城市停车换乘选址优化模型及算法

停车换乘选址问题是城市交通网络设计研究的重点领域,已有研究的优化目标多集中在系统总费用方面,而对交通可持续发展方面考虑不足。为此,提出综合考虑多方面目标的停车换乘设施选址优化模型及其求解算法。首先,基于超网络理论,提出多方式城市交通系统的超网络模型并定义O-D (Origin-destination)间的超路径、有效超路径及子路径,结合出行者出行过程及交通网络拥挤特征,给出超路径费用的数学表达;其次,基于多方式交通网络随机均衡配流结果,构建交通总阻抗、污染物排放量以及交通系统公平性等系统优化指标的计算模型,并建立用以描述停车换乘设施选址问题的多目标优化模型;进而,以多目标系统优化模型为上层问题,以超网络下满足Logit分配的多方式交通网络配流模型为下层问题,构建描述城市多方式交通系统停车换乘设施选址问题的双层规划模型,并基于模型特征,结合“记录-搜索”思想设计非支配排序遗传算法进行求解;最后,基于Sioux Falls网络设计算例。研究结果表明：算法能够在有限的步骤内搜索到90%以上的Pareto最优解;平均而言,停车换乘措施使得交通总阻抗减小了0.31%,污染物排放量减少了7.32%...