基于实数遗传算法的列车优化操纵曲线研究

列车优化操纵是列车节能控制的关键问题，以列车运行动力学方程和牵引计算理论为基础，结合列车运行过程中的要求，构建以能耗、时分误差、限速等为目标的列车节能控制模型，采用实数遗传算法，通过Visual Basic编程对此问题进行求解。在已知列车编组的条件下，以DF4型内燃机车牵引客车、空气制动和燃油量曲线为基础，得到给定运行时间、距离条件下的优化操纵曲线，从而对司机操纵给出指导性意见。     

基于航速调整的班轮燃油补给优化

燃油成本在班轮运营总成本中占有很大比重,燃油补给是影响航运公司班轮运营成本和效益的一项重要决策.基于航速调整策略,以班轮运营总成本最小化为目标,建立燃油补给混合整数非线性规划模型,运用分段线性逼近法对燃油消耗函数进行线性化处理,并设计了求解算法步骤.实例分析验证了模型和求解方法的有效性.结果表明,在航运市场需求低迷的情况下,船舶更适宜采取较低的航速,采取灵活的加油港策略或放宽船舶到港时间窗限制,能更为有效地降低燃油成本.     

跨区域整合公交系统建模与分析

随着区域经济一体化的发展,区域间公交系统的合作与整合得到了越来越广泛的关注.本文提出了一个双层规划模型来描述我国的一类跨区域整合公交系统.在上层问题中,相邻区域的地方公交管理者们共同规划和管理跨区域公交线路,以实现跨区域线路上社会福利的最大化.在下层问题中,这些区域的公交运营者们相互开放区域市场并联合运营跨区域公交线路,他们相互竞争以实现各自利润的最大化.为了获得更加准确的分析结果,所提出的模型详细地考虑了乘客的站点拥挤成本和车内拥挤成本.数值结果表明,公交管理者们可以通过补贴影响运营者的竞争行为,进而改善跨区公交系统各方参与者的利益.     

地铁与市郊铁路过轨运营下列车开行方案研究

在分析地铁与市郊铁路过轨运营特点的基础上,以乘客节省的总旅行时间最大化和地铁运营企业增加的总费用最小化为目标函数,建立了过轨运营下列车开行方案双目标规划模型,并设计了基于模糊数学规划的求解算法.以某两条轨道交通线路为算例,研究过轨运营开行方案并对相关参数进行灵敏度分析.研究结果表明,地铁与市郊铁路过轨运营既可节省乘客总旅行时间又可增加运营企业收益,且过轨客流需求越大、过轨站换乘时间越长、过轨方缴纳的过轨费用越少、过轨列车运营组织方案越合理,过轨运营效果越显著.     

船体分段制造最低成本的二次规划模型及其求解

以分段建造费用与工时成线性关系为前提建立的船体分段制造最低成本数学模型其约束条件呈线性关系,目标函数边际收益递减,将最低成本模型改进为二次规划,利用EXCEL工具进行求解,实例计算逼近全局最优,方法简单实用.     

浙江省公路网车辆OD数据库管理系统开发研究

基于公路网OD调查数据现状管理与深度利用的需要,结合浙江省公路网车辆OD数据库管理系统的开发．对系统设计原则与开发平台、功能与框架、技术流程以及关键技术进行详细阐述,可为今后建立更科学和完善的数据库系统提供参考。     

城乡一体化的公交服务体系规划理论与实践研究

随着我国经济的不断发展,公共交通发挥着越来越重要的作用。城市化进程的加快和道路基础设施的改善为城乡一体化的公共交通体系提供了广阔的发展前景。研究了城乡一体化的公共交通服务体系规划的理论框架,并以汕头市为应用实例,提出了规划的可行性和实践性。     

组团式大城市客运综合换乘枢纽布局规划方法

为了使客运综合换乘枢纽布局适应中国大城市用地布局特征,分析了枢纽布局与城市土地利用、客运需求走廊分布和交通网络的关系,提出了宏观布局、微观选址的枢纽布局规划方法。宏观布局以公交导线土地开发为理念,确定枢纽的选址区域;微观选址以提高居民出行效率为目标,以用地性质、平均容积率及与客运需求走廊的距离为约束,建立非线性选址规划模型,确定枢纽的最佳位置。应用结果表明:应用该方法确定的枢纽选址区域与多中心组团式城市用地布局规划相一致,枢纽选址确定的最佳位置,其500m半径范围内覆盖的人口和就业岗位最高,而且能有效地反映枢纽布局与城市土地利用的互动性。     

物流中心选址与规模的层次优化模型

同时考虑生产商和分销商的利益,采用双层规划模型来描述物流中心选择以及规模问题.上层规划从生产商的角度出发,通过调整物流中心位置及规模使生产商的生产成本、运输成本和经营成本最小；下层规划从分销商的角度出发,通过调整从各个物流中心进货的数量使自身的平均运输成本最低.设计了基于遗传算法的求解方法,并用数值算例验证了模型和算法的有效性.     

Improving maritime inventory routing: application to a Brazilian petroleum case

The crude oil offloading and supply problem (COSP) is a type of operation maritime inventory routing (MIR) problem encountered by petroleum companies. In COSP, the company not only is responsible for the ship scheduling to carry the crude oil from production sites to discharge ports but also must maintain inventory levels at both ports (production and consumption) between safety operational bounds to avoid disruptions in its crude oil production and/or refining processes. We show how to improve significantly the decision-making process in a Brazilian petroleum company using a mixed-integer linear programming (MILP) model to represent COSP. Comparison tests with a current ship-scheduling method adopted in the company indicated that the use of the MILP model increased the transportation efficiency and reduced costs by 20% on average. In addition to the quantitative gains, the use of a MILP model to solve COSP has succeeded when encountering real-life events, such as variation in production or consumption rates, berth unavailability, and changes in the storage capacities at ports.