基于时间依赖非先进先出网络的危险品运输路径选择

为合理选择危险品运输路径,降低危险品运输事故的发生概率,以危险品运输路径选择问题为研究对象,对运输网络的时变特性进行分析,提出了动态路阻运输路径的思想。考虑到危险品运输不一定满足时间依赖网络先进先出(FIFO)特性,因此建立了包括时间阻抗、费用阻抗和风险阻抗在内的综合阻抗最小的危险品运输路线模型,采用综合阻抗最小化与时间依赖非FIFO网络最短路径综合算法对模型优化求解。给出的算例表明,不同时间段内的最优路径会发生变化,验证了该模型方法的可行性。     

考虑随机需求与时间窗的危险品运输路径优化建模

在不同类型危险品运输背景下,探究随机需求、时间因素及道路安全指数对运输路径优化问题的影响,研究带时间窗的运输网中如何实现终端随机需求的危险品运输路线优化与决策,根据间距/人口数的道路安全指数,构建需求、时间与风险共同约束下的随机优化模型,采用基于双目标编码的粒子群算法求解多目标的危险品运输路径随机优化问题。并以算例验证模型及算法的可行性。结果表明:该算法能求得多种优化组合的运输方案,以获取不同决策偏好的优化策略,为危险品运输路线规划提供决策支持。     

考虑最大风险约束的危险品运输网络优化研究

本文在定义危险品运输风险的基础上，建立了带有最大风险约束的危险品运输网络模型，模型考虑了网络中社会车辆对危险品车辆的出行时间及网络总风险的影响，并针对建立的模型采用了相应的粒子群算法进行求解。最后应用算例分析了模型和算法的有效性。计算结果表明，考虑网络最大风险约束能使危险品运输的网络总风险得到较大幅度的降低。     

驾驶员实时动态路径选择行为组合模型

考虑了3种类型的路径选择地为：选择固定路径，选择具有最短理解出行时间的路径，选择最小实际出行时间路径，基于驾驶员路径选择行为的差别，在不考虑交通阻抗函数是否(即允许交通阻抗函数非对称）的前提下，将这3种动态路径选择行为综合表达为一个与之等价的变分不等式模型。     

基于多目标遗传算法的危险品运输路径优化

文章考虑危险品的特性,定义危险品的运输风险,以最小化路径长度、最小化运输风险为目标建立优化模型,采用改进的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)求解该双目标问题,分别求得长度最短、风险成本最小的路线,进行2个目标的Pareto分析。研究结果表明遗传算法能有效解决最短和风险最小路径的搜索问题,具有一定的理论参考价值和实际指导意义。     

危险品配送的最小风险最低费用算法

危险品道路运输因具有高风险性,一直备受关注.针对危险品配送路径优化问题,将所有可能影响风险的因素统一为一个风险函数考虑,同时综合考虑其他约束条件,提出一种基于深度优先的最小生成树改进算法,从而实现危险品运输中风险小而路径优之目的.实例表明,该算法复杂性低,占用空间小.     

危险品车辆路径规划的双目标模型与算法研究

本文在交通流量、行程时间、受影响的人数等不确定条件下,研究了危险品运输车辆的可靠性和安全性双目标路径规划模型.对于可靠性目标,考虑了路段的随机通行时间、路口等待时间以及路段和路口通行时间相关性的3个因素的可靠路径搜索问题.对于安全性目标,不仅考虑危险品运输车辆所经过路段附近受影响的人数,还考虑了事故发生后该路段上的车辆中受影响的人数以及其相关性.由于目标函数的不可加性,本文提出了一个新的基于不等式放缩技巧和K短路算法的启发式算法,对双目标函数进行求解,节约了计算量,并给出了搜索非支配解(non-dominated solution)的方法.数值算例的结果说明与传统的模型相比,若忽略信号交叉口的随机延迟和相关性会导致寻找可靠最短路径和最优安全路径的结果存在偏差,导致路径选择不准确,有可能造成严重的经济损失和环境危害.最后,通过数值演示了该算法在现实道路交通网络中的潜在应用前景.     

