鲁棒交通网络设计方法

为了更好地指导交通规划实践、提高规划方案应对风险的能力,在分析交通需求预测不确定性的基础上引入鲁棒设计概念,阐述了交通需求预测与鲁棒规划方案的关系.采用随机需求假定,以随机规划理论和均值-方差模型为基础,建立OD需求不确定的鲁棒交通网络设计模型;以蒙特卡洛模拟和遗传算法为工具,设计求解随机双层组合优化问题的实用算法.最...     

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交通网络设计问题是交通规划理论的一个重要组成部分,即在资金有限且考虑出行者决策行为的情况下,制定最优投资策略.由于人工费、材料费和使用费等的不确定性,路段的修建成本存在不确定性.本文通过改进预算投资约束,应用鲁棒优化的方法同时考虑出行者的路径选择行为,建立路段修建成本不确定的交通网络设计的鲁棒模型,并利用基于割约束的混合整数线性规划算法求解此模型,进而得到一个受修建成本扰动较小的鲁棒最优解.通过算例表明,在修建成本不确定的交通网络设计中,本文提出的鲁棒优化方法可以得到比传统确定性问题更加可靠的解.     

基于双层规划的危险货物配送路径鲁棒优化

针对不确定环境下带时间窗的多配送中心危险货物配送路径优化问题, 提出一种含鲁棒控制参数的鲁棒优化方法; 综合考虑危险货物运输风险、运输费用和服务时间窗, 构建了危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化模型, 上层模型追求运输风险和运输费用最小化, 下层模型采用用户均衡交通分配模型; 根据Bertsimas-Sim鲁棒优化理论, 对含有不确定参数的上层模型进行鲁棒对等转化; 联合增强型Pareto遗传算法和Frank-Wolfe算法构建了求解多目标双层鲁棒优化模型的混合算法, 采用3段式编码和解码方法、等位匹配交叉操作以及翻转变异等遗传操作方法求解上层模型, 采用Frank-Wolfe算法求解下层用户均衡模型; 以经典的Sioux-Falls交通网络为例, 对含有3个配送中心、7个需求点的危险货物配送路径优化问题进行案例分析, 以验证模型及其算法的合理性。研究结果表明: 当鲁棒控制参数分别为0、30和60时, 构建的混合算法能分别快速得到3、2和3组鲁棒最优解, 且所有解均为包含具体运输路段和发车时刻的配送方案, 而非配送顺序; 该混合算法与传统两阶段启发式算法相比, 运算时间能节省54.74%。可见, 该混合算法无论是在求解效率上, 还是在解的表达形式上均优于两阶段启发式算法, 能较好地完成不确定环境下危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化任务。      

应急救援物资与伤员协调转运的两阶段调度优化模型研究

通过应急救援物资和伤员的协调转运提高救援效率,研究直运方式下,一个救援中心,多个受灾点之间单位运输需求协调转运的调度优化模型.以最小化车辆的在途时间为目标,建立了两阶段的数学模型,并进行了数据模拟和求解.结果表明模型能有效地解决车辆的配置和调度,能够协调物资和伤员两种类型的转运需求,并且最小化运输成本.     

处置非常态突发事件应急物资动员模型研究

为满足非常态突发事件对物资的需求,将应急物资动员问题抽象为动员点选择、动员点上动员量的确定和动员点到需求点的最佳路径调配等问题.采用模糊数刻画动员时间的不确定性,建立了有限制期的应急物资动员模型,给出了相应求解思路和计算步骤.最后,以某区域突发事件发生后面粉动员方案的生成为例,得到模糊条件下有限制期的面粉动员方案.     

