考虑换乘站客流疏解的地铁列车跳站与客流控制协同优化

早高峰时段，各大城市地铁线路和换乘站的客流运输与疏解压力巨大。本文首先说明部分列车在换乘站跳站，可延缓换乘客流乘车过程、降低换乘站客流疏解压力。在此基础上，构建地铁单线双方向列车换乘站跳站开行与客流控制协同优化模型，极小化乘客在始发站等待延误时间和换乘延误时间。其次，对相关非线性约束进行近似线性替代，将原模型转化为线性整数规划模型。最后，以北京地铁5号线早高峰为背景设计数值实验，使用优化求解器CPLEX调用分支定界算法求解模型，验证了模型的实际优化效果。实验结果表明，相较于列车站站停和既有客流控制，优化所得方案在14 min内使得列车运载的乘客增加了2954人，并使乘客在站外延误时间、换乘延误时间和总延误时间分别降低了58.9%、16.9%和41.6%。     

考虑从众效应和信息传递的行人疏散建模

行人疏散问题已引起学者们的广泛关注.通过对行人疏散动态行为特性进行研 究,制定相关应急疏散策略对人群进行有效地控制和疏导,是减少拥挤踩踏事故发生的 主要手段.本文从微观角度,运用启发式力学模型描述行人的运动行为,并且考虑视野条 件、建筑物规模及信息获取等因素对疏散行为的路径搜索和选择过程的影响,建立考虑 从众效应和信息传递过程的行人疏散仿真模型.仿真结果表明,从众行为能够从一定程度 上提高行人的疏散效率,在密集的人群中,盲目从众会导致局部拥堵现象发生.     

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公交市场上运营者之间的自由竞争往往会走入“囚徒困境”,即所达到的Nash平衡不是Pareto最优。针对此,本文引入公交管理者进行宏观调控使运营者走出困境。本文首先建立了描述管理者与运营者之间的动态调整过程的Stackelberg博弈模型。鉴于该双层模型的复杂性,文中将下层广义Nash均衡博弈模型转化成变分不等式问题,并讨论了博弈均衡解的存在性,然后给出了增广Lagrange罚函数算法及其收敛性结论,最后给出具体算例。     

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对在研的DynaCHINA软件中大规模交通网络下的实时路径搜索问题进行了研究。提出了新的设计思想,给出了有效路径的产生算法,并设计了支持海量路径数据的存储及高效检索的数据结构。算法充分利用路径的递归特性,降低问题的规模,实现了较小空间花费下的海量路径随机查询。大大提高了大规模交通网络中实时路径搜索问题的计算速度,节省了计算机存储资源。通过与原有算法比较表明,本算法能够在较小的计算机存储资源下,快速有效的处理大规模交通网络中的实时路径搜索问题,具有广阔的应用前景和现实意义。     

铁路旅客列车开行效益分析与决策支持系统

提出旅客列车开行效益预测分析的主要数据算法模型及其OLAP决策支持系统设计方案,并从系统的总体结构、网络结构、数据库功能结构、数据仓库的设计方法等方面对系统进行了描述。     

非线性约束条件下一个改进的可行性方向法及其收敛性质

给出了一个新的非线性约束下退化的可行方向法。此算法不但在计算上更为简便，而且还证明了此算法具有更好的收敛性质。     

公交网络中基于弹性需求和能力限制条件下的ＳＵＥ配流模型及算法（Ⅰ）

介绍了公交物表示方法及有关基本概念,并建立了适合公共交通分析的公交阻抗函数,最后提出了公交网络中具有弹性需求和能力限制条件下的随机用户平衡配流模型,设计了模型的求解算法并给出了算例。