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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。 相似文献
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本文由π_(mR)型变分泛函出发,采用沿板厚分层模型,和材料本构的力学子单元模型,对 Reissner-Mindlin C~0类板进行了弹塑性分析。建立了4节点四边形杂交应力元 HPT-9β。数值研究表明,HPT—9β不含过失性多余机动模式,当板厚宽比趋于薄板极限时,亦不发生“自锁”,其计算精度和计算效率皆优于同类的 LH4元(Spilker,1980)。计算工作显示,本文的方法具有随加载过程来描述沿板厚的塑性进展的能力。 相似文献