面向提升旅客出行效率的高速铁路列车停站方案优化

优化长距离高速铁路列车的停站方案,应平衡好提高大站间快车比例与增加中小站列车服务频率之间的关系. 基于减少列车中小站停站次数,增加相邻大站间站站停列车等策略,以旅客的列车停站时间损失和换乘等待时间损失总和最少为目标,建立列车停站方案优化的混合整数规划模型,并设计遗传算法求解. 对京广高铁现状列车停站方案进行优化,优化后的方案与实际方案相比：大站间快车数增加94.4%,增强了高铁竞争力;相邻大站间站站停列车和中小站列车频率至少为1 列/(3 h),提升了旅客换乘出行的便捷性;旅客时间损失减少40.08%,总体出行效率得到较大地提升.     

考虑换船作业的长江干线集装箱船舶调度

考虑换船作业情况,建立以总运输成本最小为目标的非线性规划模型,提出包括船舶选择、挂靠港选择和运输任务指派三方面内容的不定期集装箱船舶调度优化方法;针对模型特点,考虑基因融合及基因修复,设计改进遗传算法对问题进行求解,应用案例获得集装箱船舶调度优化方案;采用多算例方法将考虑换船作业与不考虑换船作业的调度方案进行对比分析. 结果表明,考虑换船作业可以降低运输总成本,减少船公司的投入运力,有效提高投入运力的综合利用率,增强船公司的竞争力,为船公司制定船舶调度方案提供决策参考.     

灾后道路抢修和物资配送的整合优化算法

为了在有限的时间内同时获得最佳抢修效益和物资配送方案,提高救灾工作效率,针对灾后道路抢修与救灾物资配送问题,利用时空网络流动技巧,构建了两者相应的时空网络,在考虑两者的相关性后,建立了多目标的灾后道路抢修工程与紧急物资配送混合整数多重网络规划模型,提出了分解启发式求解方法。算例计算结果表明,用CPLEX数学规划软件直接求解,在求解到106.9 h时,才可求得最优解,而分解启发式方法只需31.8 min即可求得最优解,其求解效率大幅提高,求解时间对于实际的救灾工作是可以接受的。     

基于混合系统模型预测控制的列车优化运行

为保证列车高效率运行,需要对自动驾驶系统进行高效设计。列车运行过程具有高度非线性化的特性,针对这一特性,通过引入整数变量,建立基于混合系统的列车混合逻辑动态模型,其次考虑列车运行过程的多重约束,通过二次规划求解控制律。同时为了降低控制器计算量,在模型预测控制的基础上引入了阶梯式控制策略。最后利用Matlab仿真软件使其跟踪一条即定曲线,对所提的控制策略进行数值仿真。结果表明,该控制器可以在降低计算量的基础上,保证列车准时高效跟踪既定曲线,当改变控制器参数时,对跟踪效果有较大的影响。仿真结果对本文采用的方法进行了有效验证。     

过饱和地铁线路的列车容量分配策略及优化模型

为缓解过饱和地铁线路的局部车站极端拥挤问题，提出一种新颖的车厢容量分配策略及优化方法，即通过预留和分配车厢的方式，将列车运力合理分配到各个车站，从而确保各车站乘客(特别是拥堵车站)均能得到公平服务，缓解极端拥堵。基于上述策略，以线路各车站所有乘客总等待时间最小为目标，以各列车在各车站的预留车厢数量为决策变量，构建关于车厢容量分配问题的线性整数规划模型。针对北京地铁八通线，对其工作日早高峰7:00-10:40下行方向的车厢容量分配进行数值实验。实验仿真结果表明，线路内各车站最大乘客聚集人数均降到安全范围内，其中最大聚集乘客数量由3642人降低至1345人，约降低63%。而全线乘客的总等待时间仅由418027 min增加至420099 min，增加0.5%。上述结果表明，列车容量分配的方法有效缓解了过饱和地铁线路内极度拥挤问题，实现各车站客流聚集均衡，在线路层面提高了总体运营安全性， 同时保证了客运服务质量。     

A hybrid Genetic Algorithm approach to minimize the total joint cost of a single-vendor multi-customer integrated scheduling problem

