基于拉格朗日松弛算法的自动驾驶公交调度优化研究

为了解决公交实际运营出现的调度方式单一、车辆配合度较差、串车等问题,降低公交运行中人为因素的影响,提高公交系统的运营效率,提出一种考虑乘客动态需求的调度模型,采用自动驾驶环境下的公交运营方式,结合站点实际乘客需求调配车辆,实现了公交车辆利用程度最大和乘客总体等待时间最小的多目标优化。提出的自动驾驶公交调度方法,获取了乘客个体的实时出行需求,同时实现了对车头时距的调控。在模型求解方面,选取拉格朗日松弛算法,最终获得了多目标优化问题的精确解。以北京公交300路快车作为实际案例进行分析,从公交实际运营数据中提取多项参数作为模型的输入,通过拉格朗日松弛算法的求解,得到自动驾驶条件下公交运行时刻表、乘客等待时间、公交承载量、站点上车乘客人数等多项运营指标。通过与公交实际运营状态的对比,论证了采用自动驾驶公交对于改善公交运营现状的可行性。最后将优化结果与公交实际数据进行了对比分析。结果表明：自动驾驶车辆投入公交运营,能够缓解串车问题,同一线路上公交车的载客量分布更为均衡,在同一断面的客流与车头时距的不均衡程度均有所降低;同时高峰时段发车数量减少了20%,公交车的平均承载量提高了21.7%,车辆平均间隔缩短了29.9%。     

基于拉格朗日的高速铁路车站作业优化

本文从Job-Shop 调度角度出发,以列车为待加工的“工件”,将车站接车进路、 到发线和发车进路看作“加工机器”,列车在车站的走行与停站看做不同的“作业工序”, 把高速铁路车站作业问题抽象成Job-Shop 车间调度优化,以设备能力、冲突进路、停站时 间为空间和时间约束,以最小化到发线的占用时间为优化目标,建立高速铁路车站作业 优化模型.采用拉格朗日方法松弛原模型的约束条件,建立车站技术作业问题的拉格朗日 对偶松弛问题,设计了高速铁路车站作业优化模型算法.并以高速铁路的某一车站为实例 进行验证,实例表明,该算法可以有效地化解车站作业进路冲突和实现到发线运用时间 的最小化.     

无缝线路流变问题初探

本文通过对无缝线路（简称ＣＷＲ）力学特性的介绍，引入了流变力学理论。系统地介绍了该理论同其它经典力学理论间的不同。详细论述了ＣＷＲ中存在着的流变现象，从而提出了ＣＷＲ理论研究必须将流变因素考虑进去的问题。     

锯齿形结构面剪切流变及非线性本构模型分析

为了对岩体结构面的蠕变和松弛特性进行比较分析,用水泥砂浆浇筑成不同角度的结构面试样,在岩石双轴流变试验机上对同一应力起点的规则齿形结构面进行剪切应蠕变试验和松弛试验.首先分析了的蠕变与松弛特性,其次对参数非线性流变本构模型的建立和求解进行探讨,最后采用参数非线性流变方程对试验曲线进行拟合. 试验结果表明:结构面剪切蠕变曲线和松弛曲线都可以分为瞬时、衰减和稳定3个阶段;基于能量理论分析蠕变和松弛过程,显示蠕变是能量的注入与耗散过程,而松弛主要是能量的耗散过程;建立非线性流变模型时,应采用流变力学模型理论推导其本构方程;积分法与Laplace变换法求解蠕变方程或松弛方程时,相应的初始条件不相同;考虑黏性系数是与时间相关的非定常参数,提出了参数非线性Maxwell模型的蠕变方程和松弛方程,与试验曲线拟合结果比较理想;蠕变方程和松弛方程的拟合参数值不同,表明蠕变与松弛不等价且不能相互置换.      

