基于滚动时域优化的共享自动驾驶汽车动态调度方法

共享自动驾驶汽车被视为未来城市交通系统的重要组成部分。本文考虑随机订单需求研究共享自动驾驶汽车的动态调度优化方法。通过建立车辆调度时空网络,分别针对订单分配与空车移位生成车辆运行时间弧,提出车辆调度问题的刻画方法。基于马尔科夫决策框架,以时空节点流量为状态,以时空弧流量为决策变量,建立最大化系统净收益的车辆动态调度优化模型。采取滚动时域优化思想,建立含前视时间窗的随机规划模型,并利用CPLEX优化引擎,滚动求解车辆动态调度决策结果。Sioux Falls网络算例结果表明,滚动时域优化方法可保证车辆动态调度决策效果,提升系统运营效率。在计算时间限制下,滚动时域方法应优先采用长时间窗中等规模样本。在最大化系统净收益的同时进一步最小化乘客等待时间,可有效提升车辆动态调度决策效果。     

考虑行驶时间不确定性的合乘路径鲁棒优化方法

为应对实际合乘过程中时间不确定性带来的负面影响,本文研究不确定行驶时间下的合乘问题。采用预算不确定集合描述时间变量,引入不确定性水平可调节的预算系数,构建以车辆总里程最短和车辆数最少为目标的合乘路径鲁棒优化模型。并设计两阶段算法求解,第1阶段以两乘客间的可行合乘路径为基础,从车辆总里程节省率和乘客时间窗匹配灵活性两方面设计公式量化合乘匹配机会,以匹配机会为权重构建乘客图网络并聚类乘客需求;第2阶段设计以顺序插入启发式方法构造初始解的禁忌搜索算法求解。案例数据实验结果表明：本文聚类方法能保证优化质量并提高85%以上的计算效率,同时能缩减乘客等车时间和绕行距离;增大预算系数时解的鲁棒性逐渐提高,但会增加10%~40%的车辆数并降低1%~10%的里程节省率;大规模乘客案例和窄时间窗案例的合乘路径对不确定时间的敏感性更高,宽时间窗案例无需增加过多额外车辆和总里程就能达到较高水平的路径鲁棒性。     

一种“效率-公平-运力”多维权衡的需求可拆分配送方法

针对自然灾害及重大社会公共事件等各类突发事件的配送问题,本文以公路运输为研究场景,将配送时间最短、加权时间攀比值最小和使用车辆数最少为多维目标,在引入需求可拆分这一限制条件的基础上,构建“效率-公平-运力”多维权衡的需求可拆分应急物资配送模型。针对该问题设计改进的蚁群算法求解模型。从选择拆分点、信息素更新和引入变邻域搜索算子这3个方面改进了算法,并实现当解持续不变时,初始化信息素,以增加随机性。结果表明,与传统求解算法相比,改进算法的稳定性更高(平均偏差率降低7.00%),寻优性更好(优化率提高7.41%)。通过分析考虑三目标、双目标和决策者具有明显偏好的多重场景下的求解结果得知：效率、公平、运力这3个子目标相互悖反,增加运力投入可以显著提高配送方案的效率与公平;当运力不变时,效率与公平之间近似呈同比例反比关系。研究结论可为救灾目标不确定条件下多因素考量的应急物资配送决策生成与优化问题提供方法改进与可量化决策支撑。     

沥青混凝土搅拌设备标准理论试验工况的研究

沥青混凝土搅拌设备的工作条件、工作对象等工况参数是一个经常变化的量，直接影响设备的性能指标，因此需用标准定义下的工况参数予以修正。文章主要介绍了标准级配配比、沥青标号、冷集料含水量及初始温度、出料温度、大气状况等标准理论试验工况的确定。     

交通运输方式选择多属性决策的信息公理方法

基于信息公理的多属性决策方法为旅客的出行方式选择提供了一种有效工具。通过分析旅客出行行为特性的影响因素,确定出旅客出行方式选择的评价指标。利用成功概率计算出每种方案所包含的信息量,信息量最小的方案为最佳方案。由于避免了权重分配所带来的人为影响以及量纲不统一等问题,使得评价结果更趋合理,评价过程计算简单易于实现。     

