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多阶段带时间约束的变尺寸装箱问题,是将一般的变尺寸装箱问题(VS-BPP)置于动态环境下并加入时间约束而形成的.通过合理的计划对多阶段、有交付时间要求的物品选择箱子进行装入,达到包括箱子使用成本及与物品相关时间成本在内的总成本最小化的目的.问题具有复杂、动态的特点,其在现实中的应用很多.本文将一般的带时间约束的VS-BPP置于多阶段研究框架内,建立了基于确定信息的静态模型和基于滚动更新信息的动态模型,根据问题的特点设计了基于最佳适应规则与迭代松弛定界法相结合的启发式构造算法进行求解.经过实例的运算和分析,证明了方法在求解该问题时具有有效性.     

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分析了辽宁省公路交通网络的基本现状，根据分形理论，利用Hausdorff维数简化算法和空间关联维数的计算方法，测算了以省内国道干线为基础的辽宁省公路交通网络的分维数和网络直通度.通过对比分析数值得出辽宁省干线公路网络的分维数比较低，网络直通度比较高的结论.并指出辽宁省公路交通网络应从提高网络直通度向提升线路等级，从而向缩短运输时间、增大运量的方向转移.     

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研究印度城市道路上设置公交专用道后小汽车出行向公交转移的可能性. 借助新的混合交通流仿真模型测定设置公交专用道后公交服务水平改善状况. 基于陈述偏好入户调查的抽样数据,本文还引入其他影响出行方式转移的变量,标定出行方式选择二元Logit模型. 根据实际和预测数据,确定了公交服务水平改善条件下小汽车出行向公交转移的一系列主要影响因素. 基于两种方式出行时间差,绘制出行方式转换概率曲线,并为多变量宽值域条件下交通方式转移的预测提供一种易于操作的方法.     

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本文对不同进口方向的多辆应急车辆在同一时段内通过同一信号交叉口的协调控制问题进行研究,提出一种基于多智能体的多应急车辆信号优先控制系统.在该系统中引入了相位智能体和管理智能体,同时采用模糊推理理论实现各类智能体的内在逻辑,以及模块之间的协调机制.基于Starlogo多智能体仿真软件,针对特定十字交叉口的多应急车辆优先信号协调控制案例进行仿真实验.结果表明,多应急车辆信号优先控制策略能实现应急车辆在交叉口时间通行权上的优先,同时能够减少应急车辆对其他车辆的干扰,对于提高城市范围内的紧急救援效率,具有一定的实用价值.     

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为了推行公交优先政策,我国一些城市采取了各种策略和措施,其中公交专用道因设置方便易行、成本低而被广泛采用。但是公交专用道的实际运用效果与其所在路段的条件有着密切关系。基于实际交通调查数据,利用仿真分析方法（VISSIM交通仿真软件）,针对设置公交专用道的路段,研究其路段长度与公交专用道运行效果之间的关系。选取了路段行程时间、公交车延误、社会车辆延误和人均延误作为评价指标,对比分析了路段设置公交专用道前后这几项评价指标的变化。结果表明,在路段长度小于500米时,设置公交专用道往往会对路段的交通运行产生负面影响。     

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机场作为重要的基础交通设施,对于地方商业发展和居民生活质量意义重大,航线网络的连通性水平决定了航空运输的服务水平.本文通过运用社会网络分析方法对中国国内航线网络进行分析,通过计算其密度、中心度（程度中心度;接近中心度;中介中心度）、切断点,分析国内机场国内航线的连通性水平;并对切断点进行扩展研究,计算节点删除对连通性水平的损失,并将损失分为直接损失和间接损失.研究结果表明,中国国内航线网络整体连通性水平较低,东西部连通性水平差异较大,同时西部地区也存在特色网络结构,整体网络对首都机场依赖性很强,抗毁能力弱.     

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采用复杂网络理论中的点度中心度、中间中心度、接近中心度等3个关键指标,结合航空货物运输数据,用SPSS对我国航空货运网络进行系统聚类,从城市、区域和航线等角度对货运网络进行层级分析.研究表明：我国航空货运网络分布不均衡,具有明显的枢纽层级城市、区域层级城市、中级层级城市和边缘层级城市等4个层级结构;绝大部分航空货运量、航线、起降架次等集中在少数枢纽层级城市和区域层级城市,其他层级城市则依赖这2类城市进行货物运输中转.亟须合理安排新增航线和新增通航城市以解决航空货运枢纽城市后劲不足等问题.     

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运用复杂网络理论和可视化技术,从网络规模、边权分布、点权分布和网络弹性等角度,对2003—2008年中国和美国航空客流加权网络的结构进行对比分析. 研究表明：中国航空客流网络的规模与美国网络差异较大,但其承担航空客流的能力较强,发展潜力极大;中国和美国航空客流网络的边权分布和点权分布都服从幂律分布,呈现出应对随机攻击的稳定性和协同攻击的脆弱性;对中国和美国网络弹性的对比分析表明,多枢纽网络结构的稳定性远强于“三足鼎形”网络,中国应加强对枢纽的建设和管理.     