配送网络流问题探讨

考虑物流配送中的网络流问题,即由某些供应点向各个需求点通过某种运输工具(货车、轮船等)供应货物的问题,目的是尽可能的降低配送成本.通过一个混和整数规划模型来描述该问题,利用网络单纯形法、拉格朗日松弛算法以及试探法为主要研究方法,有效地得到该问题一个近似程度较高的可行解.     

松弛素在心血管疾病中的作用及临床治疗展望

简要介绍松弛素家族的成员、受体及其相关信号通路,重点回顾松弛素在心血管系统中的作用特别是其抗纤维化作用。心脏和血管是松弛素的靶器官。在临床和实验研究中,观察到松驰素在心脏病中表达上调,对机体的血流动力学和心肌肥大具有调节作用;松弛素对心肌具有一定的保护作用并可能参与心肌修复和再生,逆转心脏纤维化。进一步的研究将着重于阐明松弛素作用的确切机制,并将动物模型的研究成果应用于临床血管病的治疗。     

基于时空状态网络的电动物流车辆路径优化方法

针对电动物流车辆续航里程有限与充电基础设施不足的问题,综合考虑电池容量、车辆承载能力、充电站能力、客户服务时间窗、路网空间结构等约束条件,基于离散时空状态网络建立整数线性规划模型.扩展的状态维度可同时表征车辆剩余载重量和剩余电量的时空轨迹.通过对客户服务需求和充电站能力约束进行拉格朗日松弛,并增加二次惩罚项,构建增广拉...     

基于江海直达运输模式和投资约束的长江干散货运优化模型

引入了江海直达运输模式和投资约束的概念, 对已有的长江干散货运输网络进行优化, 并比较了江海直达与江海联运2种运输模式的特点。根据中国内河航运成熟性市场的特质和航运企业滚动规划的经营特征, 以最小运营成本与最小船舶投资成本为目标函数, 建立了集成处理运输模式选择、航线配船和船型更新的模型。简化了模型的时间维度, 设计了基于背包问题的拉格朗日松弛算法, 并应用A集团数据求解模型。分析结果表明: 当以现行模式的航运总成本为基准点, 在引入江海联运模式后, 航运总成本可下降2%左右; 在引入江海直达运输模式后, 航运总成本的最大下降幅度超过8%, 但财务风险会增大; 当资金成本率为7%且不考虑投资约束时, 成本节约效应可提高16.2%, 但投资净预算将会上升60.1%。从最优航线配置可以看出, 在不同航线上, 江海直达与江海联运2种运输模式应协同使用。     

基于多节拍组合的城际铁路列车运行图优化

为了使得城际铁路列车车站到发时刻既能具有严格等时间间隔的周期性规律,又能灵活适应城际铁路客流需求的时间分布,首先提出了列车多节拍组合运行组织模式,并将其与单节拍、非节拍运行组织模式进行特征对比分析. 进而基于列车多节拍组合运行模式,以最小化所有节拍单元列车总旅行时间为优化目标,以同节拍单元列车等时间间隔运行、各类作业安全时间间隔要求等为约束,构建了城际铁路列车多节拍协同运行图优化模型. 在通过确定模型中复杂约束、引入拉格朗日乘子将其松弛的基础上,结合次梯度法设计基于拉格朗日松弛的优化算法求解模型. 以京津城际为背景的算例优化获得由4个节拍列车组合的列车运行图,其中各节拍列车分别以17、34、34、35 min等时间间隔周期性运行,该方案目标函数与其最优下界的相对差距仅为2.55%.      

单线列车运行图铺划的时间循环迭代优化方法

根据单线铁路列车运行图的特点,建立了单线铁路列车运行图排序模型,设计了运行图货物列车运行线铺划的时间循环迭代优化方法。该方法通过将运行图铺划模型分解为阶段优化模型,对阶段运行图按最早冲突优化方法进行优化,在阶段优化结果的基础上,周而复始按时间循环迭代进行求解,逐步得到整体优化运行图。通过实例验证,该方法优化速度快,效果良好。