基于不确定旅客需求的高速铁路鲁棒列车开行方案研究

针对现实中旅客需求的不确定性，将旅客需求划分为必须满足的确定性旅客需求和可适当满足的波动性旅客需求，以极小化铁路运营公司总运营成本为目标，利用轻鲁棒技术，构建不确定旅客需求下高速铁路鲁棒列车开行方案优化模型。本文所提出的优化模型无需事先给出线路备选集，只需提前输入铁路走廊相关参数和旅客需求分布，即可得到旅客需求驱动的列车开行方案，避免了备选集合设置不合理对列车开行方案质量的影响。另外，通过引入线性化技术将模 型转化为整数线性规划模型，利用MATLAB平台调用GUROBI进行求解。最后，将模型应用到武汉-广州高速铁路走廊上，验证了其有效性。结果表明，优化后的方案能更好地处理旅客出行需求的不确定性，为编制高速铁路鲁棒列车开行方案提供一定的理论依据。     

应急设施鲁棒优化选址模型及算法

为解决不确定情况下应急设施选址问题,采用鲁棒优化方法处理应急节点权重的区间估计,基于最优的设施选址到各个应急节点的赋权距离之和最小,建立有限期要求的不确定性应急设施选址模型,并给出了模型的求解算法,比较分析了鲁棒解与确定情况下的最优解。分析结果表明:当情况发生变化后,在确定情况下得到的最优解将发生较大的偏差,而在所有可能发生的情况下,鲁棒解与最优解目标函数值的最大偏差最小,因此,不确定性应急设施选址模型的解可以有效规避风险。     

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在城市交通网络中,每个交通小区的交通发生量以及吸引量与其经济发展水平、土地利用、人口数量等因素密切相关,通常能够较为准确的预测,而小区之间的交通需求很难准确的预测. 本文假定所有起讫点的交通发生量和吸引量是确定的,而OD需求不确定且属于一个有界区间,利用鲁棒优化的方法建立OD需求不确定环境下考虑用户均衡约束的交通网络设计极小极大模型,并提出了灵敏度分析结合相继平均法(MSA)的求解算法. 数值算例表明,利用鲁棒优化方法得到的网络设计方案较传统的确定性网络设计方案具有更高的可靠性.     

三峡库区应急资源鲁棒优化配置研究

按照海事管辖范围划分三峡库区水域,并以国家相关规定为依据,综合考虑水域风险,分析三峡库区各水域应急资源的不确定需求.在探讨水上救助基地应急资源配置机理的基础上,以应急资源配置总损失和总时间最小为目标,构建三峡库区水上救助基地应急资源鲁棒优化配置模型.以巡逻船为例,得到各种不确定需求情形下的巡逻船配置优化方案.研究结论表明:鲁棒优化配置方案基本能实现总配置效果优化。当扰动需求总数位于中间值时,三峡库区水上救助基地巡逻船配置系统表现出较好的稳定性,此时巡逻船的机动性较强,巡逻船配置总量最低。研究成果有助于决策者的风险偏好选择,实际应用意义较强,也可为内河相似水域应急资源配置提供决策参考。     

多品种燃油海运库存路径问题鲁棒优化模型与算法

针对需求不确定下的多品种燃油海运库存路径问题(Maritime Inventory Routing Problem, MIRP),提出非专用舱室和非固定停靠供应港的船舶配送策略,通过设置供货商保守系数给定条件下的累积航次多品种燃油不确定需求预算阈值,构建以供货商燃油库存与配送总成本最小化为目标的MIRP非线性鲁棒优化模型,并设计了改进混合自适应遗传算法求解模型。算例结果表明,非专用舱室和船舶非固定停靠配送能有效降低供货商燃油库存与配送总成本;供货商在各需求港关于各品种燃油的保守系数均存在某个不同的恰当值,当保守系数超过恰当值时,客户服务水平变化趋于平缓。研究结论可为供货商多品种燃油MIRP提供决策参考。     

输出反馈控制系统的鲁棒稳定性

本文讨论了开环系统的状态方程描述中各矩阵均含有不确定性时，经输出反馈构成的闭环系统的鲁棒稳定性，同时教室了非结构式不确定和结构式不确定两种情况，并分别给出了相应的鲁棒稳定性判据。     

