基于前景理论的驾驶人停车选择模型

考虑到期望效用理论的缺陷及驾驶人的有限理性,利用前景理论,建立了停车选择决策模型.通过对调查数据的回归分析,确定了停车影响因素的参照点,建立了价值函数及决策权重函数,得到了单因素的前景值.利用模糊偏好下多目标决策权重赋值方法,确定了影响因素的权重,从而建立了驾驶人的停车选择模型.     

基于多智能体的停车选择行为仿真研究

城市中心区停车供需矛盾日益突出,研究停车选择行为并评价停车管理手段具有重要意义．基于前景理论建立驾驶员停车选择行为,构造战略层智能体及战术层智能体,利用多智能体仿真软件Starlogo对停车选择行为进行仿真实验,通过设定不同的情景评价停车管理政策和措施的效果．仿真实验的结果表明在调查区域内调整停车费率可以优化停车系统的资源利用水平,而通过设置路内停车场可以进一步缓解停车供需矛盾．     

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。     

Overview of Stochastic Vehicle Routing Problems

Stochastic vehicle routing problems (VRPs) play important roles in logistics, though they have not been studied systematically yet. The paper summaries the definition, properties and classification of stochastic VRPs, makes further discussion about two strategies in stochastic VRPs, and at last overviews dynamic and stochastic VRPs.