实时信息下除雪车辆优化调度分析

降雪严重影响城市道路交通系统的正常运行,除冰雪已经成为城市冬季道路养护工作的一项重要任务。城市道路网络复杂,合理的除雪车辆调度方案仅仅依靠人工经验无法实现。本文考虑冬季道路养护中的服务水平、车队规模等约束条件,建立了实习信息下除雪车辆优化调度的整数规划模型。该问题属于一个NP-完全问题,因此设计了构造启发式算法对模型近似求解。算例结果表明,该算法能够求解一定车队规模的除雪车辆调度问题,能够提高冬季道路养护的水平,为实际应用奠定了基础。     

道路除雪设备技术与创新研究

道路积雪给人们的日常生活和交通运输带来许多困难,及时清除道路积雪,是冬季道路养护作业的一项重要内容。本文根据现有除雪技术状况及当前我国国情,研制多功能除雪铲,该技术是为满足高寒地区道路冬季除雪的需要而设计的。它适宜安装在多种车型的前端,除雪铲可以上、下、左、右自如摆动,梳状铲式破冰器能自动收回或放下。它适应各种除雪的场合,能够彻底快速清除路面的积雪与冰层。     

遗传算法的改进算法在物流配送当中的应用

研究在城市区域内配送车辆的优化调度问题,建立优化物流配送的数学模型,然后构造求解该问题的改进遗传算法.实验表明,该算法性能高,能够有效的求解城市物流配送问题.     

甩挂运输车辆调度模型及节约算法设计

采用整数规划方法建立了带时间约束的甩挂运输车辆调度模型。由于该问题的复杂性,在实际问题中若采用精确算法往往不能实现求解,因此提出了增加新策略的调整节约算法。仿真结果和实际案例运算表明,该算法是很有效的,比原来的传统运输方式更优,可以满足较大规模的甩挂运输车辆调度问题。     

战时车辆调度问题算法及应用分析

战时车辆调度是精确后勤的核心内容之一,对提高部队机动性和后勤保障能力具有重要作用.对战时车辆调度问题进行分析研究,提出一种快速、高效的算法.对战时多任务车辆调度组合优化问题,即NP-Hard问题进行求解.构造了一个两层搜索结构的遗传禁忌混合算法,该算法充分利用了不同领域搜索方法的优点,增强了算法在解空间中的搜索能力和运行效率.试验分析结果表明:所提算法能有效地解决战时多任务车辆调度问题;与基本遗传算法相比,该算法的优化能力、运行效率、可靠性均得到了提高.     

基于粒子群算法的物流配送车辆优化调度研究

应用粒子群算法求解物流配送系统的车辆优化调度问题,针对车辆调度问题中需要考虑车辆容量和车辆行驶路径的限制等要求,提出一种基于收货点、粒子位置次序和粒子位置取整操作的三维粒子编码方法,采用惯性权重线性递减粒子群算法对两个算例进行计算,并与遗传算法的计算结果进行了比较.结果表明,粒子群算法能够有效地对物流配送车辆调度问题进行优化.     

时变网络中物流车辆调度问题的研究

研究了时变网络中的车辆调度问题,设计了该问题的并行遗传算法并进行求解.仿真结果表明,该并行遗传算法优于BC-saving启发式算法.     

基于离散蜂群的应急物流车辆调度算法

为在尽可能满足应急物流时间要求的前提下最大程度的节约运输成本,提出了一种基于离散蜂群的应急物流车辆调度算法.该算法首先综合考虑运输车装载容量和受灾点的单边硬时间窗约束,构建了以最小化配送成本为目标的数学规划模型,然后利用离散蜂群算法进行优化求解,通过引入离散差分搜索强化其领域搜索能力,同时借助侦查蜂进行个体淘汰操作,从而避免算法陷入局部最优.仿真实验表明,与基于蚁群算法的应急物流车辆调度算法相比,该算法具有较强的鲁棒性,能够快速获得应急物流车辆调度问题的优质解.     

改进的粒子群算法及其在带软时间窗车辆调度问题中的应用

针对微粒群优化算法容易陷入局部极值的缺陷,提出多相粒子群优化算法(Multi-pha-ses Particle Swarm Optimization,MPSO).建立了带软时间窗车辆调度问题数学模型,并将该方法运用于带软时间窗车辆调度路径优化.根据多相粒子群并行搜索的思想,给出MPSO算法在带软时间窗物流配送车辆调度路径优化的实现流程.仿真结果表明:多相粒子群算法可以快速、有效地求得车辆路径问题的优化解,是一种求解带软时间窗车辆路径问题的较好方案.     