ATIS环境下的网络交通流逐日动态演化研究

基于出行者逐日路径选择过程,建立出行者路径选择模型和逐日路径选择学习模型. 在2条平行路径的简单路网中进行多次数值实验,结果表明：网络交通流演化是否稳定,以及能否达到随机用户均衡态,与出行者对昨日感知行程时间的依赖程度和先进的出行者信息系统市场占有率两者都有关系. 当出行者对昨日实际行程时间完全依赖时,路网系统始终偏离随机用户均衡态;当出行者对昨日感知行程时间完全依赖时,出行者集中选择一条路径,并且网络交通流演化稳定.     

考虑模糊需求的多式联运路径优化

多式联运可有效降低物流成本,提高物流效率.本文构建了基于运量不确定的多式联运网络规划,以节点作业时间窗和运输时限客户满意度为约束,建立了以总费用最低为目标的多式联运路径优化模型,从运输路径和运输方式两个维度选择广义最短路径.应用Lingo 12.0实现模型的求解,实验结果表明了多式联运相较单一运输方式在运输时间与费用上的优越性,并应用灵敏度分析法,对比了仅考虑运输时限约束时客户满意度的变化,展示了运量的不确定性及运输弧与节点能力对路径规划产生的影响,揭示了客户满意度、网络能力、运输路径与费用等因素的相互关系,验证了所建模型的合理性.     

带时间窗约束的危险化学品运输路径优化

在时间窗约束条件下对危险化学品运输路径进行优化研究,结合危化品的多目标路径优化方法,将时间窗约束条件与最小化运输阻抗、运输风险及风险敏感度的优化目标相结合,最终形成改进后的危化品运输路径优化模型。针对危化品在高速公路上运输时的实际情况,采用模糊折衷规划算法对建立的模型进行计算和验证。结果表明:危化品在特定路网上运输时,不仅需要考虑运输阻抗、运输风险和运输风险敏感度,还需要结合实际考虑运输路网中的道路是否有时间窗的约束,根据约束条件合理规划危化品运输路径,从而减少危化品运输事故的发生。此外,用模糊折衷规划算法对有时间窗约束的道路进行分析,得到的优化路径与实际可选运输路径具有一定的吻合性,从而证明本文所构建的带时间窗约束的危化品运输路径优化模型具有实际意义和可靠性。     

基于改进BSA的铁路危险货物办理站点整合优化

铁路危险货物办理站点作为铁路危险货物运输基础设施之一,其选址布局、建设规模和职能分工的合理性对于提高铁路危险货物运输效率、满足运输需求和环境风险控制目标都至关重要.为了有效解决铁路危险货物办理站点整合优化的多目标选址-分派模型组合方案规模庞大、计算困难的问题,采用了改进双层模拟退火算法对此问题进行优化.算例结果显示,该算法具有收敛速度快、运行稳定的特点,能够有效解决相关问题.     

基于环境复杂度的危险品运输车辆碰撞预警策略

为研究传统车辆碰撞预警系统误警率较高、不完全适用于危险品运输车的问题，文中在碰撞预警策略中引入环境复杂度的概念。对静态复杂度和动态复杂度影响因子进行具体分析，提出了危险判别指标的计算方法和预警策略的具体框架，在此基础上结合国内公开的运输载货车事故报告及真实运输路段的环境信息，利用神经网络对非线性关系的高拟合度建立环境复杂度量化模型，收集真实路段下带有普通预警系统的危险品运输车辆实车数据并进行策略验证。研究结果表明:相较于市面上普通的碰撞预警系统，所提出的预警策略误警率从41％降低至8％，分类后的正确率达92％，可以较好地适应驾驶人对危险的判别和制动习惯，提高危险品运输车辆运行的安全性。      

班期限制对多式联运路径决策影响研究分析

多式联运中运输时间时效性的高低直接影响到发货人、承运人和收货人的利益。在以总运输时间为目标函数的多式联运路径决策模型基础上,提出了含班期限制的多式联运路径决策模型,并根据多式联运运输网络结构特征,设计了基于遗传算法的改进算法对模型求解。算例结果表明：班期限制对多式联运路径决策有较大影响,含班期限制的多式联运路径决策模型更加合理。     

动态路径诱导交通阻抗优化方法与实现

基于实时交通采集数据,获取合理动态规划最优路径,提出了考虑驾驶员出行行为因素的交通阻抗优化方法.研究了基于实时交通状态因素的动态路网优先等级指数的确定方法,重构了动态路径诱导交通网络模型,大大降低了路网的复杂度;基于多源实时数据,研究了动态路径诱导交通阻抗优化的计算方法,实现了路网的动态路径诱导,并通过GIS平台进行了仿真分析.该方法更符合驾驶员行为习惯,对于改进Dijkstra算法在动态路径诱导中的应用具有操作优势和显著意义.     

