运输问题的区间规划模型

运输问题是运筹学中一类很重要的问题,但对于问题中有些参数很难给出精确值,因此,考虑采用不确定性规划描述此类问题,提出运输问题的区间规划模型,模型中用区间数来表示运输价格、产品供应量和需求量等难于确定的参数。根据参数实际的意义,针对所建立模型,利用区间规划的求解方法,将问题转化为确定型线性运输问题进行求解.最后给出一个算例,表明该算法的可行性。     

考虑碳排放影响的大型机场陆侧多交通方式运力匹配模型

为解决机场枢纽旅客疏散需求与陆侧交通运力供给的精准适配难题，该文在分析运力配置与旅客出行方式选择相互作用机理的基础上，建立了面向大型机场陆侧大巴、轨道交通、出租车和私家车等多交通方式协同的运力匹配双层规划模型。首先，以出行时间、出行费用、准时度和舒适度4个指标作为特征变量构建了多交通方式选择效用函数。其次，综合考虑各交通方式的协同与服务水平特点，建立了运力匹配双层规划模型：上层模型以企业运营成本、旅客候车成本和碳排放环境成本三者之和最小化为目标，对公共交通线路的发车时间间隔、出租车到达率进行优化；下层模型基于随机用户均衡-Logit模型，在上层生成的运力配置方案的基础上，实现客流面向多交通方式的分配。再次，该文提出了一种改进的遗传算法以求解模型，通过嵌套连续平均算法与预搜索机制提高下层模型的计算效率，进而提升综合求解效率。最后，以北京大兴国际机场为例开展实证研究，结果表明：所构建的双层规划模型和算法能有效优化大型机场交通运力资源配置，从而达到优化陆侧交通结构、倡导绿色出行的目的。     

轴辐式零担运输网络中集送货线路规划研究

根据零担运输企业集送货的运营流程,对集送货线路规划问题建立一个混合整数优化的数学模型并求解;然后提出了一个启发式求解算法.该启发式算法将该模型分解为多车场、带容量约束的集货规划和送货规划问题单独求解,并通过循环找到更优解.最后,通过对所研究企业在广东省的真实数据进行实验,得到改进的线路规划成本比当前模式节约达18.8%,为零担运输企业集送货线路的科学规划提供了参考．     

一种综合运输方式优化运用模型及算法

为达成多种运输方式的优化使用,建立了综合运输方式优化运用的多目标整数规划模型,研究了求解该模型的混合遗传算法。模型中,允许各运输方式同时运用,并将运输方式的运用与运力调度结合起来。算法中,提出了整数与二进制数混合编码的染色体表示方法,给出了初始解生成的启发式算法与染色体适应度评估方法,设计了遗传交叉与变异算子,集成了3种简便易行的启发式局部搜索过程。通过构建运用模型和算法程序,设计并求解仿真算例,得到优化结果。实验结果表明,模型和算法可在实现各运输方式综合优化运用的同时,完成对运力的分配。     

实货制下铁路枢纽货运站业务调整模型

根据实货制铁路货运的基本要求,对铁路枢纽货运站进行业务调整优化。首先,明确铁路决策部门与货运客户之间的主从决策关系,建立铁路枢纽内货运站业务调整双层规划模型。上层模型以最小化枢纽货物周转量和业务分散度为目标,下层模型以客户集运成本最小化为目标。接着通过构造上、下层决策变量间的反应函数,设计了求解模型的启发式算法。最后,采用算例对模型和算法进行可行性验证。结果显示,调整后货运站业务分散度降低72.5%,枢纽货物周转量降低40.2%,而客户运输费用只增加8.4%。     

城市间旅客列车的票价与流量的灵敏度分析

首先应用Logit分离模型得出城市间不同交通方式 (包括铁路和公路 )的客流量 ,在此基础上 ,提出了一个铁路客流量在不同旅客列车之间的均衡分配模型 .然后用灵敏度分析方法分析了票价因素对于不同旅客列车客流量变化的影响关系 .最后用一个实际例子 ,来说明灵敏度分析方法在多模式运输条件下的应用 ,即如何得出不同交通方式竞争条件下 ,铁路客运中不同旅客列车的旅客票价与其客流量之间的相互关系 .     

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.     

基于虚拟分区的电动汽车优化调度研究

针对大规模电动汽车接入配电网的特点,提出基于虚拟分区和双层规划的电动汽车优化调度的方法。根据接入配电网的电动汽车的特点,制定分区指标,然后以配电网总负荷水平方差最小为上层规划目标函数,系统调度机构所制定的调度计划与各代理商实际调度情况偏差最小为下层规划目标函数,建立基于虚拟分区的电动汽车调度的双层规划模型。用基于极端学习机的改进遗传算法和分支定界算法分别求解上、下层模型,仿真结果表明,获得的电动汽车双层调度方案对配电网负荷曲线峰谷差具有明显调整作用。     

考虑车位占用率的机场停车场收费定价模型

由于航空旅客小汽车出行需求的持续增长,机场停车需求不断增加,进而导致机场停车场出现了供需不平衡的状况,本文基于收益管理思想,以期望车位占用率和停车场收益最大化为决策目标,建立了机场停车场收费定价的双层规划模型,基于随机用户均衡原则,建立了航空旅客出行方式选择模型作为双层规划模型的下层模型,并根据所建立的模型设计了相应的求解算法,而后通过算例验证了所提出的模型和算法的可行性。结果表明,在定价时,考虑停车场的容量和车位占用率,能够使停车资源得到更好的利用。     

基于交叉口多相位信号控制的路网容量

构建了一种用于描述交叉口多相位信号控制路网容量的双层规划模型.其中,下层模型是一个交叉口多相位信号控制路网用户均衡分配模型,用以求解给定信号配时参数和交通需求量下的路段均衡流量,该模型考虑了各相位下的信号延误.上层模型是一个非线性规划模型,模型以路网容量最大为目标,对信号配时参数和O-D需求量进行优化.双层规划模型采用基于灵敏度分析的BLABD算法求解,算法的主要思想是通过差商的方法估计路段均衡流量对设计变量的导数,从而将上层模型中未知路段流量函数展开为一个线性函数.算例分析结果显示,该算法能有效求解多相位信号控制路网容量问题,具有实用价值.     

