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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.     

蚁群算法在西餐连锁店配送路径中应用

西餐连锁店的路径优化是各连锁店食品配送路线的优化,要求满足各连锁店时间窗的约束,可抽象为带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）.文中采用启发式算法对VRPTW求解.为正确衡量信息素和期望值浓度在进化的不同阶段对算法的贡献,引入了一种自适应转移策略来提高算法的求解效率,并通过综合考虑全局和局部信息的更新策略——蚁权策略进行信息素更新,加快算法的收敛速度.最后,通过11个经典VRPTW对该算法的性能进行了检验.并以大连市西餐连锁店为研究对象,运用本文所提出的蚁群算法求解大连市西餐连锁店的配送路线.     

车流组号算法

依据重车的到站来确定其所属出发车流组号是技术站的基础工作.基于数据结构的基本原理,提出了依靠车流最短径路链段用枝端相接的多杈树来划分技术站车流组号范围的数学模型,利用有分段终止条件的遍历方法解决了算法问题.在这一基础上,提出了组号范围的数据库存储和组号图的图示方法,为计算结果的程序应用和查找提供了条件.     

时变条件下城市物流配送车辆路径优化

针对城市交通网络依时周期性变化的特点,建立了城市物流配送车辆路径优化问题的数学模型,并利用两阶段算法对该问题进行求解,第一阶段采用插入法,求解出初始路径;第二阶段通过减少路径数和邻域搜索改进初始配送路径。最后,给出一个应用算例,结果证明了模型和算法的有效性。     

试论快速公交系统在我国大城市建设的适应性问题

快速公交作为新的一种公共交通模式,具有速度快、容量大、建设周期短、造价低等诸多优点.在我国已有较多的城市正在规划和建设快速公交,本文通过对快速公交发展主要影响因素的适应性分析,并针对目前快速公交实践中问题的进行探讨,提出在大城市中应坚持发展快速公交,落实公交优先的政策,并指出成功的快速公交系统应系统地考虑其与常规公交等其他交通的协调以及对公交网络的优化,以提升整体公交系统的综合效率.     

城市轨道交通快慢车开行方案双层规划模型

针对城市轨道交通客流时空分布不均衡特征和乘客长距离出行时效需求,并考虑乘客的换乘行为,提出基于双层规划模型的快慢车开行方案优化方法.上层模型以乘客出行时间和列车周转时间最小为目标,考虑快慢车开行比例、线路通过能力等主要约束,构建多交路条件下的快慢车开行方案优化模型;下层模型通过设计换乘网络刻画乘客换乘行为,构建快慢车方案下的客流分配模型.设计粒子群算法求解所建双层规划模型,以广州地铁14号线为案例,验证本文构建模型的有效性和适用性.     

基于自适应神经网络的UUV航速控制仿真研究

针对无人水下航行器(UUV)在水动力参数变化和外界不确定干扰下的航速控制问题,提出一种基于李雅普诺夫方法的自适应神经网络控制算法。引入RBF神经网络来估计建模误差和海流干扰,并设计自适应学习律来保证神经网络权值的最优估计,保证了系统的航速误差收敛到零。仿真试验结果表明设计的控制器在航速控制过程中可有效抑制UUV载体的模型不确定性及海流干扰,且控制参数易于调节。     

基于路网二次分层模型的出行路径诱导优化方法

为了提高出行诱导路径搜索的效率和优度,提出了一种基于道路功能以及交通状态划分的路网二次分层模型,模型从道路的功能角度进行路网的初分层,从道路交通状态角度,通过设定的交通状态阂值进行路网的次分层,建立的路网二次分层模型从宏观方面反映路网的结构,从微观方面反映路网运行的交通参数;利用路网二次分层模型所划分的各层路网之间的协同,借助限制区域的A‘算法进行最优路径的“三段巡径”过程。实例表明该算法实用、高效,有助于搜索得到最优出行路径。     

Optimal tank-trailer routing using the ILOG constraint programming – a Taiwan case study

Abstract

This paper investigates the routing of pressurized tank trailers and proposes a scheduling plan which ensures the practical delivery of industrial gases under the objective of reducing transportation costs. Using constraint programming, we solve a combinatorial optimization problem that incorporates both hard and soft constraints for routing and scheduling tank trailers. Hard constraints are resource and safety/regulation constraints, whereas soft constraints are utilization and efficiency constraints. This approach enables tank-trailer routing and scheduling management to consider different combinations of parameters and view the results in ‘real-time.’ The routing and scheduling results based on a case study in Taiwan fulfil the goals of avoiding risks associated with transporting industrial gases, and attaining efficient delivery while conforming to regulations and consistent with good business practice. The results also suggest that significant economies in distribution costs are possible.     

物料配送和废旧产品回收的VRPSDP问题的并行模拟退火算法

为了求解面向制造领域物料配送和废旧产品回收的同时送取货的车辆路径优化问题（VRPSDP）,提出一种主从式并行模拟退火算法代替传统的串行模拟退火算法．算法首先使用剩余承载力和径向附加费（RCRS）算法求得初始解,然后在并行模拟退火算法框架下使用4种邻域搜索方法对初始解进行优化．最后,选取国际上通用的Montane和Galvao测试数据集（18个顾客数为100～400的测试问题）对算法性能进行测试,与文献中其他5种算法的比较显示,提出的并行模拟退火算法总体性能较优．