编组站进路调度优化算法

分析编组站作业进路选排问题的本质,以各任务的延误时间加权值总和最小为最优目标,以任务的前后工序选择路径为动态约束,建立编组站作业进路调度数学模型,采用遗传算法求解。编码采用定长染色体,长度为任务的工序数,每个工序采用2段制,编码中的顺序唯一地确定了每工序对指定进路占用的起讫时间和指标递推,设计基于优先规则的编码算法步骤。为保证解的可行性,将编码合法化,对工序进行拓扑排序。递推计算工序开始时间和结束时间,进而计算编码的目标值,并将其转化为适应值。采用轮盘赌与最优性相结合的方法进行选择,设计基于位置成组移位的杂交算子和随机交换的变异算子。以某编组站为例进行模拟计算,结果证明该算法满足编组站进路调度工作的要求。     

城市轨道交通乘务排班计划方案评价方法

城市轨道交通乘务排班计划是在给定运行图的基础上制定乘务人员的工作计划,其优劣程度对城市轨道交通的运营效率和成本具有显著影响。目前有关乘务排班计划的评价方法方面还缺少深入细致的研究。在借鉴国内外研究成果的基础上,选取相关标准的符合程度、班次间的均衡程度和方案的费用大小这三个方面对城市轨道交通乘务排班计划进行评价,之后采用熵权法确定综合权重来进行综合评价。最后对三个实际方案进行了案例分析,验证了乘务排班计划方案评价方法的可行性。     

广州现代有轨电车综合运营调度系统建设方案研究

基于现代有轨电车自身建设特点,对广州市海珠区环岛新型有轨电车试验段工程运营调度相关弱电系统建设现状进行分析。结合现代有轨电车运营部门对调度系统的实际使用需求,阐述基于现代有轨电车应采用弱电各子系统核心功能相对独立性的集成原则,构建综合运营调度系统平台的集成思路和总体架构研究。提出可对弱电系统的传输网络、硬件设备、软件等方面进行资源整合,并总结综合运营调度系统平台的功能和特点,为广州市后续有轨电车线路建设提供重要的参考,同时也为国内现代城市交通体系的建设提供借鉴。     

邮政车辆调度问题及其优化算法

从邮政实际运营情况出发,在兼顾其他限制条件的同时,着重研究带路程长度和装载能力限制的邮车调度问题,抽象出此类问题的数学模型,并设计一个禁忌搜索算法进行求解。算例测试结果表明,采用该算法可以在很短的时间内求出较高质量的邮车调度问题的优化解。     

车辆移动监控系统并发调度机制的研究

在车辆移动监控系统运行过程中,监控中心将同时接收到从不同车载终端发送过来的大量信息,这些信息分别对应着不同的事件。监控中心如何针对这些事件,及时做出不同的响应和处理是极为重要的。在对监控中心并发处理的性能要求进行分析的基础上,提出了优先数事件队列算法来实现车辆监控中心的并发调度机制,并给出了算法实现。     

公共自行车多层次分区调度方法研究

公共自行车发展的制约性问题在于调度滞后,服务水平无法满足用户需求.从时间分布和空间分布两方面分析了公共自行车高峰期潮汐需求规律及其与用地类型的关系.创新地提出以上层调度区域、调度小区和站点为主的多层次分区调度方法.在详细分析了各层次分区流程及相关参数的基础上,提出结合虚拟小区与有时间窗的多目标优化调度模型解决区间调度问题,并且建立了小区内调度的最优路径模型.形成区间灵活调度,区内路径固定的半确定调度体系.案例证明该方法具有较强的可操作性.该方法在保证高峰期及时调度,减少不必要的绕行和拥堵时间,提高调度效率,减少盲目性等方面具有重要意义.     

船舶调度闸外编排算法

为了提高船闸的通过能力,优化船舶进闸调度,分析了三峡船闸船舶的平均过闸间隔时间,提出了闸外编排的概念,分析了船舶在进闸调度中的操作流程,以安全性和进闸耗时为目标,建立了闸外编排的数学模型,设计了相应的启发式求解算法,将模型的目标和约束条件通过启发式方法生成船舶在闸外的排序法则。数值试验分析结果表明闸外编排数学模型切实可行,排序算法可以生成安全高效的进闸方案,闸外编排的实现考虑了船舶进闸时间和安全性原则,缩短了闸次间隔时间,提高了日开闸次数,有效地提高了通航设施的整体通过能力。     

基于列生成启发式的单线电动公交车与司机整合调度优化

在考虑电动公交车里程约束与司机连续工作时间和总工作时间约束的基础上,研究单条公交线路的电动公交车与司机整合调度问题,即将给定时刻表车次分配给电动公交车和司机,同时,生成车辆运营计划和司机排班计划,设计基于列生成启发式方法求解提出的整合调度问题.列生成方法用于生成线性松弛最优解,将整个问题分解为一个主问题和两个定价子问题...     

基于多旅行商问题的应急设施服务区划分模型

基于多旅行商问题，增设集散中心需求及应急服务设施资源容量约束条件，以最小化遍历区域内全部集散中心的综合旅行时间成本为优化目标，构建一种应急设施服务区划分模型，确定各应急设施的服务区范围.设计一种复合算法求解模型，首先基于P-中值选址模型的优化理念，形成初始方案；继而加入禁忌搜索算法，结合LKH求解器对模型进行迭代优化求得最优解.基于宁波市北仑区实际拓扑网络进行案例分析，验证了模型和求解方法的有效性.     

变邻域搜索求解公共交通乘务调度问题

公共交通乘务调度问题是一个将车辆工作切分为一组合法班次的过程,它是NP难问题,许多求解方法的效率都与班次评价密不可分,本文通过裁剪TOPSIS方法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)设计了TOPSIS班次评价方法.此外,通过裁剪变邻域搜索算法使之适合求解乘务调度问题,提出了基于变邻域搜索的乘务调度方法(Crew Scheduling Approach Based on Variable Neighbourhood Search,VNS),其中,并入了TOPSIS班次评价方法在调度过程中进行班次评价,设计了两种带概率的复合邻域结构以增加搜索的多样性,帮助跳出局部最优,在VNS中利用模拟退火算法进行局部搜索.利用中国公共交通中的11组实例进行了测试,测试结果表明,VNS优于两种新近提出的乘务调度方法,且其结果关于班次数接近于下界.