重大突发公共卫生事件下城市应急医疗物资配送

为了在发生重大突发公共卫生事件时提高城市医疗物资的应急救援效率, 减少人员伤亡与经济损失, 在分析重大突发公共卫生事件特点与应急物流特征的基础上, 将需求紧迫度作为配送影响因素, 提出以辖区人口、感染确诊及疑似病例、医疗物资需求点规模、医护人员数量和医疗物资缺口率为评价指标的医疗物资需求点需求紧迫度评价指标体系; 针对医疗物资应急物流的特点, 调整医疗物资配送时间窗参数, 建立由车辆行驶成本、配送延误惩罚成本和无配送延误补贴费用组成的总配送费用函数, 并考虑配送车辆载重、配送时间窗、医疗物资需求紧迫度等约束条件, 构建使总配送费用最少与需求紧迫度高的需求点优先配送的双重目标, 优化了医疗物资的配送路径; 依托SPSS、Yaahp和MATLAB软件平台, 结合算例, 利用层次分析法与遗传算法求解考虑与不考虑需求紧迫度的医疗物资应急物流配送路径优化模型。研究结果表明: 重大突发公共卫生事件下, 相对于不考虑需求紧迫度的配送路径, 考虑需求紧迫度的最优配送路径不仅对需求紧迫度较高的医疗物资需求点进行优先配送, 同时还使总配送费用减少了5.8%;需求紧迫度的引入能极大地改善调度的盲目性, 基于配送车辆载重、配送时间窗、医疗物资需求紧迫度等约束条件所构建的双目标优化模型能够有效地提高应急救援效率和减少不必要的调度成本。      

考虑行驶时间不确定性的合乘路径鲁棒优化方法

为应对实际合乘过程中时间不确定性带来的负面影响,本文研究不确定行驶时间下的合乘问题。采用预算不确定集合描述时间变量,引入不确定性水平可调节的预算系数,构建以车辆总里程最短和车辆数最少为目标的合乘路径鲁棒优化模型。并设计两阶段算法求解,第1阶段以两乘客间的可行合乘路径为基础,从车辆总里程节省率和乘客时间窗匹配灵活性两方面设计公式量化合乘匹配机会,以匹配机会为权重构建乘客图网络并聚类乘客需求;第2阶段设计以顺序插入启发式方法构造初始解的禁忌搜索算法求解。案例数据实验结果表明：本文聚类方法能保证优化质量并提高85%以上的计算效率,同时能缩减乘客等车时间和绕行距离;增大预算系数时解的鲁棒性逐渐提高,但会增加10%~40%的车辆数并降低1%~10%的里程节省率;大规模乘客案例和窄时间窗案例的合乘路径对不确定时间的敏感性更高,宽时间窗案例无需增加过多额外车辆和总里程就能达到较高水平的路径鲁棒性。     

基于层次蝙蝠算法的应急车辆调度与交通疏散协同决策

城市路网多事故应急救援中，因交通拥堵造成应急车辆滞留现象时常发生，严重影响道路交通事故救援效率.提出通过交通疏散提高救援路径的可靠性，构建双层规划模型对应急车辆调度和交通疏散进行协同决策. 设计一种双层蝙蝠算法，上层算法在应急车辆需求、事故时间窗和可用车辆约束下求解响应时间最短的调度方案，下层算法在路段容量和疏散需求约束下求解多条最短路径的交通疏散策略，从中选取最短时间路径. 算例结果表明，本文模型通过缩短应急车辆在途时间有效提升了应急救援效率，算法具有优秀的寻优能力和运行速度.     

