动态规划在公路工程中应用的两例

结合公路工程实例分析了采用动态规划解决多阶段决策过程最优化的逆序法的方法与步骤。     

铁路线路设计优化的三维动态规划模型

将铁路线路设计的最优化问题视为三维空间中的路线最优决策问题，采用动态规划法建立了该问题的三维最优化数学模型。通过以人工设计的一条线路为实例，验证并确认了该模型的可行性和有效性。     

不确定性条件下的设备替换优化的 随机动态规划方法

本文提出了一种解决设备更新换代优化（ERO）问题的随机动态规划（SDP）模 型,用以明确地解释在车辆利用中的不确定性,并采用 Bellman 算法解决 ERO SDP 问题. 针对 SDP 状态空间的增长,提出了特殊简化算法,以解决动态规划方法中固有的“维数 灾”问题,确保所需的内存和计算时间不会随着时间范围的增加而成倍增长.并对 SDP 软 件的实现技术、功能和图形用户界面（GUI）进行了讨论,开发了基于 SDP 的 ERO 软件, 并使用美国得克萨斯交通局（TxDOT）现有车辆数据进行验证.对统计结果、软件计算时 间和求解效果进行综合分析,结果显示,使用该 ERO 软件,估计大量成本可以节省.     

基于优化理论和GIS空间分析技术的公交站点规划方法

针对交通规划的特点和目标，介绍一种基于最优化原理和GIS空间分析方法的交通站点规划方法．该方法依据乘客总出行时间最短确定单个线路上的站点个数，结合GIS缓冲区分析和叠合分析，在路线上做站点设置的适宜性分析，确定站点的位置，从而提供一种交通规划的方法．     

动态规划与矩阵位移法结合解结构优化问题

提出了动态规划与矩阵位移法结合起来对链状结构进行优化设计，当所考虑的结构是在线性弹范围内时，分别推导出当外载荷作用于分界面和非分界面的，动态规划的关键方程式－位移状态移植方程式。     

公路路网动态规划方法的研究设计

所谓公路网，指的就是主要以网络形式存在的，由运输节点与公路线路构成的一项有机体。公路路网的动态规划作为国土整体规划、运输整体规划中的一个核心组成部分，是顺利进行公路施工的重要前提，也是编制公路建设、进行公路相关建设决策的一项重要依据。     

基于随机均衡配流的公交线网优化双层规划模型的研究

优化公交线网是提高公交系统服务水平、提升公交竞争力的基础.在城市公交系统特性的基础上,构建了一个用于描述公交系统随机平衡网络优化设计的双层规划模型,并给出了相应的求解方法.     

基于ECRS原则与动态规划的仓储作业流程优化

为便于定量研究仓储系统的作业流程,将传统ECRS(取消、重排、合并、简化)原则与5W1H(why、what、when、where、who、how)提问相结合的方法改进为ECRS原则+动态规划算法相结合的方法,以某物流企业仓储系统为研究对象,运用Flexsim软件建立仓储作业流程模型,对其作业流程中出现的程序拥堵与资源利用情况进行优化。结果表明:基于ECRS原则与动态规划的仓储作业流程优化方法,便于科学设计流程优化方案,能帮助管理者快速准确定位需要改善的工序。与优化前仓储作业流程相比,设备的平均利用率提高18.64%,平均阻塞率降低72.28%,工作流程和资源配置得到简化。研究成果可为企业生产流程优化提供理论依据,为改善流程程序提供新方法。     

基于动态规划模型的部队返程问题优化应用研究

简要介绍了动态规划的多阶段决策过程、最优性原理和最优性定理,并以某军区打靶部队返程运输为例,建立动态规划模型,优化运输计划,达到以尽可能小的代价完成部队返程运输保障的目的,为解决同类问题提供思路。     

