铁路网络列车运行调整的优化模型 及其分支定价算法

研究了铁路网络中列车可变更运行线路下的列车运行调整问题,目标是使得所有 列车偏离终到时间之和最小化.首先引入流平衡约束建立基于列车到发时刻的网络流模型,采 用商业软件GUROBI求解.同时构建了基于列车时空路径的整数规划模型,并给出了分支定 价算法,采用伪费用分支和最佳优先搜索策略加快算法的收敛.最后设计算例进行验证,通过 与GUROBI对比说明本文算法是有效的.当列车数为20 列时,求解时间减少91.6%,得到的最 终可行解距离最优解的间隔为9.72%.验证了本文分支策略较最为分数分支策略更优,列车运 行调整可变更线路相比于只能按原始线路行驶平均可降低目标函数值37.4%.     

基于模拟退火算法的快速登机序列特性研究

合理组织乘客的登机过程可以有效地缩短登机时间,从而降低航空公司和机场管理者的运营及管理成本.首先,在分析造成登机时间延误各种因素的基础上,建立了能够反映乘客登机特征的元胞自动机仿真模型.其次,将该登机仿真模型嵌入到模拟退火算法中,求解出具有最小登机时间的乘客登机序列.最后,通过分析优化序列中的相关特性,可以看出：过道干扰是造成登机延误的主要因素,只有当座位干扰演变为过道干扰后才会对整体的登机时间产生影响;此外,最优序列中相邻登机乘客间的座位距离会随着人均存放行李时间的变化表现出不同的数值分布.     

先进出行信息下事故对行程时间可靠性的影响

定义路径行程时间可靠性为在交通事故期间内平均路径行驶时间小于事故前路径出行时间乘以可接受拥堵水平的概率,由此导出路网行程时间可靠性.假定事故持续时间服从正态分布并将研究时域划分成相同的时段,在先进出行信息下,利用元胞传输模型进行路段流量加载,给出了每一个时段内路径行程时间的递推式,并在每一个时段内更新1次路径出行时间,出行者根据更新的出行时间运用Logit模型进行路径决策,最后基于Monte-Carlo法模拟求解路网行程时间可靠性.算例结果表明,行程时间可靠性随事故持续时间和方差及需求的增加而减小;可靠性随可接受拥堵水平的增加而增加;在拥堵网络中,包含事故路段的OD间需求越高,可靠性越低.     

考虑速遣费和滞期费的不定期船航速优化研究

航运合约中的速遣费和滞期费对不定期船港口选择有重要影响.针对不定期船舶航速优化和港口选择问题,建立货主存在违约概率情况下不定期船港口选择停靠和航速优化模型,并考虑滞期费和速遣费对船公司利润的影响,使用改进型粒子群算法--两阶段粒子群算法进行求解模型.通过算例分析,将改进型粒子群算法与传统粒子群算法对比,发现改进型粒子群算法无论在收敛速度还是计算结果方面都优于传统粒子群算法.最后通过灵敏度分析发现,船公司利润在一定范围内会随着违约率、滞期费和港口装卸效率的上升而上升.     

基于时空聚类算法的轨迹停驻点识别研究

利用手机等智能移动终端获取个体出行GPS轨迹数据,提出了一种新的时空聚类算法AT-DBSCAN识别轨迹中的停驻点.该方法以固定长度的滑窗搜索核心点,以时空邻近条件定义簇间距离,以簇密度大小规定合并次序.提出了出行次数一致性、出行起止时刻误差、停驻点时长误差、停驻点中心偏移距离4个算法验证指标,弥补了传统查全率、查准率等忽略停驻点时空信息准确性的不足.结果表明,识别的停驻点有98%的位置误差在30m以内,100%的时长误差在5min以内,98%的出行起止时刻误差在5min以内.此外,算法对于室内活动、定位飘移、路径重合程度高等复杂轨迹具有较好的泛化能力.     