单配送中心快递企业共同配送车辆鲁棒调度研究

考虑到不确定因素在快递企业共同配送车辆鲁棒调度问题中广泛存在,为了改善快递企业的服务水平,并缓解快递派送中由于不确定因素带来的客户满意度低的现状,采用鲁棒离散理论的相关知识,建立了车辆路段等待时间不确定情形下的单配送中心快递企业共同配送车辆调度的多目标鲁棒优化模型,然后根据转化规则,将鲁棒优化模型转化为确定型优化模型,并采用改进的遗传算法对其进行求解。结果表明,快递企业采用共同配送模式可以有效降低成本,节约时间,而且企业决策者可以根据所考虑的不确定性值G 的大小,选择自己偏好的车辆调度方案。     

应急救援物资多式联运的成本最优化模型

针对突发事件中应急物流的特点,提出综合考虑应急救援时效性、经济性和安全性因素的 应急物资车辆调度方法。在参阅国内外众多有关应急物资车辆路径选择问题研究文献的基础上, 综合考虑了时间窗约束（硬时间窗和软时间窗） 及公路、铁路、航空3 种运输方式及路网道路的 脆弱性和可修复性等因素,建立了多应急救援点、多受灾点的应急车辆路径问题模型。问题求解 过程中采用模拟退火算法,并通过算例验证模型与算法的可靠性。结论证明应用模拟退火算法求 解应急物资车辆调度问题时,搜索效率较高;算例结果表明了在应急救援中由于不同的时间窗要 求导致不同类型的物资所选择的路径不同;同时体现了多式联运在应急救援中的应用。     

基于案例模糊推理的应急物资需求预测研究

应急物资是应急救援工作的物质基础和基本保障,如何准确预测灾害应急物资需求量直接关系到突发事件应急救援工作顺利高效的开展.本文通过考虑案例对特征因素的隶属度,提出了运用Hebb学习规则调整特征因素权重值,以贴近度来计算案例间的相似度,寻求最佳相似案例,建立物资需求预测模型解决灾区应急物资需求问题的案例模糊推理方法.最后,以实例分析了该方法的可行性和合理性.该方法很好地解决了信息不精确条件下应急物资需求的预测,为应急决策者提供一定的理论参考依据.     

模糊需求下海上有限运力调度方法

海上发生碰撞、爆炸、火灾等突发意外事故后,由于事故的突发性、伤亡程度不确定、需求紧急顺序不明确和事故点救助物资需求情况不准确等特点,单个岸基反应基地的应急物资储备量经常无法满足事故点的需求,其救助船舶的运力也往往不能将救助物资一次运达。根据上述问题,构建了应急物资调度总时间最短的运力调配模型。借助模糊数学中的三角函数描述事故点需求,并设计了贪婪算法,最后根据算例验证了模型的合理性。     

应急救援中多目标车辆路径问题研究

针对突发事件下应急物流的特点,综合考虑救援时间最短、救援成本最低的应急物资车辆路径调度方法。相对于传统的车辆路径模型,模型中引入道路通畅率这一重要因素作为约束条件,建立适合于解决实际问题的模型与算法。实例结果表明:相对于传统的应急车辆路径求解方法,该模型与算法可有效地缩短救援时间,减少救援成本。     

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在基于走行时间可靠性的交通均衡问题中,普遍存在假设是引起走行时间变异的O D (Origin Destination)需求或路段通行能力的概率分布是精确已知的。然而,现实中这些概率分布很难精确获得.本文放松这个假设而仅要求知道O D需求的前m阶矩(这里m是和路段费用函数的形式相关的正整数),通过运用最坏风险价值和最坏条件风险价值指标定义鲁棒分位走行时间和鲁棒超过期望走行时间,并证明在一般分布下两种出行时间是等价的.基于此定义,通过整合出行者的感知误差,提出了鲁棒分位随机用户均衡(鲁棒超过期望随机交通均衡)模型,模型被表示为一个变分不等式,并证明了解的存在性,然后运用一种启发式算法求解该模型.数值算例显现了模型在应用上的特性及算法上的有效性.