Welfare maximization for bus transit systems with timed transfers and financial constraints

Conventional and flexible bus services may be combined to better serve regions with a wide range of characteristics. If demand densities and resulting service frequencies are low, the coordination of bus arrivals at transfer stations may significantly reduce passenger transfer times. A method is proposed for integrating, coordinating, and optimizing bus services while considering many‐to‐many travel patterns, demand elasticity, financial constraints, and appropriate service type for various regions. The objective is to maximize welfare, that is, the sum of producer and consumer surplus. The problem is solved with a hybrid optimization method, in which a genetic algorithm with bounded integer variables is selected for solving one of the subproblems. The service types, fares, headways, and service zone sizes are jointly optimized. Sensitivity analyses explore how the choice among conventional and flexible busses depends on the demand, subsidy, and demand elasticity parameters. The results also show that welfare can increase due to coordination, and these increases are found to be higher in cases with high demand or low subsidy. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

Short‐term highway traffic flow prediction based on a hybrid strategy considering temporal–spatial information

Short‐term traffic flow prediction is fundamental for the intelligent transportation system and is proved to be a challenge. This paper proposed a hybrid strategy that is general and can make use of a large number of underlying machine learning or time‐series prediction models to capture the complex patterns beneath the traffic flow. With the strategy, four different combinations were implemented. To consider the spatial features of traffic phenomenon, several different state vectors including different observations were built. The performance of the proposed strategy was investigated using the traffic flow measurements from the Traffic Operation and Safety Laboratory in Wisconsin, USA. The results show the overall performance of hybrid strategy is better than a single model. Also, incorporating observations from adjacent junctions can improve prediction accuracy. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.     

燃料电池锂电池混合动力船舶建模与仿真

全电动绿色船舶除了使用电力,还越来越多地采用替代能源,如燃料电池、太阳能电池等。本文建立船舶混合动力推进系统,采用燃料电池和锂电池并联作为混合动力。在功率不足时,锂电池提供额外的功率以满足负载需求。为了模型比较贴合实际,使用真实数据对混合动力系统的子部件进行建模,生成Simulink模型并进行仿真。     

Energy efficiency optimization analysis of fuel cell/lithium battery hybrid ship based on whale optimization algorithm北大核心CSCD

[目的]为提升船舶的能源利用率,对多因素影响下的燃料电池/锂电池混合动力船舶能效优化方法进行分析。[方法]基于Matlab/Simulink仿真建模软件,建立对象船舶的能效仿真模型,研究通航环境要素对船舶能效的影响。考虑动力源特性和船舶功率需求,提出基于模糊逻辑的功率分配策略,以优化系统能量流动。然后在此基础上,以系统总能耗最低为优化目标,建立考虑多因素的船舶航速非线性优化模型,采用鲸鱼优化算法开展优化模型动态寻优,并进行不同航行方法和航行时间约束下的能效优化分析。[结果]结果显示,在总航行时间不变的情况下,采用所提的考虑多因素的船舶能效优化方法可以降低船舶5.04%的总能耗和13.16%的燃料电池氢气总消耗。[结论]所述方法对船舶节能减排具有积极的作用,同时对提高船舶续航力和经济性具有重要意义。     

串联式混合电动公交车动力系统仿真研究

针对串联式混合电动公交车BJD6100HEV的工作特性,确定了发动机发电机辅助动力系统的"恒温器"控制策略,并对整车动力系统主要部件牵引电机、电池组、发动机与发电机组进行了选型。利用ADVISOR软件构建了车辆仿真模型,在一定驱动循环下的仿真计算结果表明,所选元件性能参数匹配合理,控制策略可行,能够计算得到辅助动力单元最佳工作点,实现优化控制,为下一步实验研究奠定了基础。     

并联混合动力汽车扭矩管理的模糊控制与仿真

并联混合动力汽车中内燃机和电机之间存在动力的耦合和分离过程,能量管理策略比较复杂。为了进一步合理分配内燃机和电机的动力输出,增强其能量管理策略的鲁棒性,文中分析了电辅助控制策略的不足,提出了基于模糊逻辑控制的包含驾驶员扭矩识别和蓄电池功率平衡的并联混合动力汽车扭矩分配策略,并利用ADVI SOR2002的仿真环境,完成了该模糊逻辑扭矩控制模块的仿真。结果表明,模糊逻辑控制策略满足控制目标,对提高汽车的动力性和燃油经济性、改善排放、保证蓄电池的充放电功率平衡有明显的作用。     

社交网络交通信息对出行方式选择行为影响模型

为解决社交网络交通信息对出行方式选择行为影响缺少定量描述方法的问题,基于技术接受理论,提出感知有用性、感知易用性、感知风险性等 7个潜变量作为出行者对社交网络交通信息的心理感受变量.结合个人属性变量、出行方案属性变量共同构建融合社交网络交通信息影响的出行方式选择行为混合离散模型,运用重庆市问卷调查数据进行实证分析.结果表明,混合模型优度比提升了 0.171,同时,心理感受变量中感知风险性对选择结果有负向影响,其余变量对选择结果均为正向影响,而感知有用性(0.757)、主观规范(0.646)、感知信任 (0.502)对结果影响最大.     

低限速公路车速选择行为分析与建模

我国限速值低于 60 km/h的公路上超速 50%以下仅给予警告处分,部分低限速公路无交通监控设施,超速现象严重.以北京市郊某限速 40 km/h的公路路段为背景,设计并实施意向偏好调查(Stated Preference Survey,SP调查),通过分析 SP数据,并建立随机效用-后悔混合模型,剖析驾驶人车速选择的影响因素,探索超速行为机理.结果表明,限速标志对车速有一定规范作用,其他车辆平均车速的影响会弱化违法监控设备的效果;性别、驾龄、驾驶车型和接受超速处罚的经历均对车速选择行为有显著影响;驾驶人面对超速带来的收益和损失,遵循后悔最小化原则进行决策.     

公交司机排班问题的混合元启发算法研究

针对我国公交企业中司机在1 个工作日内驾驶同一辆车的“人车绑定”管理模式, 提出混合元启发算法求解司机排班问题.首先建立以车辆数为目标的车辆调度模型,获得仅 满足司机休息时间的非可行解;接着迭代地使用局部搜索算子、破坏重建扰动等方法对解进 行调整,使其满足司机工作时间和吃饭时间等约束,并尽可能地降低排班成本;在迭代搜索 过程中记录发现的可行排班链集合,迭代结束后构建集合覆盖问题(SCP)模型对其进行改 进,以获得最佳的司机排班方案.在13 条公交线路案例上进行测试,实验结果验证了本文算 法的有效性.     

考虑能耗的铁水联运集装箱装卸设备协同调度

随着集装箱港站铁水联运作业量增大,以及节能减排压力与日俱增,实现港站作业设备的高效调度和低能源消耗间的协同优化将是亟待解决的问题.本文研究了集装箱铁水联运港站中多设备间的高能效协同调度问题,基于混合流水车间调度(HFSS)思想,构建了综合考虑岸桥、集卡、正面吊三阶段装卸过程的协同调度模型,以总完成时间最短和能耗最低为目标,设计了基于遗传算法和模拟退火的混合优化算法.通过实验验证了模型和算法的可行性,证明可以实现高能效利用下的港站设备协同调度优化.