突发公共卫生事件下应急定制公交线路优化

考虑突发公共卫生事件下的疫情防控要求, 构建了一种应急定制公交线路优化方法; 对城市中已经封闭的小区和路段进行筛查, 并将这些小区和路段设置为应急定制公交禁行区域; 以所有应急定制公交总运行时长最短为目标, 以乘客上座率不超过安全阈值为约束, 同时考虑供需匹配, 构建了突发公共卫生事件下应急定制公交线路优化模型; 设计了遗传算法来求解该模型, 采用三段式混合编码方式进行染色体编码, 3段染色体分别由定制公交停车场编号、上车站点编号和下车站点编号组成, 运用贪婪策略解码染色体; 采用模拟案例验证了模型与算法的可行性, 并将优化结果与正常情况下基于相同客运任务的定制公交线路优化方案进行了对比。研究结果表明: 在完成相同客运任务的情况下, 应急定制公交线路所需车辆数比正常情况下多2辆, 车辆的总运行时长也比正常情况下增加6.997 h; 正常情况下的定制公交线路优化模型不能直接用于突发公共卫生事件场景, 针对应急场景构建的定制公交线路优化模型与算法能从众多备选方案中快速计算得到优化方案, 不仅能满足防疫要求, 还能满足人们的出行需求。      

基于GA-PSO混合优化的BPNN车速预测方法

BP神经网络(BPNN)已经用于车速预测方面的研究.针对BPNN不同的初始权值和阈值会影响车速预测精度的问题,提出一种基于GA-PSO混合优化的BPNN车速预测方法.以北工大西门到百葛桥为研究路径,构建基于BPNN的车速预测模型;将遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的寻优过程进行融合,通过逐次迭代取最优的方式确定BPNN的最优初始权值和阈值,以此设计基于GA-PSO混合优化的BPNN车速预测方法.最后,以所选路径为对象,利用基于GA-BPNN的预测法、基于PSO-BPNN的预测法,以及提出的方法对车速进行了实验预测.结果表明,相较于前两种车速预测改进方法,本文方法的平均车速预测误差分别降低了37.1%和24.1%,有效地提高了车速的预测精度.     

内河集装箱港锚地—泊位资源配置多目标决策

鉴于锚地—泊位资源配置直接影响内河集装箱港的运作效率,且受到内河航道及岸线等设施资源制约,本文在考虑船舶通行安全的基础上,运用随机服务理论,以港口总成本和船舶在港等待时间最小为目标,建立内河集装箱港锚地—泊位配置的多目标规划模型,设计了一种针对非线性整数规划问题的实代码遗传算法,并以重庆某集装箱港作为算例,验证该模型的合理性和算法的有效性,同时分析了不同船舶到港强度和泊位服务强度下的锚地—泊位最佳配置关系,为建立和拓展内河集装箱港资源优化和配置提供理论基础.     

快递配送车辆路径优化研究

考虑到快递配送和物流配送的异同,在物流配送路径优化问题的基础上构建了符合快递配送路径优化问题的数学模型.设计了一种采用自然数编码,综合考虑快件数量、车辆载重、车辆容量等约束的解码方式的遗传算法.通过一个拥有20个配送点的快递配送案例,验证本文所构建模型和算法能够得到合理配送路径和各个配送点的服务时刻.最后通过灵敏度分析和四轮厢式货车算例验证表明:当前情况下,研究快递配送路径优化时,快件数量、快递员最长配送时间和各配送点的作业时间必须考虑;当前快递配送车辆的载重和容量满足当前需求,无需更换载重和容量更大的配送车辆.     

考虑行驶速度波动的进口单放绿波协调控制模型

考虑车队实际行驶速度在一定范围随机波动的特性,分析了满足车队队首车辆高速与队尾车辆低速行驶时均不受阻的约束条件,给出了相应的速度波动百分比计算公式,并以双向绿波带宽之和最大为一级目标,以速度波动百分比之和最大为二级目标,建立了一种绿波协调控制目标规划模型,并设计了序贯式算法及遗传算法求解该模型.算例分析结果表明,本文提出的模型能够较好地考虑行驶速度波动的特性,能够直接生成适于行驶速度波动的协调控制方案,能够使更多的车辆处在绿波带宽之内.     

集装箱码头铁水联运装卸设备协同调度

集装箱码头铁路作业区是开展集装箱铁水联运的主要场所,其效率将影响集装箱铁水联运的整体效率,因而,建立了以装卸过程总完成时间最短为目标的龙门吊、集卡和场桥的协同调度问题的混合整数规划模型,既考虑了装卸同步,又考虑了龙门吊间的干扰和安全距离、龙门吊和场桥走行时间及缓冲区等现实约束,并考虑了集卡堵塞问题.为了求解模型,设计了改进的多层遗传算法.最后通过实验验证了模型和算法的有效性和可行性,证明了考虑集卡堵塞问题是有必要的,并给出了50个和100个集装箱的设备最佳配比.     

工程项目资源优化的遗传算法

遗传算法（GA）是一种源自生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索方法,其群体搜索策略和信息遗传的特点使其在组合优化中表现出其它传统方法所不能比拟的性能。本文将GA应用于工程项目的资源优化中。与常规的直观方法相比,应用GA能同时解决资源平衡和资源有限问题并避免了繁琐的推断过程,同时还能得到除最优解外的几个次最优的解决方案。     

基于遗传算法的线路大型养路机械捣固作业单元区段选择模型

针对现有养护维修计划编制效率低下且相应模型编制复杂的问题,以维修单元内大型养路机械捣固作业计划编制最优化为原则,建立基于遗传算法的线路大型养路机械捣固作业单元区段选择模型。该模型以单元区段划分和多目标0-1整数规划方法为基础,以最大化养护维修作业量为目标,通过遗传算法搜索决策实现了养护维修作业的最优化。为验证该模型的计算效果,基于朔黄铁路的轨道高低不平顺检测数据进行计算,并与传统的枚举法进行对比。结果表明,在目标函数值近似的情况下,该选择模型计算效率约为传统枚举算法的200倍,能够有效减少养护维修计划的编制时间,提高养护维修计划自动编制的可行性。     

基于重庆道路试验的车辆行驶工况影响因素分析

采用车辆道路试验方法,利用VBOX、尾气采集系统与陀螺仪对车辆行驶状况进行数据采集;基于投影寻踪动态聚类的方法,结合带有精英控制策略的NSGA-Ⅱ对不同参数指标进行处理;定量研究了参数指标对车辆燃油经济性和排放特性的影响程度,分析了特定工况下不同参数指标影响特性的变化规律.研究结果表明:在整个行驶工况中,加速度对车辆燃...