带时效性约束的物流中心选址研究

论述设施选址的时效性约束问题,构造带时效性约束的物流中心选址模型,分析求解重心选址模型传统迭代算法的局限性,提出一种新的基于Matlab优化函数的精确算法,并给出算例,验证模型和新算法的可行性。模拟分析表明,基于Matlab函数的新算法,编程简单,功能强大,能够求解传统迭代算法无法求解的带时效性约束选址问题。     

基于弹性需求的连续平衡网络设计问题的双层规划模型及其求解算法

在固定需求条件下求解网络设计问题是不全面的，本文采用双层规划模型描述基于弹性需求的连续平衡网络设计问题，设计了基于灵敏度分析法的启发式求解算法，并给出了一个简单的算例。     

提高公共交通需求量的灵敏度分析方法

对３种交通模式（公交车，一般机动车，自行车）的城市混合交通均衡配流模型进行了灵敏度分析，建立各交通模式的需求及路段流量与公共交通各项特性指标的线性的近似关系式；然后提出合理分配投资金额以使公交需求量达到最大的整数线性规划模型，并设计了求解算法；最后进行了数值试验，实验结果给出了公交车需求与舒适度、转车次数及票价３个参数的近似关系式，以及投资金额的最优分配方案。     

考虑出行时间窗的定制公交线路车辆调度方法

为提高定制公交系统的运行效率,研究了带乘客出行时间窗约束的多条定制公交线路车辆调度方法。给出了乘客出行站点合并方法,将公交车早到、晚到站点所造成的乘客损失转变为当量运营里程,以多辆公交车总运营里程最小为目标,考虑乘客的站点约束、公交车容量约束以及乘客的出行时间窗,建立了定制公交车辆调度优化模型。其次分析了乘客出行起点、终点对模型求解的影响,通过提出虚拟源站点,将多辆定制公交车的调度问题转换为多旅行商问题;基于后向推导原则设计贪心算法求得模型的可行解;之后基于遗传算法,采用自然数编码机制,将每个站点作为基因位,按照访问次序排列成染色体对应问题的解;最后给出了贪心算法和遗传算法的流程。在理论研究的基础上以定制公交线路为例对建模过程和模型的求解过程进行了阐述。研究结果表明：所建立的优化模型能够输出合理的多条定制公交线路车辆调度方案,不仅可以给出每辆定制公交的途经站点、运营里程,还可以给出每个站点的准点程度以及由于公交早到、晚到折算得到的当量运营里程;在求解算法质量方面,与可行解相比,相对最优解输出的方案能够使综合运营里程降低10.4%;模型求解时间为30.3 s,可以满足定制公交企业的实时性需求。     

基于GIS的多模式动态网络装载程序设计研究

给出了一个基于GIS的多模式动态网络装载程序设计流程。首先，给出了一个新的基于GIS的框架，使之能够用于动态的交通数据的融合、分析以及可视化。这个框架的主要特征是将用于显示空间地图数据与用于动态网络装载的动态交通信息融入统一的体系中。而后给出了相应的多模式动态网络装载程序流程，包括：数据输入，数据预处理以及相应的多模式动态网络装载程序。最后，给出了相应的仿真试验以及结论。     

城市公共交通系统中低碳出行合理路径算法

应对公共自行车发展的趋势,针对城市多模式组合网络路径算法研究中对路径合理性和用户偏好关注的不足,提出一种新的出行路径寻优算法。根据居民出行的一般规律分析了一般路径的构成特征,并充分考虑了居民出行策略的个性化。根据＂低碳出行＂路径选择问题的描述,引入＂多元标号＂的概念,提出了基于经典Dijkstra算法改进的分层标号算法。给出了算法的详细求解步骤,而且通过算例对新算法的适应性和有效性进行了验证。     

BRT线网优化模型研究

根据城市公共交通线网的组成和结构特征,在常规公交线网评价指标体系研究的基础上,给出了衡量多式公共交通线网运力资源分布均衡性的新指标.以给定的公共交通出行OD为前提,在考虑出行者策略选择的基础上,提出了在既有城市公共交通线网条件下对BRT线网进行设计和优化的模型,给出了求解思路,通过模拟系统开发,采用遗传算法和PSO(particle swarm optimization)算法相结合的混合启发式算法对模型进行了求解.     

地下快速路出入口集散点选择模型

分析了地下快速路出入口选址时要考虑的需求距离递减特性、分担率以及集散效率3个因素,以集散效率最大化为目标,建立了针对地下快速路的集散点选择模型.利用均衡分配模型,提出地下快速路分担率求解的迭代算法,求解趋于稳定的分担率以及集散效率最大化情况下的集散点位置.最后给出一个算例,对提出的模型和迭代算法的可行性进行了验证.研究结果表明:集散点选择模型能够求得最优解,迭代算法能够使分担率趋于稳定、模型收敛,最终使集散点实现全局最优.     