基于动态规划的列车节能运行两阶段优化方法

针对地铁列车多站间节能运行优化问题,提出将列车节能驾驶优化过程和时刻表优化过程结合的两阶段优化方法,分别求解两优化过程的全局最优解,从而获取列车在多站间运行的最优操纵策略.首先考虑节能和节时两个目标,构建列车节能驾驶多目标优化模型,结合动态规划多阶段寻优思路,建立一系列包含多个过程指标及约束的子阶段求解模型,逆序求解后获取列车站间运行最优操纵策略的Pareto前沿;其次建立时刻表优化模型,基于动态规划方法,调用各站间Pareto前沿,搜索站间运行时间最优分配方案;最后以北京地铁亦庄线为例,验证两阶段优化方法的有效性和高效性.试验结果表明,与最速操纵策略相比,经过两个阶段优化后的列车牵引能耗分别降低了53.87%和54.69%,两阶段优化过程分别用时258.90 s和0.08 s.     

公路养护资金分配的多目标模糊优化动态规划分析

路面养护决策时,为了将有限的资金分配到最需要养护的路段,发挥最大的经济效益,通常需要将道路使用者和投资者的效益用不同的指标表示。而各指标之间存在不可公度性,本文通过建立多目标模糊优选动态规划的多目标优化模型,求解具有多个量纲不一的定量评价目标,或者既有定量目标又有定性目标的有限养护资金优化分配问题。通过对实例计算分析,验证了模型的有效性。     

动态规划的集装箱多式联运系统运输方式组合优化

集装箱多式联运是一种以实现货物整体运输的最优化为目标的联合运输的组织形式,而集装箱多式联运系统中各种运输方式的优化组合直接关系到货物运输的费用、时间和运输质量.文中对集装箱多式联运系统中各种运输方式的组合优化问题建立了满足现实约束条件的基于动态规划的优化模型,进行了基于MATLAB的算法与程序设计,获得了最优的运输方式组合策略.实证研究显示了该模型与方法的可行性与有效性.     

基于滚动时域优化的共享自动驾驶汽车动态调度方法

共享自动驾驶汽车被视为未来城市交通系统的重要组成部分。本文考虑随机订单需求研究共享自动驾驶汽车的动态调度优化方法。通过建立车辆调度时空网络，分别针对订单分配与空车移位生成车辆运行时间弧，提出车辆调度问题的刻画方法。基于马尔科夫决策框架，以时空节点流量为状态，以时空弧流量为决策变量，建立最大化系统净收益的车辆动态调度优化模型。 采取滚动时域优化思想，建立含前视时间窗的随机规划模型，并利用CPLEX优化引擎，滚动求解车辆动态调度决策结果。Sioux Falls网络算例结果表明，滚动时域优化方法可保证车辆动态调度决策效果，提升系统运营效率。在计算时间限制下，滚动时域方法应优先采用长时间窗中等规模 样本。在最大化系统净收益的同时进一步最小化乘客等待时间，可有效提升车辆动态调度决策效果。     

基于双层规划的动态腹地二级港口物流网络优化

以港口为节点的区域物流与其所在地区的区域经济相互影响、协调发展. 本文研究了二级港口物流网络问题,即港口之间的海上航线系统以及各个港口与其经济腹地之间的集疏运系统的二级网络. 在动态腹地条件下,构建以区域港口群总运输成本为上层优化目标,以个体港口的经济效益为下层目标的双层规划模型. 模型反映了港口竞争力、腹地划分以及运力配备的动态性,因此更接近港口实际. 为有效求解模型,利用Kuhn-Tucker理论将双层规划问题转化成单层规划模型,并且应用算例对模型和算法的有效性进行验证,最后通过Matlab对模型进行了求解. 数值结果表明,双层规划模型及求解方法具有可行性.     

