基于出行时间预算负效用的出行行为建模

为研究出行者出行行为,引入出行时间预算负效用的概念.分析通勤者出行机理为先确定出发时刻,在给定出发时刻下计算备选路径的出行时间预算负效用,选择效用最大的路径出行,利用此次出行信息来调整下次出行的出发时刻,经过多次出行达到稳定状态.建立了双层规划模型描述不确定环境下出发时刻和路径选择的出行行为.用改进的相继平均法（MSA）求解下层路径选择模型,用遗传算法来解整个双层规划.用一个实例对模型和算法进行了验证.     

浅谈木屑船自卸设备的常见问题及应对措施

木屑船自卸设备是该型船舶的重要甲板设备,自卸设备的管理维护和正确使用对于保障船舶正常营运具有重要意义。本文结合作者在木屑船工作的实践经验,对保养和操作木屑船自卸设备中常见问题提出了几点建议。     

6500DWT散货船船体结构断裂分析研究

文章以6500DWT散货船为例,分析了船舶装载时船底和舷侧发生断裂的主要原因,并根据规范对本船强度进行了有限元计算,具体分析了随着装载量的不断增大对船体内部结构的影响,从而为该类船装货提供评判依据,提高船舶装载监管力度     

城市轨道交通接运公交最优长度与线路布设研究

本文首先考虑了土地性质、出行需求和公交运营成本等因素,建立公交运营效益最大的接驳范围单变量非线性单变量规划模型,经过参数标定与约束的简化后采用二分法求解。在模型的约束中使用站点聚集效应距离衰减函数建立需求与接驳距离的关系式,并通过单约束重力模型获得的距离与需求样本对其进行参数标定。然后,以接驳范围为约束指导新增线路布设和原有线路调整。前者以站点覆盖率、非直线系数、运营费用等为指标,整体客运系统运输效率最大为目标,使用启发式解法布设新增公交接驳线路;后者根据定性定量相结合的原则,依流程调整原有线路走向。本研究需要采集的数据并不复杂,可用于指导轨道站点公交接驳相关工程实践。     

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交通信息对路网交通的影响是学术界广泛关注的问题,目前在这类研究中,大多是假定向出行者发布流量或旅行速度等详细的信息数值.而在实际交通信息发布中,由于检测精度等限制,只能向用户提供分为若干个级别的定性信息.本文针对这一问题,对交通信息影响下出行者日常出行决策行为以及对交通信息的感知行为进行了建模,随后使用仿真手段研究了交通信息分级条件下出行者的日常路径选择行为.结果发现,发布分级信息能使交通系统更快地达到随机均衡状态,代价是均衡状态的稳定性有所下降.同时,与发布详细信息相比,发布分级信息时系统性能较少受到信息更新周期的影响,对交通信息系统的实际应用具有一定参考价值.     

VMS行程时间诱导效益仿真算法

基于宏观交通仿真模型,提出了可变情报板(VMS)行程时间诱导效益仿真算法,分析了驾驶人的信息关注率和信息理解偏差系数对VMS行程时间诱导效益的影响。以行程时间计算模型和驾驶人信息响应模型与METANET仿真模型为理论基础,以路网总耗时改善率为诱导效益目标,在3种不同规模的路网上进行仿真试验。仿真结果表明:VMS行程时间对于改善路网运行效率通常具有正面的诱导效益;信息关注率越高,信息理解偏差系数越小,诱导效益越显著;当信息关注率为80%以上时,小型、中型、大型3种路网的诱导效益分别达到28.89%、15.87%、10.53%以上。可见,仿真算法有效。     

基于局部连通性的在途动态路径诱导方法

驾车购物已经成为现代城市居民常见的生活出行方式,而驾车购物出行量的不断 增长也引发了严重的道路交通供需矛盾,加重了城市交通拥堵程度.为更好地满足居民驾车购 物出行的实际需要,出行路径诱导已成为一种优先选择,但目前大多数路径诱导方法运用固 定的最优路径搜索算法来规划行驶路线,不能完全自适应交通流的变化,并没有考虑到购物 出行特点.本文提出一种在途动态路径诱导方法,分析实时交通信息对路网连通性的动态影 响,在途中对诱导路径进行局部范围的重新搜索,并及时将更新结果反馈给在途车辆.实验结 果表明,与其他动态路径诱导方法相比,该方法计算量减少了56%以上,具有更强的实时性和 有效性,并具有开放性结构,能够根据需求替换不同路径搜索算法.     

不确定箱重下内河集装箱班轮航线配载决策

与集装箱海运相比内河集装箱班轮运输具有其独特性,同时对于内贸箱而言,货主订舱时箱重信息的不确定性导致其航线配载决策变得更加复杂.本文考虑不确定箱重影响,以最小化航线班轮堆栈占用数量为目标,构建内河集装箱班轮航线配载决策的随机规划模型.为实现求解,基于随机规划理论,采用机会约束描述随机约束,将随机规划模型转化为随机机会约束规划模型,并设计混合邻域搜索算法求解.算法由蒙特卡罗随机模拟、神经元网络训练及邻域搜索启发式3个部分组成.算例研究表明,混合邻域搜索算法的鲁棒性较好,可实现配载计划对不确定因素的有效吸收.     

考虑出行者损失厌恶的后悔随机用户均衡模型

在经典随机后悔最小化模型的基础上,通过引入出行者获益损失的不对称偏好,建立了考虑出行者损失厌恶的属性水平的后悔函数及基于Logit形式的随机用户均衡模型.在提出的属性水平的后悔函数中,等尺度的获益和损失所产生的欣喜和后悔的差异,受后悔欣喜偏好参数和出行者损失厌恶共同影响.此外,与上述随机用户均衡模型等价的变分不等式问题被给出,并用相继平均法求解.最后,用1个算例网络来验证所提出模型的合理性和算法的可行性.结果表明,出行者的损失厌恶对其路径选择行为具有较大的影响,并且随着损失厌恶程度的增大,出行者更倾向于选择最短路径.     

基于旅客出行意图的航线潜在价值计算模型

传统的航线价值计算通常以统计客流量为主,忽略了旅客偏好对航线潜在价值的影响,因此,本文提出了一种基于旅客出行意图的航线潜在价值计算模型.该模型利用最大似然估计法对旅客舱位偏好进行量化,然后引入出行意图的概念将旅客出行行为进行细分,并利用Gibbs Sampling方法实现出行意图的求解,最终达到航线潜在价值计算的目的.在中国民航旅客订票数据集上的实验表明,本文方法获得的2010年航线价值序列与2011年航线价值序列的相似度要明显高于统计客流量的方法,且对排名前5的高价值航线的挖掘准确率可达100%.