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运用NetDraw软件,绘制出我国航空客流网络的结构图. 采用网络理论和方法,从结构特征、统计特征、度分布和中心性等角度,对2002—2008年我国航空客流网络的结构进行实证分析,从而为我国航空客运的发展提供量化参考和理论支持. 研究表明：在我国航空客流网络中,平均每个城市与其他12个城市有直接的航空联系,网络内任意两个城市之间经过平均1.3次中转即可到达;短平均路径长度（2.3左右）和高聚类系数（大于0.7）表明网络具有小世界特性;网络节点的度分布服从双段幂律分布,具有无标度特性;网络的密度值极小,中心性较低,发展不均衡,呈现出明显的“东重西轻”发展格局.     

基于网络视角的航空客流结构分析

运用NetDraw软件,绘制出我国航空客流网络的结构图. 采用网络理论和方法,从结构特征、统计特征、度分布和中心性等角度,对2002-2008年我国航空客流网络的结构进行实证分析,从而为我国航空客运的发展提供量化参考和理论支持. 研究表明：在我国航空客流网络中,平均每个城市与其他12个城市有直接的航空联系,网络内任意两个城市之间经过平均1.3次中转即可到达;短平均路径长度（2.3左右）和高聚类系数（大于0.7）表明网络具有小世界特性;网络节点的度分布服从双段幂律分布,具有无标度特性;网络的密度值极小,中心性较低,发展不均衡,呈现出明显的“东重西轻”发展格局.     

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在枢纽式航线网络蓬勃发展的背景下,蛛网式航线网络作为一种新兴的网络结构,它的出现引起了国内外的广泛关注.针对蛛网式航线网络的要素进行了深入分析,从减少非必要的中转的角度出发,提出旅客时间价值系数的概念,将航空公司的运输成本和旅客时间价值作为总效用,设计出蛛网式航线网络效用模型.通过使用该模型,可以设计出蛛网式航线网络并分析其每条航线的竞争力.基于该模型对于每条起讫节点流（Origin Destination, OD流）可分解的性质,提出了基于效用理论的最短路径算法,利用我国15城市数据建立了蛛网式航线网络模型实例.求解的结果表明,旅客时间价值系数对蛛网式航线网络以及蛛网式航线网络的竞争力的影响.     

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航空运输是国家综合运输系统的重要组成部分,但航空运输网络与综合运输网络在网络特性上区别明显. 与综合运输网络呈现随机网络的特征不同,航空运输网络具有无标度网络的特征,枢纽节点和干线航段的集中度高,网络呈现为轮辐式结构,机场节点是网络中的重要基础设施,也易成为网络效率的瓶颈. 在综合运输大通道上,航空运输方式与其他交通方式的关系表现为在客货运输市场上的自然分工和自由竞争;在综合交通枢纽上则表现为衔接与合作关系. 机场枢纽是体现综合运输效率的关键点,需要其他运输方式的主动衔接与配合,以发挥航空运输高效快速的优势. 基于不同的网络特性,为实现两种运输网络的协同,有必要优化和改善航空运输与综合运输网络的衔接.     

考虑航段相关性的航路拥挤态势多模型 融合动态预测方法

研究航路交通拥挤状态动态实时预测问题,可为缓解航路交通拥挤,优化拥挤管控 策略提供科学的依据.首先,采用神经网络理论建立考虑航段相关性的交通流参数预测模型, 预测航段流量和航段密度参数;然后,运用多模型融合预测算法提高预测精度,基于模糊C均 值聚类算法和航段历史及预测交通流参数预测航段交通拥挤态势;最后,采用雷达实测航迹 数据验证模型的有效性.研究结果表明,本文建立的预测模型同时考虑了时间和空间因素,对 航路拥挤状态预测准确率达到82.29%,预测方法符合实际且对航路交通态势的预测具有应用 价值;同时考虑航段相关性影响和采用多模型融合预测算法能够明显提高预测精度.     

基于鲁棒性的竞争环境下枢纽航线网络优化设计

针对当前航空运输网络的逐步复杂化,通过对枢纽机场选址模式的分析,研究 竞争环境下枢纽航线网络设计方案.首先,在一定的航线网络基础上,定义了旅客效用函 数及捕获能力函数.然后在原有枢纽的基础上,以从竞争者那里获得的最大捕获流为目 标,选址新的枢纽,建立竞争环境下枢纽逐步选择模型,并且设计了求解模型的高效算法. 最后,通过随机产生的案例应用模型,分析模型中各参数变动的情形下,所得枢纽解的情 况;同时,通过枢纽解对计划延误时间的敏感性分析,验证最优枢纽解的稳定性,进而验 证模型的有效性.该模型可为航空公司的航线规划人员提供依据.     

基于集成学习算法的航路网络航段交通拥挤识别方法研究

基于航路网络ADS-B航迹数据定义航路网络航段交通流量、航段交通密度、航段交通饱和度、航段交通接近率4 项交通拥挤状态评价指标;采用模糊C均值聚类算法和航段历史交通拥挤状态评价指标参数划分航段交通拥挤状态等级;结合集成学习算法构建航路网络航段交通拥挤状态识别模型,实现航段交通拥挤状态的识别. 实证分析表明：航路网络交通拥挤状态集成学习识别模型对实验航路网络航段交通拥挤状态识别准确率达到98.34%,采用决策树基学习器优于k 近邻基学习器,且增加的集成学习基学习器数量可提升模型的识别精度;集成学习识别模型的识别性能优于BP神经网络模型,识别方法符合实际且具有应用价值.