基于动态规划算法的增程式电动汽车能量管理策略优化

提出了一种动态规划改进算法, 根据约束条件确定未来可达状态序列, 通过计算离散状态点间的转移代价, 在保证求解精度的同时, 降低了离线优化计算量; 利用改进动态规划算法设计了增程式电动汽车能量管理策略, 根据能量管理优化问题特点, 建立了动力系统模型和适用于全局优化求解的系统状态方程, 并确定了以动力电池荷电状态为系统状态量和增程器发电功率为系统控制量; 在迭代计算过程中, 将发动机燃油费用和动力电池电能费用之和作为目标函数, 构建了基于北京主干道不同行驶里程仿真工况, 得到了驱动电机需求功率最优分配结果; 提取了增程器启停状态与动力电池荷电状态和驱动电机需求功率二者之间的控制规则, 利用最小二乘法对增程器功率分流比与驱动电机需求功率的分布规律进行拟合, 建立了基于优化规则的能量管理策略。仿真结果表明: 对于行驶里程为100km的仿真工况, 动态规划改进算法计算时间为7 239s, 与经典动态规划算法相比计算效率提高了78.2%;基于优化规则的能量管理策略能够获得类似动态规划改进算法的控制效果, 2种控制策略的动力电池荷电状态误差小于2.5%;相比实车电能消耗-电能维持型控制策略, 基于优化规则的控制策略能够使整车经济性提高5.4%, 使燃油经济性提高7.9%。     

基于混合动态规划的集装箱堆场贝位内翻箱作业调度优化

翻箱是影响集装箱堆场作业效率的瓶颈,也是堆场作业调度的老大难问题.在集装箱堆场现行堆存位置和提箱装船顺序既知的条件下,基于集装箱装船过程中堆场翻箱作业的多阶段性特征,将翻箱作业调度优化问题归结为一个动态最短路径问题,据此构建了优化模型.基于并行处理的思想,将顺序递推算法与逆序递推算法相结合进行优化求解,通过嵌入启发式规...     

一种基于动态规划的课程调度算法的研究与实现

在分析排课问题和研究相关算法的基础上，提出了一种基于动态规划和优先级算法的新课程调度算法PCA．根据时间、教室、教师和班级的约束关系，进行等价类划分，依据所设定的优先级次序进行一次性扫描排课，尽量回避对冲突的调整工作，并在此基础上实现了一个课程调度系统，既适应学分制排课要求或满足教师提出较苛刻的上课条件要求，也能在几分钟内做出排课计划．2年的使用实践表明了该系统的有效性和相关算法的高效性．     

基于轨迹预瞄的智能汽车变道动态轨迹规划与跟踪控制

为实现实际动态交通环境下智能汽车的变道控制, 提出了基于轨迹预瞄的智能汽车变道动态轨迹规划与跟踪控制策略; 针对实际交通环境下目标车道车速和加速度的动态变化, 提出了智能汽车变道动态轨迹规划算法, 获得了能够避免智能汽车发生碰撞的变道轨迹的动态最大纵向长度; 设计了兼顾变道效率和乘员舒适性的优化目标函数, 优化获得了在变道轨迹最大纵向长度范围内的实时动态最优变道轨迹; 利用轨迹预瞄前馈和状态反馈相结合的类人转向控制方式, 实现了智能汽车变道动态轨迹跟踪和乘员舒适性的最优控制, 并利用硬件在环试验台验证了所提控制策略的正确性。研究结果表明: 定速工况下实际与参考轨迹的侧向位移误差、航向角误差和最大侧向加速度分别为1.4%、4.8%和0.59 m·s^-2; 定加速度工况下实际与参考轨迹的侧向位移误差、航向角误差和最大侧向加速度分别为1.1%、4.6%和0.48 m·s^-2; 变加速度激烈工况下实际与参考轨迹的侧向位移误差和最大侧向加速度分别为1.7%和0.80 m·s^-2, 航向角超调后能迅速重新跟踪动态轨迹航向角; 所提控制策略可以很好地跟踪控制实际交通环境下目标车道汽车在定车速、定加速度和变加速度工况下的智能汽车动态变道轨迹, 从而能实现智能汽车最优变道, 可确保变道过程中不与目标车道汽车发生碰撞, 并兼顾变道效率和乘员舒适性。