指数函数拟合公路隧道工程沉降规律的方法研究

对于指数函数回归,只当采用乘积随机误差时才能够线性化。导出了采用乘积随机误差及采用线性化回归方法时,指数函数因变量的数学期望的表达式,该式表明,该因变量的估计值并非是其数学期望的估值。分析表明,采用线性化回归方法所求指数函数的回归系数不满足该因变量的残差平方和为最小。基于上述不合理现象,对指数函数的回归计算应采用非线性回归方法求解。文中给出了采用高斯-牛顿法或借助MATLAB软件中nlinfit函数求解指数函数非线性回归的方法。实例进一步表明,采用非线性回归方法拟合效果显著优于线性化的回归方法,且借助MATLAB软件易于实现。     

基于出行需求的城市多模式交通配流模型

分析了城市多模式交通系统的结构特征,基于图论提出了一种分层网络结构来描述该系统,进而研究了出行者在多模式交通网络中的复杂选择行为(包括交通模式选择和路径选择);同时考虑了不同交通模式的道路流量之间的相互干扰,基于交通需求构造了城市多模式交通网络的广义费用函数和路段阻抗函数;在此基础上,提出了城市多模式交通网络平衡配流的变分不等式模型,并设计了求解算法;最后,用一个简单算例对模型及算法的有效性进行了验证。结果表明:提出的模型及算法是有效的。     

弹性需求下的组合出行模型与求解算法

研究了弹性需求下的组合出行行为,利用网络均衡理论和超级网络方法,给出了弹性需求下组合方式出行的混合网络均衡条件,提出了与均衡条件等价的变分不等式模型,讨论了模型解的存在性和唯一性。设计了求解模型的算法,并用一个算例分析了模型参数对模型求解结果和算法收敛性能的影响。结果表明:该模型能够有效地描述人们的组合出行行为。这一研究将有助于加深对交通行为的理解,有助于合理规划与布局停车换乘设施以及协调发展多种交通方式。     

弹性需求随机路网的可靠性

路网的可靠性分析是反映路网性能的重要手段,但现有的可靠性指标还不能充分反映路网的性能。基于净经济效益概念,提出一种新的可靠性指标以描述弹性需求随机路网的性能。新的可靠性指标定义为路网的净经济效益满足给定水平的概率,是一种能够反映路网综合性能的指标。针对路段通行能力分布的不同假设,给出分别基于MonteCarlo法和解析法的两种不同算法求解可靠性模型,并讨论了两种方法的特点和应用范围,同时用一个简单的例子进行了说明。     

多模式的城市混合交通均衡配流模型及算法

针对我国城市交通的实际情况，配方考虑了３种基本的交通方式以及它们之间的运量需求分离关系，分析了３者的均衡配流原则。在此基础上，建立了一个多模式的城市混合交通均衡 流模型，并给出了相应的算法，最后用一个数值例子加以验证。     

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.     

具有变需求的多模式随机动态同时的路径和出发时间问题研究

为了解决在多种交通模式条件下出行者的路径与出发时间选择问题,提出了一个变分不等式模型用于模拟具有变需求的多模式随机动态出行选择行为。推荐了一个改变的投影压缩算法求解相应的变分不等式问题,并给出了算法的迭代步骤。最后在一个相对真实的路网上进行了仿真试验,从两个OD对之间的一个路径上的路径入口流量率以及增补的路径旅行费用状况中可以看出,小汽车和卡车的路径入口流量率以及增补的路径旅行费用都可以达到一种平衡状态,表明了模型和算法的有效性和正确性。     

基于免疫粒子群算法的多供应主体应急物资供应模型求解

为了弥补政府应急物资库供应能力不足,提升救灾物资供应种类、时效和能力,提出由政府认证的协议供应商参与的多供应主体模式,并以供应偏差影响度最小和供应耗时最少为目标,构建了多目标多周期混合整数应急物资供应模型,以解决应急物资多种类动态供应问题。结合免疫信息运作机制和粒子群算法的免疫粒子群算法,以青海玉树地震物资供应数据为例,求出物资供应方案。分析了方案与实际供应数据对比差异,以及模型的有效性。结果表明:多供应主体参与的物资供应模式较传统物资库供应在救援及时性和需求满足度上有明显优势;免疫粒子群算法对多供应主体模型的求解时间较CPLEX求解器有大幅缩短,提升了模型在实际场景中应用的可操作性。     

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。     

一种有时间窗约束的非满载车辆调度问题中的启发式算法研究

设计了一种求解有时间窗约束的非满载车辆调度问题的启发式算法，它将路网中各点首先分组，而后又在局部使用了修正后的C-W节约算法进行路线的安排，最后给出一具体实例来展示此算法的原理及解题过程。通过实例可以看出，此种算法简明、易于理解、可操作性强，能够很好地解决有时限非满载的车辆调度问题。     

基于Kriging算法的隧道衬砌稳定可靠度分析

根据以往的变形压力理论增加了塑性-分离阶段,由此提出了围岩变形压力发展过程的4个阶段,并在上述理论基础上建立了隧道衬砌结构稳定的功能函数,指出了该功能函数的隐式特征在求解可靠度时的困难.利用Kriging算法中变异函数对随机变量特征的表达能力和Kriging算法的插值技术,结合拉丁超立方试验设计抽样方法,推导出了隧道围岩最小支护阻力的变异函数建立方法以及隧道衬砌结构稳定功能函数的插值方法,并给出了建立变异函数和实现隐式函数插值的具体操作流程,从而解决了当隧道衬砌结构稳定功能函数为隐式函数时无法直接求解其可靠度的问题.将此算法分析结果与Monte-Carlo算法精确解相比较,其迭代次数大大减少,而失效概率的绝对误差仅为0.0049%,相对误差为2.523 8%,表明Kriging算法不仅计算效率高,并且能够满足计算结果的精度要求.     

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。