一类特殊车辆路径问题(VRP)

描述了一类特殊的车辆路径问题(VRP)-混合车队车辆路径问题·在分析问题特性的基础上,通过引入“车队模式”定义,提出了求解框架,设计了基于遗传算法和禁忌搜索启发式的混合算法·针对其中的混合车队车辆路径问题,所设计混合算法,利用了GA搜索全局性好,TS局部爬山能力强的特点·提出的车队、任务分段组合编码和解码规则充分考虑了混合车队车辆路径问题的特点·实例计算结果表明了框架、模型和算法的有效性     

冬季道路养护场站空间布局优化研究

撒布融雪剂是国际上较常用的一种路面除冰雪的手段,可以通过降低冰雪融点清除积雪及积冰.优化储存融雪剂和融雪剂撒布车辆的场站布局可以提高养护作业的效率和减少作业成本,从而降低融雪剂对环境的影响.虽然场站布局属于战略层面的规划问题,但它必须有效考虑操作层面的车辆路径规划问题.根据选址-路径问题(Location-Routing Problem)建立冬季道路养护场站的选址模型,并用两阶段TABU禁忌搜索算法进行求解.长春市的案例分析结果证明了模型的有效性.     

冬季道路养护场站空间布局优化研究

撒布融雪剂是国际上较常用的一种路面除冰雪的手段,可以通过降低冰雪融点清除积雪及积冰。优化储存融雪剂和融雪剂撒布车辆的场站布局可以提高养护作业的效率和减少作业成本,从而降低融雪剂对环境的影响。虽然场站布局属于战略层面的规划问题,但它必须有效考虑操作层面的车辆路径规划问题。本文基于选址-路径问题（Location-Routing Problem）建立冬季道路养护场站的选址模型,并用两阶段TABU禁忌搜索算法进行求解。长春市的案例分析结果证明了模型的有效性。     

一种增量式多目标优化的智能交通路径诱导方法

路径诱导是一种主动引导车辆合理分流来解决城市交通拥堵的方法.本文提出了一种基于增量搜索的多目标优化路径诱导方法.该方法首先利用图论法将复杂路网抽象为点线的赋权图,引入多目标优化变量,建立路网模型;然后在启发式搜索基础上引入增量搜索,结合全局规划和局部动态重规划,实现车辆的实时路径诱导.仿真结果表明该方法能有效地解决复杂路网中车辆的实时路径诱导问题.     

冰雪条件下高速公路可变限速方法

高速公路在冰雪天气下需要进行封路或限速等措施,导致道路通行能力减小,车辆行驶安全性下降。 针对该问题,在考虑道路线形、冰雪条件道路特性与交通流特性的基础上,提出一种基于冰雪条件的高速公路 可变限速方法。建立了包含道路线形与冰雪条件的速度生成模型,同时引入模糊控制系统对路面雪况进行预 测。通过Vissim 软件对高速公路部分路段进行仿真实验,结果表明,该可变限速方法可根据雪况动态调整限 速值,相比于对照组Ⅰ( 固定限速) 降低了车辆延误,提高了通行效率,相比于对照组Ⅱ( 封路除雪+ 无限速) 提高了道路通行能力。表明相较于传统方法,该方法能更有效地保证冰雪条件下高速公路车辆通行效率与安 全性。     

基于双层结构的商用车质量辨识算法

针对山区路面商用车整车质量辨识问题,设计了一种汽车质量辨识算法.基于车辆纵向动力学模型提出了基于双层结构的商用车质量辨识算法：上层为基于倾角传感器的路面坡度估计算法;下层为基于带时变遗忘因子的递归最小二乘法的整车质量辨识算法.使用TruckSim软件平台分析了汽车悬架对上层算法的影响,并进行了实车试验.试验结果表明,所提出的质量辨识算法能够有效地估计路面坡度和整车质量,估计准确,收敛速度快,修正后的整车质量均方根误差平均值从209.97 kg减小到117.43 kg.     

集散区域快递物流车辆调度模型及其算法

在分析集散区域快递物流运输特点的基础上,研究了固定时间窗内多车型车辆往返运输的车辆调度问题,建立以运输总成本最小为目标的数学模型,并给出遗传算法求解办法。实例表明,该模型和算法能有效地满足物流车辆调度需求,降低企业的物流成本。     

考虑道路受损的震后应急物资运输路径优化

为了在地震发生时提高应急物资配送效率, 降低人员伤亡与经济损失,将道路受损作为影响应急物资配送的重要因素。以多应急物资种类、多配送中心为背景,考虑应急物资配送时间窗约束,建立总时间和总成本最小的双目标模型。结合模型的特点,设计了遗传算法与模拟退火算法相结合的混合算法,算例结果表明,该算法具有较快的收敛速度和求解结果。进一步对比考虑道路受损和不考虑道路受损的情况,结果表明：考虑道路受损在配送总时间、总费用和产生惩罚成本的时间都有所降低,进一步验证了模型的优越性。可见该模型和算法可以有效地解决考虑道路受损的应急物资配送路径优化问题,提高应急物流效率,减少地震带来的损失。     

实际约束条件下多配送中心物流车辆调度优化

传统方法难以解决有时间窗等具有实际约束条件,且调度结果并非最优,提出一种基于变邻域搜索算法的多配送中心物流车辆调度优化方法。对多配送中心物流车辆调度优化问题进行分析,在分析结果的基础之上构建实际约束条件下多配送中心物流车辆调度数学模型;利用变邻域搜索算法求解物流车辆调度模型的最优解,完成实际约束条件下多配送中心物流车辆的调度优化。实验结果表明,采用所提方法进行多配送中心物流车辆调度,其总运输时间短、运输总费用低,调度结果较优,且符合实际约束。