重大突发公共卫生事件下城市应急医疗物资优化调度研究

针对新型冠状病毒肺炎（新冠肺炎）疫情防控中应急医疗物资调度不尽合理、集配中心中转效率不够高等问题,重新设计了重大突发公共卫生事件下城市应急医疗物资调度与配送体系,并给出了应急医疗物资的分类方法。从医疗物资使用需求和库存估计可使用时间2个维度构建需求点紧急度指标,考虑突发公共卫生事件特征,以加权的需求满足率最大化为主要目标、车辆行驶距离最小化为次要目标,构建应急医疗物资动态分配模型,并通过算例验证了模型的有效性和可行性。结果表明：所构建的模型能够兼顾医疗物资分配的公平和效率,符合突发公共卫生事件中应急医疗物资供给和需求的动态变化特性,确保在物资短时间供给不足的情况下各需求点也能公平获取一定比例的物资;且模型仅要求各需求点上报各种品类医疗物资的使用人数和库存量,同时模型还给出数据缺失时的自动计算办法,可操作性更强;运用紧急度指标对需求满足率最大化目标进行校正,解决了各需求点因需求量差异对公平分配造成的影响,使得应急医疗物资分配更加合理。研究成果结合了新冠肺炎疫情防控中应急医疗物资调度的具体过程,使得分配模型更符合实际需要,可为城市应急医疗物资优化调度提供决策依据。     

考虑行程时间波动的干线信号协调控制鲁棒优化模型

为提升城市干线交通运行效率,针对以往协调控制模型中未考虑路段行程时间波动性的不足进行改进,建立考虑行程时间波动的干线信号协调鲁棒优化控制模型。首先利用车牌识别数据,根据不同流向,提取不受信号延误影响的车辆路段行程时间分布。在此基础上,以路段行程时间构建情景集,以绿波带宽作为条件风险值指标,建立基于情景的鲁棒优化模型。该模型将行程时间分布通过情景发生概率融合在模型中,以绿波带宽条件风险值最小为目标函数,并考虑绿波带宽计算、周期时长、信号相位差、配时参数相互关联和参数非负性等约束条件。在模型求解中,通过增加辅助变量,对模型进行线性化处理,将模型转变为混合整数线性模型,从而可采用分支定界法进行求解。在情景数量为100条件下,优化求解时间不高于3 min。最后通过苏州市工业园区星湖街案例分析,验证模型的可用性和有效性。研究结果表明：所提出的鲁棒优化模型在平均绿波带宽、最小绿波带宽、90%位绿波带宽上均优于传统MAXBAND方案。90%位绿波带宽和最小绿波带宽分别提高了17.4%和19.0%,条件风险值降低了8.9%。     

长江经济带沿江铁路通道规划建设必要性分析

长江经济带发展正式上升为国家战略。沿江铁路通道横跨我国长江经济带,是我国长江经济带发展战略的支撑性通道。以沿江通道区位特征、产业布局、经济特征为依据,通过分析沿江铁路通道的发展现状、存在问题,通道内不同时期铁路运输需求,以及对拟建项目的功能定位进行分析,从而提出沿江铁路通道规划建设的必要性。     

基于时空聚类算法的轨迹停驻点识别研究

利用手机等智能移动终端获取个体出行GPS轨迹数据,提出了一种新的时空聚类算法AT-DBSCAN识别轨迹中的停驻点.该方法以固定长度的滑窗搜索核心点,以时空邻近条件定义簇间距离,以簇密度大小规定合并次序.提出了出行次数一致性、出行起止时刻误差、停驻点时长误差、停驻点中心偏移距离4个算法验证指标,弥补了传统查全率、查准率等忽略停驻点时空信息准确性的不足.结果表明,识别的停驻点有98%的位置误差在30m以内,100%的时长误差在5min以内,98%的出行起止时刻误差在5min以内.此外,算法对于室内活动、定位飘移、路径重合程度高等复杂轨迹具有较好的泛化能力.