高速公路突发事件救援车辆诱导

为了提升高速公路突发事件应急救援效率,将交通状况、在途潜在风险等信息纳入高速公路突发事件救援车辆诱导研究中,基于实时和时变路网环境下的交通信息,以车辆出行时间最小,路径可靠性最强为目标,构建基于在途时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型。设计一种实时信息和时变信息结合策略,使模型规划路径随路网交通量变化而相应做出阶段性调整,采用滚动时域策略将该动态决策问题转化为一系列离散时间点的静态决策问题,用于计算应急救援路径时间;在此基础上,考虑到高速公路突发事件发生后路网交通事故率升高,同时容易发生拥堵的状况,进一步将救援规划路径可靠性作为决策目标,即应急救援车辆规划路径在面对道路中断或者严重拥堵时是否拥有更多的调整策略,更新救援路径尽快完成救援任务;为了便于量化计算将上述目标转化为统一的价值成本,共同决定救援车辆的行驶路径。研究结果表明：当行驶路段交叉口间距离较长,中间无其他道路连通,行驶过程中由于突发事件破坏趋势蔓延导致道路中断或拥堵等意外发生时,无法更新调整救援路径,最终导致救援延误;因此,基于救援时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型能够克服以上问题,进一步提高救援效率。     

求解柔性Job-shop调度问题的混合粒子群算法

针对柔性Job-shop调度问题,提出了一种混合粒子群算法,该算法对设备分配和工序调度采用不同的编码方法和更新方式,提出了基于设备的初始化算法和基于工件序列的初始化算法来提高PSO初始种群的质量,同时提出了4种不同的邻域结构,分别实现了基于此四种邻域结构的模拟退火搜索算法,将它与粒子群算法进行有效混合来提高粒子群算法的局部搜索能力,实验表明HPSO的有效性.     

基于列生成启发式的单线电动公交车与司机整合调度优化

在考虑电动公交车里程约束与司机连续工作时间和总工作时间约束的基础上,研究单条 公交线路的电动公交车与司机整合调度问题,即将给定时刻表车次分配给电动公交车和司机,同 时,生成车辆运营计划和司机排班计划,设计基于列生成启发式方法求解提出的整合调度问题。 列生成方法用于生成线性松弛最优解,将整个问题分解为一个主问题和两个定价子问题。其中, 主问题从可行车辆行车路径集合和司机车次链集合中选择最优的司机车次链和电动公交车行车 路径,覆盖所有车次,并保证车辆运营计划产生的空驶弧都被司机排班计划覆盖;定价子问题描 述两个基于时空网络的资源约束最短路问题,分别用于生成可行的车辆路径和司机车次链,并设 计深浅算法得到整数可行解。使用合肥市3条公交线路随机生成算例检验提出算法的有效性。     

基于同步多样性的公交时刻优化方法

分析了现有公交调度方法中大间隔发车、局部收敛与时间不协调等问题,以最大同时到站次数和最大同时到站车辆数量为优化目标,以末车定时、站点允许排队长度、服务质量、线路服务时间跨度为约束条件,建立了公交时刻优化方法,设计了基于网络选点规则和网络同步规则的求解算法。计算结果表明:当公交网络中存在2条线路与2个站点且发车时间在30min内时,应用提出的方法,在2个站点共产生3次同步,线路1的发车时刻分别为第5、15、20、30min,线路2的发车时刻分别为第0、10、30min;与现有方法相比,同步次数减少1次,发车时刻完全分布于规定时间内,消除了剩余时间,获得了非均匀化的发车间隔,体现了同步的多样性。     

Multi-objective bilevel construction material transportation scheduling in large-scale construction projects under a fuzzy random environment

Abstract

This paper investigates a transportation scheduling problem in large-scale construction projects under a fuzzy random environment. The problem is formulated as a fuzzy, random multi-objective bilevel optimization model where the construction company decides the transportation quantities from every source to every destination according to the criterion of minimizing total transportation cost and transportation time on the upper level, while the transportation agencies choose their transportation routes such that the total travel cost is minimized on the lower level. Specifically, we model both travel time and travel cost as triangular fuzzy random variables. Then the multi-objective bilevel adaptive particle swarm optimization algorithm is proposed to solve the model. Finally, a case study of transportation scheduling for the Shuibuya Hydropower Project in China is used as a real world example to demonstrate the practicality and efficiency of the optimization model and algorithm.     

Optimal tank-trailer routing using the ILOG constraint programming – a Taiwan case study

Abstract

This paper investigates the routing of pressurized tank trailers and proposes a scheduling plan which ensures the practical delivery of industrial gases under the objective of reducing transportation costs. Using constraint programming, we solve a combinatorial optimization problem that incorporates both hard and soft constraints for routing and scheduling tank trailers. Hard constraints are resource and safety/regulation constraints, whereas soft constraints are utilization and efficiency constraints. This approach enables tank-trailer routing and scheduling management to consider different combinations of parameters and view the results in ‘real-time.’ The routing and scheduling results based on a case study in Taiwan fulfil the goals of avoiding risks associated with transporting industrial gases, and attaining efficient delivery while conforming to regulations and consistent with good business practice. The results also suggest that significant economies in distribution costs are possible.     

基于车载信息调度的驾驶行为控制分析

车载信息系统可向驾驶人提供丰富信息,从而影响驾驶行为,提高道路交通系统运行安全效率.但目前车载信息发布形式与内容并不完善,对驾驶行为控制作用差.为了提高驾驶安全水平,从驾驶人驾驶行为的信息调节特性人手,分析了车载信息不同表达方式及其对驾驶行为控制作用,并探讨将信息进程与驾驶行为进程交互融合.从信息调度的角度,分析车载信息调度形式、参数及可调度的信息集合,分析调度过程,并举例说明如何通过信息调度实现驾驶行为控制,提高车辆运行的安全性、可靠性.研究结果表明,车载信息系统通过发布车载信息影响驾驶行为,能够在一定程度上达到驾驶行为控制目的.针对驾驶人的多感官复合感知特性,将信息进程与行为进程相互融合,采用多种形式的信息调度,能够有效提高其对驾驶行为控制作用.     

基于批量分割的虚拟单元制造系统多阶段动态调度

鉴于虚拟单元中批量分割调度模型研究的不足以及虚拟单元下批量分割呈现的新特点,文中考虑作业车间中同类设备有多台,多重作业具有不同加工路径可选的情况下的批量调度问题,其中批量分割包含横向分割和纵向分割。考虑到调度的复杂性,文中运用一个多阶段调度模型对设备资源进行分配,确定设备上的批量种类、大小和顺序,并在交货期内使总生产成本达到最小。通过算法对案例研究结果的对比,证明了所提方法的可行性和有效性。     

Efficient scheduling with random network coding in multi-relay wireless network

In this paper, we propose two novel efficient scheduling schemes with network coding in multi-relay wireless network to maximize the transmission efficiency. The first one uses adaptive forwarding with network coding （AF-NC）, in which each relay adaptively calculates the number of packets having innovative information according to the feedback from the sink. With AF-NC, duplicate packets are not sent, and the total number of time slots needed to complete transmission can be significantly reduced. The second scheme, named adaptive forwarding with network coding and retransmission （AFR-NC）, combines AF-NC with automatic repeat request （ARQ） to guarantee reliable end-to-end communication with limited resource occupation. Numerical results show that compared with simple forwarding with network coding （F-NC）, AF-NC has close successful delivery rate with dramatically less time slots, while AFR-NC achieves strict reliability with limited resource cost.