场面航空器滑行时空协同优化模型

引入双层规划方法, 研究了场面航空器在滑行道系统中的滑行调度问题; 考虑了成本与冲突对场面航空器运行效率和安全的影响, 以航空器推出延迟时间与滑行路径作为决策变量, 以航空器在滑行道系统中滑行过程无冲突与场面航空器的总滑行距离最短为目标函数, 构建了场面航空器滑行时空协同优化模型; 针对航空器滑行道调度问题的特点, 设计了适用于航空器滑行时空协同优化模型的双层规划算法, 以降低场面航空器滑行距离和等待时间; 为了验证航空器滑行时空协同优化模型及算法的有效性, 对比了先到先服务调度方案的计算结果, 分析了滑行等待时间与滑行距离对场面航空器运行效率的影响。研究结果表明: 场面航空器滑行时空协同优化模型与先到先服务的航空器调度方案相比, 保证了航空器滑行过程无冲突, 将16架次航空器的总滑行距离从40 690 m降至37 700 m, 降低了8%;航空器平均运行时间为254 s, 提升了滑行道系统的整体运行效率; 在复制组数为100与变异概率为0.4的条件下, 采用场面航空器滑行时空协同优化模型能够在412 s内获得最优解, 求解效率与收敛性显著。可见, 采用场面航空器时空协同优化模型在保障航空器滑行安全的前提下, 能有效提高场面航空器滑行调度效率, 降低航空器运行成本, 能够为繁忙机场滑行道调度提供决策支持。     

面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化

考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术,可以采用智能交叉口的组织形式,大幅提升交叉口的通行效率,为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本,提出智能交叉口在城市交通网络中的布局优化问题,建立数学优化模型并求解。首先,基于对两类车辆行驶特性的分析,建立混合用户均衡模型,描述CAV与HV的路径选择行为;其次,从交通规划者的角度,以系统最优为目标,整合混合用户均衡模型,建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型,并利用改进的遗传算法求解;最后,选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析,验证模型与算法的有效性,并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明,智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率,同时,大幅降低了由于网联自动驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距,增进了出行公平性。     

需求变动下高铁快运货流分配与组织模式优化

基于高铁快运一地集货和多点发运的开行特点,综合考虑我国未来快递市场的需求变动,提出高铁快运常态化和规模化成网运营后的货流分配与组织模式优化方法,以客运动车组捎带运输货物、预留车厢和高铁快运专列模式下,各OD对间的高铁快运运量为主要决策变量,以总运输成本极小化为目标,构建货流分配混合整数规划模型,计算货流量在高铁快运网络中的分布,得到货流OD运输路线与各高铁快运通道运营组织模式的组合优化方案。通过高铁快运货流OD“三阶段”预测方法,预测城市间的高铁快运需求量作为货流输入,以9个国内快递业务中心城市组成的网络为案例,由Python语言调用Gurobi优化软件求解案例,验证所建模型的有效性。案例结果表明：在运量低谷期使用捎带和预留模式可满足90.7%的运输需求;在运量高峰期部分线路需开行高铁快运专列;运营组织模式可根据OD对间货流量与网络容量的适应性关系进行调整,以充分利用高铁闲置运力,提升运营效益。     

滚装甩挂运输牵引车调度优化及作业模式类比分析

针对滚装甩挂运输新船型可“直进直出”条件下的“边装边卸”作业模式,与传统船型“船艉进出”条件下的“先卸后装”作业模式对比,建立滚装甩挂码头牵引车调度的混合整数规划模型,并设计遗传算法求解模型。通过对比不同规模算例下CPLEX与所设计遗传算法的实验结果,验证模型的正确性和算法的有效性。结果表明：相较于传统船型“先卸后装”作业模式,新船型“边装边卸”作业模式在运营成本方面可降低约15%;当装卸任务分布密集时,卸船任务靠近船艏运营成本越高,装卸任务分布稀疏时,卸船任务远离船艏运营成本越高;总体而言,“边装边卸”作业模式的运营成本低于“先卸后装”作业模式。研究结论可为“边装边卸”作业模式下的港口滚装甩挂作业调度提供决策支持。     

一类有竞争的物流配送中心选址模型

对已有多个配送中心存在的前提下, 新增配送中心为获取最大市场占有量如何进行有效的选址决策问题进行了研究, 建立了一个选址决策模型, 把求解的问题归结为无约束的非线性规划问题, 并给出了迭代算法, 最后对如何解决考虑多种选址影响因素及多个新增配送中心的复杂情况进行了讨论。     

物流中心选址与规模的层次优化模型

同时考虑生产商和分销商的利益,采用双层规划模型来描述物流中心选择以及规模问题.上层规划从生产商的角度出发,通过调整物流中心位置及规模使生产商的生产成本、运输成本和经营成本最小;下层规划从分销商的角度出发,通过调整从各个物流中心进货的数量使自身的平均运输成本最低.设计了基于遗传算法的求解方法,并用数值算例验证了模型和算法的有效性.     

基于双层规划的竞争性选址问题研究

以往对竞争性选址问题的研究,都是从服务提供者的角度考虑问题,寻求市场份额最大化或成本最小化的选址方案.实际中,竞争性选址方案的确定应该是服务提供者与服务需求者上下两层关系互动的过程,并且仅仅考虑市场份额最大化或成本最小化是不够的,企业往往更关心的是利润.针对寡头垄断市场配送中心的选址问题,建立基于双层规划的竞争性选址模型,考虑属于不同企业的配送中心对于配送服务需求者的竞争问题,上层目标函数追求配送中心的利润最大化,下层目标函数是配送服务需求者的广义费用最小.给出了遗传算法求解规模较大的问题,通过一个算例验证模型和算法的可行性.     

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。     

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.     

机场旅客进出场交通方式选择的双层规划模型

以机场出发旅客为研究对象,在分析多种交通方式下旅客进出场出行费用对其交通方式选择影响基础上,应用双层规划模型描述了机场旅客进出场交通方式选择问题,并利用基于灵敏度分析的启发式方法对模型进行求解．模型综合考虑了交通系统的收益和旅客的利益．通过算例可以看出,应用双层规划模型描述机场旅客进出场交通方式选择问题是合理的,所采用的方法是可行有效的,对于制定多模式交通运输价格策略、缓解大型机场地面交通拥挤等具有现实意义．