基于客流量的城市公共交通运营财政补贴分配优化研究

目前我国大多数城市对公共交通企业亏损都是采用政府和企业协商确定政策性亏损补贴的方法,但这种方法不仅没有提高公交企业的运营效率,而且也没有减轻政府财政补贴的负担.本文分析道路交通和轨道交通的客流量,将轨道交通的趋势客流和道路交通向轨道交通的转移客流的总和作为道路交通企业需要对轨道交通企业进行补贴分配的客流量;应用经济学中的资源配置问题,将公共交通运营收入的财政补贴和公共交通车辆改造的财政补贴看作两种资源,并将其分别分配到道路交通和轨道交通中;以客流量为约束条件,并根据线性规划的对偶理论推算城市公共交通运营财政补贴的影子价格;再联合分配客流量构建城市公共交通运营财政补贴的分配优化模型;最后以重庆市的公共交通为例,验证模型的可行性.     

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.     

考虑容量约束的铁路货运竞争性定价策略研究

在铁路传统货运市场营销中,针对定价问题的研究很少考虑铁路货运系统的容量约束,为了将铁路编组站和线路的容量约束与货运价格的制定进行综合优化,引入市场竞争因素,提出了一个以铁路运营企业总利润最大化为上层目标和货主广义费用最小化为下层目标的双层规划模型.在满足约束条件的前提下,该模型能够给出最优的定价策略和运量分配方案,使得铁路运营企业的总利润最大化.为了降低模型求解难度,运用原始—对偶方法将双层规划模型转化成单层整数线性规划模型,给出了精确的求解算法.通过算例验证了该模型在我国铁路货运定价中的可行性.     

直线电机运载系统整体道床力学特性研究

利用ANSYS有限元分析软件,建立直线电机运载系统无碴轨道的空间计算模型,将整体道床的受力变形结果与不考虑磁吸力的结果进行对比分析,得出磁吸力对整体道床的影响规律.理论分析表明,在考虑直线电机的磁吸力后,将增加整体道床的内力和位移值,据此对整体道床的设计提出建议.     

煤制油渣对沥青高温-疲劳流变性能的影响研究

采用多重应力蠕变恢复(MSCR)试验、频率扫描(FS)试验、线性振幅扫描(LAS)试验研究煤制油渣对沥青高温性能与疲劳性能的影响.试验结果表明:煤制油渣可以有效降低沥青的不可恢复柔量Jnr,显著提高沥青的高温抗车辙能力及交通适用等级,且当煤制油渣掺量较低时,对沥青高温性能的改善效果较为明显;煤制油渣对沥青恢复率R的改善...     

加入中国保险汽车安全指数指标的车险索赔次数研究

在车险定价模型已改进、汽车碰撞测试结果已发布的背景下,研究不同模型以及纳入模型中解释变量的组合方式对索赔次数预测效果的影响。由于广义线性模型（Generalized Linear Models,GLM）存在局限性,仅包括线性预测部份,对连续型变量解释性较差,所以采用了广义线性可加模型（Generalized Linear Additive Models,GAM）对车险数据进行拟合,同时研究中国保险汽车安全指数（China Insurance Automotive Safety Index,C-IASI）指标的3种不同风险因子组合方式对模型效果的影响。结果表明,广义线性可加模型对车险索赔次数的拟合效果优于广义线性模型;维修经济性得分与耐撞性得分作为自变量时的拟合效果优于其他组合。     

点灯问题的解法

在对点灯游戏进行深入分析的基础上,建立了形式化的数学模型,由不同的解决思路,设计了几种相应的算法,利用MATLAB编程,完整的解决了此问题;分析比较了几种算法的效率,给出了一些有用结论;并且对该问题的可解性进行了探讨．     

线性计划方法及其应用研究

CPM作为十分有用的计划技术在建筑业得到了广泛的使用,但也存在一些不足．而线性计划方法作为一种新的计划技术,针对诸如高速公路、铁路工程等线状工程项目的特点,是编制其进度计划十分有效的工具,但目前在理论和应用研究方面还存在许多不足．因而,文章介绍了线性计划方法并对该方法提出了一些改进．同时,通过案例介绍了线性进度计划的绘制方法和步骤．     

Multi-period planning of closed-loop supply chain with carbon policies under uncertainty

Climate change and greenhouse gases emissions have caused countries to implement various carbon regulatory mechanisms in some industrial sectors around the globe to curb carbon emissions. One effective method to reduce industry environmental footprint is the use of a closed-loop supply chain (CLSC). The decision concerning the design and planning of an optimal network of the CLSC plays a vital role in determining the total carbon footprint across the supply chain and also the total cost. In this context, this research proposes an optimization model for design and planning a multi-period, multi-product CLSC with carbon footprint consideration under two different uncertainties. The demand and returns uncertainties are considered by means of multiple scenarios and uncertainty of carbon emissions due to supply chain related activities are considered by means of bounded box set and solve using robust optimization approach. The model extends further to investigate the impact of different carbon policies such as including strict carbon cap, carbon tax, carbon cap-and-trade, and carbon offset on the supply chain strategic and operational decisions. The model captures trade-offs that exist among supply chain total cost and carbon emissions. Also, the proposed model optimizes both supply chain total cost and carbon emissions across the supply chain activities. The numerical results reveal some insightful observations with respect to CLSC strategic design decisions and carbon emissions under various carbon policies and at the end we highlighted some managerial insights.     

A dynamic linear model for the estimation of time‐varying origin–destination matrices from link counts

We propose a dynamic linear model (DLM) for the estimation of day‐to‐day time‐varying origin–destination (OD) matrices from link counts. Mean OD flows are assumed to vary over time as a locally constant model. We take into account variability in OD flows, route flows, and link volumes. Given a time series of observed link volumes, sequential Bayesian inference is applied in order to estimate mean OD flows. The conditions under which mean OD flows may be estimated are established, and computational studies on two benchmark transportation networks from the literature are carried out. In both cases, the DLM converged to the unobserved mean OD flows when given sufficient observations of traffic link volumes despite assuming uninformative prior OD matrices. We discuss limitations and extensions of the proposed DLM. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.