基于GBAS的公交出行最优路径选择算法

通过对城市公交网络的描述,结合居民公交出行路径选择的特征,提出了以换乘次数最少为首要目标,以出行距离最短为次要目标的基于GBAS(基于图的蚁群系统)的公交出行最优路径选择算法。算法让分群蚂蚁从起点站行走至终点站后,在所有走过的路径中,通过对换乘次数和出行距离进行计算后选择最优路径,并对该路径上的信息素进行加强,其他路径上的信息素进行挥发,经过若干次外循环迭代后,分群蚂蚁会选择信息素最强的路径行走,即为公交出行的最优路径。用一个算例对算法的有效性进行验证。     

物流配送中车辆调度优化决策机理分析

物流配送中车辆调度优化是一个多目标决策问题,决策目标可以是运输费用最少、运输风险最小、运行时间最短、出行车辆数最少、车辆空载率最小或需求满足情况最好等,并且,在一般情况下,各个目标之间会发生冲突。为此,就需要对各种目标进行综合比较分析,在几种可行方案中,得出一种较为满意的方案。在对影响物流配送中车辆调度优化决策的主要因素进行分析之后,确定了优化目标并构建了优化决策框架。     

连续线性系统模型参数直接辨识中噪声模型处理方法

针对线性连续系统,利用hermite调制函数,通过对连续模型的数字调制积分得到直接以连续模型参数表示的离散等价辨识模型,在此基础上引入一种噪声模型,来替代表示输入和输出端的噪声.当系统含有有色噪声,用普通最小二乘法辨识无法得到较准确的辨识参数时,采用引入噪声模型的方法得到的辨识参数估计值仍有较高的精度.仿真算例表明了该方法具有一定的优越性.     

用户出行费用综合更新自学习模型的研究

主要研究了用户出行费用的自学习与更新过程,将整个过程分解为费用估计、权重调整、经验费用学习3个部分,并据此提出用户出行费用综合更新自学习模型,将用户出行前的费用估计、出行后经验更新以及权重调整几个过程为一体,形成比较完整的路径费用学习演变过程。     

基于灰色模糊综合评判的最优路径选择

驾驶员在车辆的行驶过程中起主导作用,不同的驾驶员有不同的偏好,同时,对道路也有不同的要求。根据驾驶员的偏好和路径选择要求,从6个方面进行考虑,运用灰色模糊综合评判方法为驾驶员进行最优路径选择。并通过实例证明该方法的有效性和适用性。     

实时交通信息提供对驾驶员路径选择行为影响量化分析

研究的目的是搞清交通信息提供对驾驶员路径选择行为的影响机理和程度,为智能交通系统(ITS)中交通诱导方案的制定提供参考与依据.研究采用SP(Stated Preference Survey)调查方法针对驾驶员对交通信息响应状况进行调查,同时对目前交通信息提供现状进行了调查.对调查数据进行定性和定量分析的基础上,建立了信息提供下驾驶员路径选择行为的Logistic模型,可用于判别分析.研究发现各变量在不同程度上影响驾驶员路径改变倾向,其中驾驶员对交通信息广播的准确性评价以及能够容忍延误时间的程度等因素对驾驶员路径选择行为影响较大.     

城市多模式公交网络出行时间可靠性模型研究

随着城市的发展,快速轨道交通和快速公交系统逐渐融入到常规公交系统中,构成了复杂的多模式公交网络,在此公交网络环境下乘客公交出行时间的稳定可靠程度直接影响到公交系统的服务性能,因此,本文以常规公交和地铁组成的典型多模式公交网络为研究对象,利用状态增广技术,建立了换乘约束条件下的出行时间可靠性模型,从而为评价和改善多模式公交网络服务性能提供决策支持。     

带软时间窗的集货与送货多车辆路径问题节约算法

研究了物流配送中多车运输的集货与送货车辆路径规划问题,以增加时间惩罚费用的方式插入软时间窗约束,将租车费用、货车运输费用和时间惩罚费用三者之和最小作为优化目标,建立数学模型。采用启发式节约算法求解该模型,考虑时间惩罚费用和运输费用,比较每一配送节点上直接送货和间接送货的节约费用关系,求出最优配送路径。试验结果表明:当配送次数达到50次时,货车平均装载率仍能达到80%以上,该节约算法能减少货车空程行驶和租车次数,优化了全局费用。     

灾后应急救援运输路径优化模型研究

针对目前运输路径优化模型主要依靠经验法做出决策判断的缺陷,分析了灾后救援运输过程中网络可靠度、容量可靠度、运输时间、运输物资需求量、运输损耗等各种不确定性因素;分别以时间目标、可靠性目标、损耗目标为3个优先级,运用网络图理论构建了灾后应急救援运输路径优化的多目标随机规划模型,并运用遗传算法探讨模型的求解方法;通过具体的案例来说明模型中各个参数,并通过实际的模拟计算来验证该模型的合理性和有效性。     

我国电子政务建设现状及发展路径

推动电子政务的发展,促进政府信息化的实施,是政府管理改革与创新的基本方向。近年来,我国电子政务建设取得了较大进展,同时存在诸多问题。我们应正视这些问题,采取切合实际的措施,抓住机遇,全面推进电子政务建设。