ATIS渗透率对有限理性用户行程可靠性的影响

鉴于行程时间可靠性是累积前景择路模型参考点设置的首要依据,采用先进交通信息系统(ATIS)引导此类用户择路能否显著改善路径、OD和系统行程时间可靠性成为一个有意义的研究课题.对此,本文构建了基于双参考点累积到达时间价值择路模型与ATIS引导下路径行程时间最可靠择路模型的多类用户均衡网络,以研究随机退化路网中ATIS渗透率对双参考点有限理性用户行程时间可靠性的影响.结果表明,针对路径、OD和整个系统而言,通畅时,高渗透率能提高系统可靠性,并增加可靠性曲线的稳定性;但拥堵时,一定比例的渗透率能增加可靠性值,而高渗透率反而可能降低部分用户的可靠性.     

基于AFC数据的城轨路网客流OD在线动态估计

路网实时客流状态是城市轨道交通日常运营组织科学决策的主要依据,而精准地在线估计客流OD是前提条件.本文分析了准实时AFC数据接入条件下客流OD在线动态估计问题及其特点,提出了将机器学习与递归贝叶斯相结合的客流OD动态估计方法;构建了基于LSTM的客流OD状态转移模型,以及LSTM模型嵌入下的客流OD递归贝叶斯估计模型;针对客流OD状态变化的非线性、不确定性特点,提出基于粒子滤波算法求解客流OD递归贝叶斯估计问题.面向LSTM模型嵌入所形成的客流OD状态转移三阶马尔科夫过程,对一般的粒子滤波算法进行高阶扩展,研究了算法的实现.最后用实例对本文提出的方法进行了验证.     

基于异构模型的铁路出发旅客衔接时间价值

旅客时间价值是开展区域综合交通一体化研究的重要参数.本文针对现有文献中铁路旅客衔接时间价值研究较少、异构模型计算结果的比较不够充分等问题,以成都铁路东客站出发旅客衔接方式选择SP数据为依托,建立了MNL、ML、LCL、Hybrid等异构模型,对异构模型所得旅客个体和样本总体的等候时间价值、车内时间价值进行了比较.结果表明：模型结构对时间价值求解有较大影响,ML中单侧三角分布模型求解结果较为合理;Hybrid模型在拟合效果上表现优良,但在个体等候时间价值求解结果中呈现出较为明显的偏态性,给总体统计描述带来一定的困难.由于目前尚无关于时间价值的明确比选方法,应用中可考虑取异构模型计算结果的均值.     

多目标U型拆卸线平衡问题的Pareto蚁群遗传算法

针对传统方法求解多目标U型拆卸线平衡问题的不足,提出了一种基于Pareto解集的多目标蚁群遗传算法.在构造初始解阶段,以协同考虑最大作业时间、最小拆卸成本差作为蚂蚁的启发式信息;通过蚁群算法搜索可行拆卸序列,并根据多目标之间的支配关系得到Pareto解集;将蚁群算法的Pareto非劣解作为遗传操作的个体,进而将遗传操作的结果正反馈于最优拆卸路径上信息素的积累,并采用拥挤距离作为蚂蚁全局信息素更新策略,可以平衡多目标对信息素的影响,使算法快速获得较优解.将所提算法应用于52项拆卸任务算例和某打印机拆卸线实例,在算例验证中,通过对比Pareto蚁群算法,所提算法求得的8个非劣解在3个评价指标上性能分别提高了50.43%、3.25%、14.10%,在实例应用中所提算法求得8种可选平衡方案,从而验证了所提算法的有效性、优越性和实用性.      

京沪高铁跨线列车合理发到时间域确定方法

在分析总结高速铁路跨线列车合理发到时间域确定方法的基础上,针对京沪高速铁路邻接线路多为高铁线、夜间采用矩形天窗等特点,考虑京沪高铁跨线衔接站的约束,采用同余理论确定跨线列车合理发到时间域,并提出考虑衔接站停站时间的合理发到时间域表达式,并通过具体算例,演示跨线列车合理发到时间域的求解过程。