基于“时间-运费”双成本的铁路空箱调运模型

地区经济发展的不平衡导致了频繁的铁路空箱调运.在详细分析空箱调运流程的基础上,以空箱调运成本最小为目标,建立铁路空箱调运优化模型.其中,调运成本是以空箱调运过程中产生的时间成本和运费构成.所提出的时间成本这一概念是基于若空箱调运时间超过货主忍耐限度,导致货主放弃铁路运输,铁路因而损失了空箱在“空转重”后能给铁路带来的收入,则将这一经济损失归入调运成本中,也就是所谓的时间成本.提出的时间成本在一定程度上间接地体现了货主满意度,同时也在调运优化模型中考虑到了将空箱转变为重箱后所能带来的收益.     

集装箱码头间互拖的集卡甩挂运输调度问题

集装箱码头间的互拖是一种促进相邻码头资源重新组织与优化的协作方式,集装箱甩挂运输能够解耦互拖与港内作业之间的复杂耦合关系。为了提高互拖的集装箱甩挂运输的有效性,满足码头间协调的时间要求和对集卡资源的有效利用,提出了互拖集卡甩挂运输调度的两阶段方法。首先建立互拖任务之间的时间关系网络,然后在此基础上建立集卡调度的混合整数规划模型。算例分析说明了该方法的有效性;演示集卡作业任务序列,分析其码头作业量分布对于港内作业调度的影响。研究结果提供了码头间互拖集卡甩运输的一种参考方法。     

基于模型预测控制的混合动力汽车下坡再生制动策略

为了充分回收汽车下坡再生制动能量,并保证蓄电池循环寿命,在对汽车匀速下坡再生制动全局优化控制策略分析的基础上,提出以再生制动能量回收最大和蓄电池温升变化率最小为双目标的混合动力汽车匀速下坡再生制动模型预测控制策略.对不同坡长、不同坡度的匀速下坡工况进行仿真的结果表明:模型预测控制策略在再生制动能量回收率、蓄电池温升和充电速率方面都获得良好的控制效果,且计算效率高,满足实时控制要求.     

Optimal transit fare in a bimodal network under demand uncertainty and bounded rationality

This paper investigates the optimal transit fare in a simple bimodal transportation system that comprises public transport and private car. We consider two new factors: demand uncertainty and bounded rationality. With demand uncertainty, travelers are assumed to consider both the mean travel cost and travel cost variability in their mode choice decision. Under bounded rationality, travelers do not necessarily choose the travel mode of which perceived travel cost is absolutely lower than the one of the other mode. To determine the optimal transit fare, a bi‐level programming is proposed. The upper‐level objective function is to minimize the mean of total travel cost, whereas the lower‐level programming adopts the logit‐based model to describe users' mode choice behaviors. Then a heuristic algorithm based on a sensitivity analysis approach is designed to solve the bi‐level programming. Numerical examples are presented to illustrate the effect of demand uncertainty and bounded rationality on the modal share, optimal transit fare and system performance. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

重度混合动力汽车燃油经济性和排放多目标优化

考虑重度混合动力汽车运行模式切换时发动机频繁起停对油耗的影响,建立了整车动态仿真模型和综合考虑燃油消耗和排放的多目标优化模型,采用简化控制变量的动态规划算法并结合自动变速器经济性换挡规律,在NEDC工况下对多目标优化模型进行仿真.结果表明,发动机的频繁起停对整车燃油消耗有显著影响,采用动态规划算法可全局优化整车燃油经济...     

基于遗传算法求解的危险品道路运输线路优化双层规划模型

危险品道路运输网络设计问题是各国政府监管部门非常重视的问题。通过对危险品运输网络设计双重约束特性的分析,以及对不同危险品运输网络设计方法进行比较,建立起一个双层规划模型,兼顾政府与运输者双方不同的利益目标。结合网络设计问题的要求,研究了危险品道路运输网络双层规划设计问题的遗传算法。通过实例分析,结果表明双层规划是求解危险品道路运输网络设计问题的优秀方法之一,同时遗传算法能产生稳定的最优解。     

A basic mathematical model for evacuation problems in urban areas

Real life situations like floods, hurricanes or chemical accidents may cause the evacuation of a certain area to rescue the affected population. To enable a fast and a safe evacuation a basic mixed-integer evacuation model has been developed that provides a reorganization of the traffic routing of a certain area for the case of an evacuation. This basic problem of evacuation minimizes the evacuation-time while prohibiting conflicts within intersections. Our evacuation model is a dynamic network flow problem with additional variables for the number and direction of used lanes and with additional complicating constraints.Because of the size of the time-expanded network, the computational effort required by standard software is already very high for tiny instances. To deal with realistic instances we propose a heuristic approach.     

面向目标跟踪的传感器调度方法

针对传感器网络对目标的跟踪问题,提出一种传感器优化调度方法。该方法以传感器使用成本和允许激活的最大传感器数量为约束条件,把最小化目标位置误差作为优化目标,运用二进制凸规划技术对优化调度问题进行建模,采取逼近算法迭代求解规划模型。蒙特卡罗实验表明,对于节点数目小于70的传感器网络,优化调度方案可以获得高精度的目标跟踪结果。     

含装卸工调配的物流车辆配送路径问题的研究

考虑到物流配送车辆路径问题中要涉及货物的装卸作业,将装卸工调配问题和车辆路径问题相结合提出了含装卸工调配的物流车辆配送路径问题,给出了以总运输费用最小、总装卸工人数最少为目标函数的双目标0-1混合整数规划问题的数学模型.按目标函数的主次分2个阶段对该问题进行求解;最后,将装卸工人数最少转化为装卸费用最小将该模型进行了推广。     

考虑航速优化的班轮航线网络设计

航速大小对于班轮的航线设计、配船类型和数量,以及货物的选择都会产生影响,本研究将航速作为变量,以总利润最大为目标,建立了班轮航线网络设计的非线性混合整数规划模型.根据模型的特点,提出一种基于变动需求的启发式算法,将模型进行分解和转化.通过算例的计算及与其他方法的对比表明,本研究方法能得到更优的航线网络.另外,当市场需求、运价和燃油价格等因素变化时,采用本研究的模型和算法,能对航线网络进行更有效地调整.