基于神经网络、网格和密度的聚类方法的设计

聚类分析是数据挖掘技术的重要组成部分，由于高维数据的复杂性，使聚类分析的效率和实用性都很差，提出一种用于聚类空间数据维度选择的神经网络模型，利用该模型能够确定聚类空间中和聚类主题相关性较强的数据维，从而可以降低聚类空间的维度，在实现降维的基础上，介绍了一个基于网格和密度的聚类方法的实现     

粗糙费用多设施选址问题的模型和算法

设施选址在整个物流网络中是一个十分重要的决策问题,它决定了整个物流系统的模式,结构和形状.设施选址方法尤其是多设施选址方法的研究已经成为一个备受人们关注的研究领域.首先介绍了设施选址的重要性. 然后在粗糙环境中根据不同的决策标准,建立了3种不同类型的模型,并设计了一个遗传算法来解决其中1个模型.最后给出了1个数值例子.     

考虑乘客心理的出租车合乘决策方法研究

针对出租车合乘研究中缺少对乘客心理的考虑,基于前景理论构建出租车合乘模式决策模型,提出一种考虑乘客心理的合乘出行决策方法.考虑行程时间、费用、舒适度对乘客心理决策的影响,通过计算机模拟,分析不同付费比例和交通拥堵率在乘客心理因素影响下对乘客合乘决策的影响.研究结果表明,合乘付费比例对乘客合乘决策的影响较大,合乘比例随付费比例的降低而增加,0.7 的付费比例对多数乘客没有刺激作用;付费比例降至0.65 及其以下时,交通拥堵率对合乘比例的影响较小,合乘比例相对稳定. 所得结论对出租车合乘政策的制定与管理有一定的指导意义.     

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对一般集装箱办理站,其空箱调运往往需要经过前方技术站进行中转作业才能完成,由此会产生一定的时间和费用消耗.以降低空箱调运成本为出发点,在计划期内建立了动态集装箱空箱调运模型.模型以空箱调运过程中所产生的车辆租用费用、技术站车辆编解服务费以及积压库存费用或延误损失费用之和最小为目标,在满足空箱需求与供应能力基础上,考虑了技术站中转作业和运输走行时间对空箱需求站时间窗的影响,以及车站作业能力的限制.设计了混合遗传模拟退火算法求解实例表明,该模型和算法可以有效地优化动态空箱调运问题.     

物流配送中心选址双层规划模型与算法

新建物流配送中心在选址时不仅要考虑到与已有配送中心的竞争,还要预测到未来可能出现的竞争者,否则将会在竞争中处于劣势地位. 因此建立了“原有配送中心-新建配送中心-未来加入配送中心”这一框架下的双层规划模型,为竞争环境下的新建配送中心选址提供决策依据. 上层目标极大化新建配送中心在计划期内的市场份额,下层目标极大化未来竞争者的市场份额. 其中市场份额由配送中心与需求者之间的距离作为可观察项的多项logit模型来刻画. 设计了遗传算法求解,最后通过实例验证该模型与算法可以有效的避免损失,提高新建配送中心的竞争力.     

ISM在城市公共交通规划中的应用研究

解释结构模型（ISM）用于分析城市公共交通问题时能够抓住问题的本质,并找到解决问题的有效对策。以天水市城市公共交通问题为例,建立ISM进行系统分析,最后提出有针对性的解决措施和改善方案,使ISM的科学性和合理性得到了验证。     

批处理系统作业调度分析

利用随机过程基本理论，对批处理系统的作业调度性能进行了分析，给出了确定作业平均丢失率、作业队列长度等系统参数的计算方法，针对单道批处理系统提出了作业队列长度、作业平均到达强度、系统平均服务强度和作业被拒绝收容的概率之间的关系，最后通过分析确定了一个实际批处理系统的CPU主频。     

解决动态出租车"拼车"问题的模拟退火算法

"拼出租车"(Taxipooling)是基于人们到达同一目的地需求从而共享车辆的现象,它在一定程度上解决了"上班族"在上下班高峰期打车难的问题,而且费用经济(一般由顾客根据旅途长短来共同分担),同时很大程度上缓解了交通拥挤,减少道路车流出行量,节省能源.而且当今智能化交通系统为出租车"拼车"问题的优化,提供了良好的平台.应用了智能算法中的模拟退火算法来解决出租车"拼车"中"一对多"模型,以达到最优的顾客匹配及线路设计,并通过算例进行比较验证,证明算法的合理性和有效性.     

基于定数理论过饱和交叉口车辆能耗研究

针对过饱和信号交叉口车辆高能耗问题,以信号交叉口整个过饱和交通状态持续时间作为研究时段,利用定数理论分析车辆排队长度、停车次数和通行时间,确定车辆在信号交叉口的减速、怠速、加速和匀速行驶时间,进一步依据车辆在不同行驶状态下的能源消耗率,建立了过饱和交叉口所有车辆第1次停车至通过停车线的平均能耗模型.为了验证模型的准确性,以某个两相位过饱和交叉口为例,对不同交通流量下的车辆能耗进行计算,并将计算结果与VISSIM仿真结果对比分析,结果表明,本文模型对过饱和信号交叉口的车辆能耗分析具有一定的合理性.同时,依据此模型分析了信号配时对过饱和交叉口车辆能耗的影响,说明了优化配时参数对于过饱和交叉口车辆节能具有重要意义.     

最佳相异度相异最短路径的遗传算法

在实际应用中,由于网络环境的变化和应用目的不同,经常需要计算k条相异替换路径.相异路径问题是经典最短路问题的派生问题,因其是NP-Hard的,计算十分困难.本文根据交通网络实际情况,就基于最佳相异度的相异最短路径设计了遗传算法,并对较大规模的网络进行了计算分析.