考虑客流时变需求的大小交路列车时刻表优化模型

以城市轨道交通放射线为研究对象,考虑客流时变需求和高峰期乘客滞留现象,以乘客等待时间、列车运行时间和车辆走行公里最小为目标,以发车间隔、列车满载率及其均衡性、发车比例为约束,构建了城市轨道交通大小交路列车时刻表优化模型.运用离散事件系统建模方法,建立基于乘客活动和列车运行过程的动态仿真模型,并将其与遗传算法相结合,提出了计算机仿真的遗传算法进行求解.算例结果表明,优化后的时刻表可以使运力与客流需求更加匹配,有效降低了高峰期乘客拥挤程度,并提高了各次列车满载率的均衡性.在企业运营成本相等的情况下,优化后的乘客等待时间减少了1 266.2 h,降幅达16.5%.     

求解客户需求动态变化的车辆路径规划方法

对于集货过程中客户需求随时间变化的动态车辆路径规划问题, 按时间段划分为一系列车辆已驶离中心车场的静态车辆路径问题, 引入虚拟任务点与相关约束方法, 将其进一步等价转化为普通的静态车辆路径问题, 使用适用于静态问题的算法对其进行求解。应用此车辆路径规划方法, 以改进的节约法为静态算法, 对于客户数为20的动态路径规划问题进行求解, 得到重新优化路径所用的时间为0.49s, 说明这种规划方法可行。     

基于车载OBD数据的小汽车出行特征分析——以北京市为例

小汽车出行特征是城市道路网运行的重要影响因素之一。采集小汽车出行数据并深入分析其出行行为特征,是引导小汽车出行方式转变、降低机动车使用强度的重要条件,能够为交通精细化管理和政策制定提供支持。基于车载OBD可采集到的小汽车出行数据和轨迹数据,提出小汽车出行特征分析方法,得到出车率、出行次数、出行距离等量化指标,分析不同阶段、不同区域、不同政策下的出行指标变化特征。利用大数据分析方法对出行规律深层挖掘,进一步获得用户画像、路网非直线系数等交通特征。分析结果表明,车载OBD数据能够较好地反映小汽车出行行为特征,并对交通需求管理政策的实施效果做出定量评价。     

船舶绕避热带气旋安全-经济决策模型

为了同时对多个来源的热带气旋预报进行综合处理,对可供船舶选用的绕避方案从安全和经济效益两方面同时给予定量评价和分析,基于神经网络的多源热带气旋路径集成预报和未来风浪场确定技术、风险分析理论和模糊信息优化处理技术以及气象-经济决策理论等方面的最新研究成果,提出了一种可用于大洋中船舶绕避热带气旋方案选优的安全-经济决策模型。在对“天丽海”轮7个不同绕避热带气旋方案进行的模拟优选计算中,该模型能够根据决策者的具体要求,优选出效益最佳或效用最佳的绕航方案,得到的结论与多位具有丰富绕避热带气旋经验的船长分析的最佳绕航方案基本一致。     

遗传算法在车辆路径问题中的优化

关于遗传算法的车辆路径优化问题,已经提出过多种思想方法,虽然有些也有实验结果,但仍大有改进余地。针对具体的车辆路径优化问题,对传统遗传算法作了多处关键性改进。针对多客户点基本均布于物流中心的特点,作初始群优化,降低交叉率,提高变异率,简化繁琐的染色体修正计算,极大地提高了寻优速度,减少了遗传操作的数量,为多计算点的遗传操作提供有力的支持。     

广义超立方体网络容错路由算法

基于广义超立方体图的局部连通性概念，讨论了具有局部连通性的广义超立方体网络的容错路由算法，一个局部连通的广义超立方体网络可以容许大量的错误结点比较均匀地存在于多个广义子立方体而仍保证其全局连通性．对失效结点比较集中的情况，给出了路由算法。     

基于电子海图的计划航线自动审批研究

分析舰船计划航线自动审批的基本原理和流程,建立自动审批的相关数学模型,给出实现自动审批的方法与过程,并在Windows平台用VC6.0语言编程实现计划航线自动审批的功能.     

考虑多路径选择的定制电动公交线路优化

为提高定制电动公交系统运营效率,本文探讨了考虑多路径选择的定制电动公交线路优化问题.首先,构建描述该问题的混合整数规划模型,以实现线路与路径的双重决策优化.模型以运营总收益最大化为目标,在约束中考虑定制电动公交特性,如车容量,乘客出行时间窗,续航里程,访问站点数等.其次,为求解模型,设计新的自适应大邻域搜索算法,提出相...     

车辆路径问题的混沌粒子群算法研究

针对车辆路径问题中单仓库非满载这一基本类型的具体特性,设计了一种混沌粒子群算法;利用混沌系统的随机性、规律性和遍历性初始化粒子,大范围覆盖车辆路径问题的解空间,加强算法最优路径的搜索能力;通过在求解过程中的次优路径处施加混沌扰动,使算法放弃当前求解的路径,避免结果为次优解。并通过试验验证了该算法在车辆路径问题中具有很强的寻优能力。     

半开放式的多配送中心纯电动车辆路径优化问题

电子商务促使越来越多的物流企业采用多配送中心模式优化车辆的配送路径,纯电动汽车逐渐替代了传统的燃油配送车辆,以改善生态环境. 结合多配送中心联合服务模式的特点和纯电动物流车辆的行驶特征,构建带时间窗的半开放式多配送中心纯电动车辆路径优化模型,设计蚁群算法对其求解. 算例对比分析结果表明：半开放式的多配送中心联合服务,能合理利用相关物流资源,改善车辆路径,降低物流费用,但需要寻找合适数量和位置的配送中心进行联合,才能达到节约成本的最佳效果;相比单配送中心,多配送中心联合服务提供了更多潜在的较低价格的充电点,在配送中心补充电量可在一定程度上节约物流成本.