多优化目标视角下高铁站到发线运用计划编制

在给定列车运行图和车站候车厅布局的前提下,研究高速铁路车站到发线运用问题。以股道和道岔的相容性约束作为前提,分析检票口附近固定座位数量和检票口与站台的通道距离,以增强车站作业计划稳定性、列车站内走行距离最短和最大化满足候车厅布局为3个优化目标,建立了到发线运用的0-1整数规划模型。针对模型特点,采用Lingo编程进行求解,最后通过某客运站为例证明该模型的有效性。结果表明,该模型能准确描述实际问题,适用于大型高铁站的股道分配问题。     

基于无差异阈值的停车设施定价模型

为探求垄断市场下停车设施的最优定价机制,建立了考虑无差异阈值和车位占用率的停车设施定价双层规划模型,上层模型决策者的目标是最大收益和最优车位占用率,下层方式选择模型假设出行者是有限理性的,即假设如果方式间的效用差小于无差异阈值时,出行者的方式选择是随机的;若方式间的成本差大于无差异阈值,出行者的选择将服从随机效用最大化。采用某通勤廊道作为算例背景对所提出的模型进行求解。结果表明,经营者在考虑无差异阈值和不考虑无差异阈值时的定价策略是不同的,且无差异阈值的大小会影响停车场的最优定价。此外,考虑了车位占用率的定价策略,能够使停车资源的利用更加合理。     

基于时间序列的铁路客流量预测及票额优化配置

铁路客流量受多因素影响,其时序特征明显,因此,基于平稳时间序列构建客流数据预测模型及单车次多区间票额分配模型,有利于掌握客流动态变化,改善铁路运营压力。实现特征数据抽取系统开发,进行累加、循环、筛选算法等数据预处理;运用多因子方差分析评价多种因素的显著相关性影响,通过ARMA模型进行短时旅客客流量预测,进行模型优化并检验,同时,基于线性规划构建客座率最大化的区间票额分配优化模型。     

禁忌搜索算法求解带产品定价的竞争选址问题

讨论了一个在竞争环境下使获利最大的竞争选址双层规划模型,其中上层模型做出选址决策,下层模型确定产品的纳什均衡价格。在保证了不合作状态下双方价格均衡解的存在性和唯一性的前提下,设计了求解该模型的选址 定价启发式算法程序。通过贪心算法和交换算法产生禁忌搜索的初始解,设置了合理的禁忌搜索算法参数,最后通过具有一定规模的实例计算,证明了该算法在求解此类问题中的可行性和科学有效性。     

城市快速轨道交通合理票价的博弈分析

为了制定城市快速轨道交通的合理票价，运用Logit模型及经济学的博弈论，研究了城市快速轨道交通与常规公共交通之间的动态竞争过程，讨论了在此竞争背景下，城市快速轨道交通如何通过合理票价的制定，实现其客票收入的最大化。结果表明，在完全市场竞争机制下，城市快速轨道交通票价的调整必将引起常规公共交通票价相应调整。所以应放弃最优票价，转而寻求相对满意度最大时的合理票价，能够保证竞争中城市快速轨道交通客票收入的同时，常规公共交通票价的调整不会损害已方利益。     

求解离散网络平衡设计问题的遗传算法

针对离散网络平衡设计二层规划模型,提出了一种新的求解算法,对上层问题采用遗传算法,而对下层问题采用平衡交通分配的Frank-Wolf算法.数值试验结果表明:该算法是有效的.能够较快地求解这类网络平衡设计二层规划模型.     

基于人工智能系统的地铁收益优化与分时定价理论研究

目前,地铁在高峰期存在车厢内客流量大、过度拥挤等问题,且城市地铁运营收益状态存在较大改善空间。为此,本文从收益管理和拥挤定价角度出发,采用SP调查和数据挖掘等研究方法,在对乘客心理和行为分析的基础上,研究构建基于人工智能系统（Agent）仿真模型的地铁分时定价机制。尝试将收益管理应用于地铁定价策略中,为实现提高地铁服务性和经济性的双赢目标提供建议和对策。结果表明：3种不同收入人群乘客Agent的转移率随时间而变化,转移率因票价上涨而增加;而且地铁票价涨幅过大会导致一部分乘客转移到地面公交系统。可见地铁的分时定价能有效分散客流,降低满载率。     

基于Hough变换的列车客运票图像倾斜校正

为解决列车客运票防伪和自动验票中的列车客运票图像倾斜校正的问题,提出了一种基于Hough变换的列车客运票图像倾斜校正方法.该方法根据现有倾角检测算法及列车客运票图像的特点,将列车客运票图像的前景与背景分离,在对图像前景进行水平轨迹线平滑的基础上提取文本行特征线,然后采用分级Hough变换的思想实现倾角的检测,最后用直线拟合的方法实现图像的校正.实验结果表明了所提出的算法的有效性和可靠性.     

出版社资源配置方案的数学模型设计

针对出版社资源优化配置问题,考虑并定义了影响图书销售利益的三种因素,根据出版社的运营模式建立了相应的二层规划模型,结合模型自身的特点,使用文献中所给的混合遗传算法求解得到一个最优的配置方案。