This paper addresses the scheduling of supply chains with interrelated factories consisting of a single vendor and multiple customers. In this research, one transporter is available to deliver jobs from vendor to customers, and the jobs can be processed by batch. The problem studied in this paper focuses on a real-case scheduling problem of a multi-location hospital supplied with a central pharmacy. The objective of this work is to minimize the total cost, while satisfying the customer’s due dates constraints. A mathematical formulation of the problem is given as a Mixed Integer Programming model. Then, a Branch-and-Bound algorithm is proposed as an exact method for solving this problem, a greedy local search is developed as a heuristic approach, and a hybrid Genetic Algorithm is presented as a meta-heuristic. Computation experiments are conducted to highlight the performance of the proposed methods.     

考虑航速优化的多港口泊位协同调度

集装箱运输在全球贸易体系中发挥着重要作用，同时也面临着全球化带来的各种挑战和机遇. 将经典的单港泊位调度问题(BAP)拓展到航运网络中的多个港口进行优化研究. 考虑航速直接影响船舶到港时间和能耗，将船舶航速作为决策变量，以所有船舶总的在港成本最小为目标，建立泊位协同调度模型. 依据模型特点，设计改进的遗传算法对模型求解. 通过数值实验验证模型的性能，结果表明：对不同规模的调度问题进行航速优化，有利于降低船舶总的在港成本；依据燃油价格的变化，适时采用不同的航速策略，能够获得更好的经济和环境效益.     

Sustainable cold supply chain management under demand uncertainty and carbon tax regulation

Increasing awareness of sustainability in supply chain management has prompted organizations and individuals to consider environmental impacts when managing supply chains. The issues concerning environmental impacts are significant in cold supply chains due to substantial carbon emissions from storage and distribution of temperature-sensitive product. This paper investigates the impact of carbon emissions arising from storage and transportation in the cold supply chain in the presence of carbon tax regulation, and under uncertain demand. A two-stage stochastic programming model is developed to determine optimal replenishment policies and transportation schedules to minimize both operational and emissions costs. A matheuristic algorithm based on the Iterated Local Search (ILS) algorithm and a mixed integer programming is developed to solve the problem in realistic sizes. The performance and robustness of the matheuristic algorithm are analyzed using test instances in various sizes. A real-world case study in Queensland, Australia is used to demonstrate the application of the model. The results highlight that higher emissions price does not always contribute to the efficiency of the cold supply chain system. Furthermore, the analyses indicate that using heterogeneous fleet including light duty and medium duty vehicles can lead to further cost saving and emissions reduction.     

不定期船连续航次燃油补给与航速优化集成调度模型

针对当下国际船用燃油价格高企，不同港口燃油价格严重分化对不定期船航次燃油补给港选择，燃油补给量确定，航次船速优化的影响，不同燃油价格对加油量与载货量的悖反效应，不同航速受燃油价格影响对耗时成本与耗油费用的平衡效用，当前航次决策对后续航次的影响，以及这些影响关系的复杂性，提出不定期船连续航次燃油补给与航速优化集成调度问题.以连续多航次利润最大为目标，运用多重嵌套期望平均值处理技术与混合整数非线性规划建模方法，构建该问题的集成调度模型.最后，通过实际案例应用与对比分析，验证本文模型的实用性和优越性.     

客货共运下机场线列车运行计划与货运分配方案协同优化

机场线具备利用富余能力开展城市货运服务的潜力。针对机场线客货共运问题，基于客货共载和货运专列两种货物运输形式，以考虑仓储、装卸及列车运行成本的货运净收益最大为目标，构建列车运行计划与货运分配方案协同优化模型，综合决策货运专列的编组停站方案、时刻表和货单分配。为快速求解模型，设计一维搜索算法对货运专列开行数量进行寻优。通过允许货运专列编组为0，保证搜索过程目标值单调递增，并利用Gurobi求解给定货运专列开行数量下的子问题。基于某市机场线案例结果表明，在不影响客运服务前提下，本文方法选择性满足货运需求，增加运营收益。相较于站站停模式，优化列车停站方案可增加5.2%的净收益；相较于固定编组模式，灵活编组在不同货运量和时效要求下可增加5%~35%的净收益，且时效要求较高时，灵活编组优势较为明显。