考虑生态足迹和可持续的公共交通最优补贴策略

以票价补贴、运营补贴和生态足迹成本为策略,基于可持续发展理念构建了财 政预算约束下公共交通的最优补贴模型.上层模型是在有限的财政预算、运输容量及生态 足迹限制下,获得最优的票价补贴、运营补贴及消化运输活动产生的生态足迹成本,实现 社会效用最大化;下层模型采用Logit 模型和用户均衡分配模型获得公交及小汽车的出 行方式和路网流量,实现出行成本最小化.为了验证模型的实用性,构建了简单路网进行 算例分析.结果显示：增加公共交通乘客的票价补贴,会吸引更多乘客使用公共交通,其效 果优于增加公交企业的运营补贴;考虑生态足迹约束下,实施82%的票价补贴和8%的运 营补贴其效用值最优.     

基于列生成算法的电动公交车辆调度计划优化研究

在公交运营规划过程中,公交车辆计划问题是编制时刻表和调度驾驶员的连接纽带,是公交运营规划过程中的关键问题.相对于传统公交车,电动公交车具有绿色环保,运营里程短,充电资源少等特点.在运营规划方面,电动公交车车辆计划模型约束多,计算难度大.本文应用整数规划,网络流等基本理论,将车次任务,公交场站,充电站作为节点,将车次间的空驶作为边,把电动公交车的车辆计划问题转化为网络模型.在网络模型的基础上应用列生成方法,对电动公交的车辆计划问题进行求解.在实验部分,将列生成算法分别应用于随机生成数据和实际数据.实验结果中,列生成算法结果相比现在使用方案最多节省了1 辆电动车,成本优化最高为8.3%,表明列生成算法在求解电动公交车辆计划问题时效率高,优化结果较好.     

企业物流中心稳健性选址模型

借鉴稳健设计的基本思想, 运用随机机会约束规划方法, 建立了需求和制造中心加工量不确定条件下的企业分销物流中心的稳健性选址模型, 该模型通过将不确定条件下选址分派费用的波动均方差融入目标函数以实现选址稳健性目标。分析了该类模型的处理方法, 探讨了基于组合遗传算法的模型求解思路, 并通过算例进行了验证。分析结果表明: 与普通模型相比, 该模型在整个规划期内选址分派费用的波动均方差降低31.5%, 物流网络稳健性显著提高, 该模型合理有效。     

临坡条形基础极限承载力上限计算

利用极限分析中的机动法,构建临近边坡条形基础承受极限承载力的二维机动许可破坏模式．根据外力功率与内部耗能相等获得极限承载力的目标表达式,并把其转化成了一个求含有非线性约束的极限承载力上限解最小值问题计算模型．通过编制和调用计算程序,对建立的计算模型采用序列二次规划法（SQP）进行了优化求解．研究结果表明：边坡倾斜程度δ和岩土体内摩擦角φ对临坡条形基础地基承载力影响较大;边坡坡角δ的增加将使地基破坏区域发生显著变化,使各分项系数Nr,Nc,Nq迅速减小;而内摩擦角φ增加对Nr、Nc、Nq的影响则相反．     

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由于城市交通需求在日常和大型活动期间有较大差异,建立考虑大型活动影响下的路网改造一主多从双层规划优化模型,上层规划以城市路网改造成本和改造后路段饱和度最小为目标确定路段改造能力,下层规划分别考虑日常和大型活动两种交通需求下的用户均衡模型,并设计了基于混沌的模拟退火求解算法. 算例分析中,路网改造前的饱和路段比率分别为8.3％和41.7％;同时考虑日常和大型活动两种交通需求改造后,饱和路段比率分别为0和8.3％;单独考虑日常交通需求改造后,饱和路段比率分别为8.3％和33.3％. 这表明同时考虑两种需求改造后的路网能更有效地缓解交通拥堵.     

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旅客乘坐铁路列车出行时,需选择列车车次,这与各次列车的情况和旅客的出行要求均相关. 分析旅客选择列车时的不确定因素和追求的多重目标,引入随机决策优化理论,在旅客对列车实际到达时刻、出行费用、购票成功概率、旅行舒适度等要求的约束下构建了选择列车的随机机会约束目标规划模型. 列车到站时的晚点时间与购票时的剩余票额是影响旅客选择列车的两个重要的不确定因素,且是随机变量. 根据其分布函数和旅客出行的相关要求将含有不确定约束的模型转化为确定模型,并用隐枚举法进行了算例求解. 结果表明,模型能够明确地给出旅客选择列车的合理建议.     

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为了提高支路的利用率以缓解城市主干道的拥堵,本文从道路负荷与公平性的角度出发,确定单向交通组织优化方法. 建立了以路段饱和度超限量和车辆绕行系数最小化为目标的双层规划模型,其中上层模型通过优化支路的单向方案以使目标值最小,下层模型按照用户均衡分配准则进行配流. 进而设计了求解模型的模拟退火算法,在算法每一步迭代时,从当前达到一定拥堵程度的支路路段集中选择其一调整单向组织方案. 算例结果表明,单向交通组织可以降低路段饱和度超限量,缓解干道路段的拥堵,但随着绕行系数比重的增大,路段饱和度超限量的优化能力逐渐减弱.     

One-Way Traffic Organization Based on Traffic Load and Road Equity

To improve the utilization of branch roads and alleviate traffic congestions on arterial roads, the optimization approach of one-way traffic organization is proposed from the view of traffic load and road equity. The bi-level programming model is established with the objectives of the portion that road saturation exceeds anticipant saturation and vehicle detour index. The upper model is to obtain the minimum value of objectives by optimizing one-way traffic, and the lower one adopts the equilibrium model to distribute traffic flow. Then, the simulated annealing algorithm is designed to solve the bi-level model. At each iteration step, one of the branch road sections with high load is selected for lane reversal. The numerical result shows that one-way traffic organization can reduce the over-saturation portion of road section, however, with the increase of detour index proportion, the potential of reduced degree decreases gradually.