随机旅行时间的区域公交车调度模型及算法

研究一类随机旅行时间的区域公交车辆调度问题,将该问题看作为“部分班次被一辆车完成”的集合划分问题,考虑不同车场容量和补充燃料等约束因素,建立以营运费用最小为目标的机会约束规划数学模型.将该模型转化为一类确定性数学模型,设计求解该问题的改进遗传算法,根据问题特征定义染色体编码、产生初始种群的启发式算法、交叉和变异操作等....     

GPS技术在创新车辆管理中的应用

大庆市作为矿区城市,市区建设特点决定了公交车发车点多、线长,始发站较分散,管理成本高、难度大的现状。分析智能公交系统功能、结构、构架,论述应用GPS可实现油料的科学管理、车厢乘客出行发布及IC卡分段收费,最终得出GPS管理能实现良好的社会和经济效益的结论。     

铁路突发事件应急资源调配问题分析

快速有效的救援是减少铁路突发事件损失的重要工作。为降低突发事件所造成的损失,要求决策者能够快速做出资源调配方案。建立多出救点、多资源的基于时间最短和成本最低的多目标规划模型。通过数学描述给出解析算法,并通过具体算例验证模型的正确性和算法的有效性。     

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优化应急车辆调度是降低突发事件造成重大人员伤亡和财产损失的有效手段. 在分析应急车辆调度问题、决策目标、决策变量和目标函数的基础上,构建了最小化整体损失的理想化调度模型. 针对该理想模型的参数难以确定的问题,提出以广义响应时间为基础,以实时交通量辅助决策,采用简化约束条件的方法建立了城市应急车辆调度的优化模型. 分析了路段行程时间和交叉口行程时间的计算,依据路段交通流量对城市应急车辆调度的影响划分道路服务等级. 基于威海市实际案例的分析结果表明,简化模型能够辅助优选应急车辆调度方案,验证了该方法的有效性.     

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作为客运专线运输组织的关键技术之一,动车组的运用与运行图的编制以及车站作业计划的制定有着密不可分的联系. 为了解决基于枢纽站的多交路动车组周转问题,本文提出了部分环形运转的概念,并据此分析了多交路动车组周转问题的特点. 在建立动车组周转模型时,以动车组在车站的停留时间总和最小为优化目标,以动车组的开行条件、动车组之间的接续条件与唯一性条件以及基于时间容忍值σ的顺向接续优先条件为基本约束,设计了基于σ的紧凑接续算法,并以某小型路网为例对模型和算法的可行性进行了验证. 案例研究表明,多交路的动车组周转模型和算法能很好地解决枢纽站多个方向运行的列车运行线之间的相互接续,且能在很大程度上降低列车进出车站对车站咽喉区的影响.     

中咀坡水电工程溢洪道水工模型试验研究

针对中咀坡水电工程的初设方案,探究工程在其洪水期运行阶段是否满足泄洪要求,泄洪隧洞底部是否会产生空蚀,破坏建筑物安全以及闸门调度等问题,建立水工物理模型。通过试验对工程溢洪道的泄流能力,泄水隧洞底部受压情况进行验证和计算;为保证电站正常运行,对于上游来水量较小的枯水期,拟定闸门调度方案。     

基于启发性规则及关键路径调整的柔性作业调度优化算法

为克服传统进化算法求解较大型柔性作业调度问题计算时间长和结果不稳定的缺点,提出了一种启发性规则求解方法.该方法用一个启发性规则产生初始调度解,再利用一些启发式规则对初始调度过程中的关键工件及关键工序进行搜索,并对关键路径进行优化调整得到较优解,通过比较得到柔性调度问题的优化调度解.用本文方法对典型柔性调度问题进行求解,并与其他算法的求解结果进行比较,对于15×10问题,采用本文方法的计算结果与混合基因算法相同,计算时间为3.2 s,减少了42%;对于23×10及25×10的较大型问题,表明启发性规则的引入能提高求解效率,与传统进化算法相比,更适合求解较复杂的柔性作业调度问题.     

非标准HFS-B问题的设备协同调度研究

在同贝位边装边卸工艺的集装箱作业环境中,提出了一类非标准的HFS-B问题,即同时存在2种方向互逆的工件流、与紧前紧后机器相关的准备和处理时间.这类来自港口背景的非标准HFS-B问题,主要涉及空间位置决策、任务分配和设备调度等子问题的决策,目标是makespan最小.鉴于HFS-B的NP-hard特性,在分析设备顺序约束和协同关系基础上,基于Fill ratio启发式、表调度理论和设备的状态空间变换,设计了3阶段决策的启发式算法.基于阶段的下界理论和makespan的下界理论,对多个实际的大规模案例进行仿真分析,结果表明:算法的makespan与理论下界的最大偏差不大于7%,具有良好的实用性.     

城市轨道交通列车时刻表与车底运用整合优化模型

基于单条城市轨道线路,分析客流需求、列车时刻表及车底运用之间的密切联系, 以运行安全、资源限制、列车容纳能力等作为主体约束,综合考虑公司运营费用和乘客出行费 用,构建基于客流分布的城市轨道交通列车时刻表与车底运用整合优化模型,并采用线性处 理方法,将模型转化为混合整数线性规划(MILP)模型.最后,以北京地铁亦庄线为实例,利用 ILOG CPLEX对模型进行求解.结果表明,与既有的优化方法相比,本文模型得到的列车运行 计划方案能够更好地节约成本,提高车底利用效率,满足城市轨道交通乘客和运营企业双方 的利益.     

高速公路突发事件救援车辆诱导

为了提升高速公路突发事件应急救援效率,将交通状况、在途潜在风险等信息纳入高速公路突发事件救援车辆诱导研究中,基于实时和时变路网环境下的交通信息,以车辆出行时间最小,路径可靠性最强为目标,构建基于在途时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型。设计一种实时信息和时变信息结合策略,使模型规划路径随路网交通量变化而相应做出阶段性调整,采用滚动时域策略将该动态决策问题转化为一系列离散时间点的静态决策问题,用于计算应急救援路径时间;在此基础上,考虑到高速公路突发事件发生后路网交通事故率升高,同时容易发生拥堵的状况,进一步将救援规划路径可靠性作为决策目标,即应急救援车辆规划路径在面对道路中断或者严重拥堵时是否拥有更多的调整策略,更新救援路径尽快完成救援任务;为了便于量化计算将上述目标转化为统一的价值成本,共同决定救援车辆的行驶路径。研究结果表明：当行驶路段交叉口间距离较长,中间无其他道路连通,行驶过程中由于突发事件破坏趋势蔓延导致道路中断或拥堵等意外发生时,无法更新调整救援路径,最终导致救援延误;因此,基于救援时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型能够克服以上问题,进一步提高救援效率。