多类空运危险品并存情景-应对处置方法研究

针对空运危险品事故情景复杂、多类危险品并存时处置困难的问题,利用情景-应对的理论,提出多类空运危险品并存时应急处置方法。首先,基于危险品的危险特性分类和装载时不相容危险品的隔离原则,通过排列组合的规则,构建出三种多类危险品并存的典型情景。然后,结合空运危险品的事故后果和危害方式的特点,在现有应急救援设备力量配备的基础上对三种典型情景提出应急处置对策,并优化了多类空运危险品并存时事故应急处置的流程。最后,通过某机场危险品航空运输应急处置演练实例验证了多类空运危险品应急处置方法的科学性和有效性,研究结果可为机场或航空公司多类危险品空运事故的应急处置提供参考和借鉴。     

时间窗下集装箱船配载和航线网络联合优化

集装箱船配载和航线网络具有很强的经济性,对集装箱运输费用也有着非常大的影响.因此降低集装箱船运输的总费用,实现对集装箱船配载和航线网络的联合优化,首先引入软时间窗,建立混合整数规划模型.然后集装箱船舶在7个港口之间的运输为例,并且以CPLEX为计算工具,分别计算在设置软时间窗前后的集装箱船的最小运输费用,以及考虑航线经济下的综合最小费用.计算结果表明,在引入时间窗前后,如果不考虑航线经济,最小航行费用很接近,仅相差6.1%,但是在考虑航线经济之后,两者相差近11.1%,表明设置时间窗具有较强经济性和实际操作意义值.     

基于双层规划的公航联运旅游交通网络规划研究

为了满足旅客多样化的出行需求,规划旅游交通网络,本文基于旅客联运出行视角,提出一种新的公路-通用航空短途运输联运（公航联运）方式,构建了公航联运旅游交通网络双层规划模型。上层以旅客出行总时间最短和交通网络线路运营总成本最小为目标,设计交通线路方案,下层模型以单个旅客出行时间最小为目标,对线路进行客流量分配。采用遗传算法求解模型,通过实例分析表明,构建的公航联运交通网络模型具有科学性,合理性和可行性。     

区域综合货运枢纽布局优化模型研究

区域综合货运枢纽布局优化是区域综合运输体系规划的重要内容之一。首先,基于区域货运系统运输费用最小,建立了区域综合货运枢纽布局优化模型。然后,提出了基于联合运输的区域货物综合运输网络构建方法,并在一般联合运输路径概念的基础上,提出了货物联合运输合理可行路径的三个约束条件,即合理的方式序列、合理的运距和合理的换装次数。其次,提出了基于超级网络和遗传算法的模型求解方法,并在枢纽之间增加了虚拟专用路径。最后,通过算例对模型及求解方法进行了验证。     

基于遗传算法的联合运输路径优化

联合运输是在能源危机、交通拥堵及环境污染约束下的一种理想运输模式。随着国际贸易的飞速发展,联合运输成为了一个热点问题。而联合运输的运输路径优化问题又是联合运输中的重点和难点之一。将综合运输的运输路径优化问题转化成为一个最短路径问题,以成本和时间为优化目标建立了选择最优路径的模型,并应用交叉、变异概率的自适应机制等实现技术设计了一个遗传算法作为求解算法对实例问题进行了求解验证,结果表明该算法具有良好的性能。     

一类运输问题的非线性规划模型

针对路费与路线长度的非线性关系、目的地的需求量及货物的未知价格等影响因素，建立钢管定购和运输问题的二次规划模型，并通过LINGO6．0软件，成功地求解这一类复杂运输问题，从而得到完整的购运计划。该模型具有一般性，可推导至类似问题中。