面向拥堵问题的枢纽航线网络优化模型

为解决枢纽机场客流拥堵问题,提高机场运行效率,减少运营成本,提出了一种面向拥堵问题的枢纽航线网络优化模型。该模型基于非严格枢纽航线网络结构,以不同运输方式的费用和流量为约束条件,以枢纽航线网络成本最低为目标,设计了能够减少求解运算的复杂变量表示方法,以及减少陷入局部最优解概率的模拟退火粒子群优化(simulated annealing particle swarm optimization, SAPSO)算法。实验结果表明,相较于严格的枢纽航线网络,所提优化模型能够显著地缓解枢纽机场的拥堵,均衡枢纽机场间客流量,减少网络成本;同时,所提算法具有较快的收敛速度和良好的稳定性。     

枢纽航线网络的构建方法及应用

给出一种枢纽航线网络设计的新方法。首先选择恰当的指标体系利用多属性决策方法甄选出候选枢纽集，然后基于选出的候选枢纽集建立了枢纽航线网络设计的数学模型，最后基于特定的最短路优化算法求解所建模型。利用所提方法构建了中国15城市的枢纽航线网络。     

航线网络区间型相对鲁棒优化设计

枢纽航线网络的设计参数如果发生变化,最优的航线网络可能也发生变化,此时航线网络缺乏鲁棒性.为增强枢纽航线网络的鲁棒性,引进区间型设计参数情形集,建立了区间型枢纽航线网络相对鲁棒优化模型,修正了最短路算法,并与模拟退火法相结合,设计了模型的混合求解算法.最后,采用航线网络设计的经典数据集进行了算例仿真,结果表明相对于确定性优化设计和离散型鲁棒优化设计的方法,该方法获得的枢纽航线网络具有更强的鲁棒性.     

航空公司选择枢纽机场的鲁棒优化方法

航空公司构建自己的中枢辐射航线网络，可以事先对n个备选机场作为枢纽机场能够带来的效益值分别作出预测，然后从中选择p个（p给定）效益值最大的机场作为自己的枢纽机场。由于事物未来发展的不确定性，对于效益值的分析预测，往往与实际情景有较大的偏差。为了规避风险，一种比较稳妥的方法是对该效益值可能的范围（概率分布未知）做出预估，再从中选择p个枢纽。利用鲁棒优化的方法对这样的问题进行解决，并将已有的鲁棒优化算法复杂性O（（min{p，n-p））^2n）加以改进，在原算法的基础上将算法复杂性减弱到O（（min{p，n-p）n），给出了解决这个问题的一种多项式算法。     

机场到达时刻数量决策随机模型

为高效利用拥堵机场的时刻资源,本文建立了机场到达时刻数量决策随机模型.模型根据不同到达时刻的价值和延误成本、取消成本,将到达时刻进行最大化分割,得到机场一天的最优时刻框架.此外,模型通过引入期望延误率和期望取消率等参数,增强了实际应用的鲁棒性.在进行案例仿真时,本文使用了广州白云国际机场的相关数据,利用优化软件AIMMS4.19求得实验结果.实验结果证明,模型不仅能够提高机场的经济效益,而且能够有效减缓高峰时期的拥堵.     

基于无容量限制的p-枢纽中位问题的随机优化

在枢纽网络设计时, 未来的成本和需求等参数具有不确定性. 为了使设计的网络能在各种情景下具有最优的期望成本, 提出了无容量限制的多分配严格p-枢纽中位随机优化模型. 考虑到模型本身的结构特点和复杂程度, 采用了PH分解算法结合增广拉格朗日松弛算法, 将原问题转化为若干个独立子问题来求解. 使用了基于经典算例的随机数据集合对模型和算法进行了测试, 算例结果表明尤其在情景数量较大的情况下, 算法体现出较高的效率. 同时, 通过随机解价值分析了使用随机优化模型对于该算例的意义.     

多模式枢纽网络中高铁与航空票价优化模型

针对高铁和航空共存的客运枢纽网络,考虑枢纽机场容量,建立了求解多模式枢纽网络中高铁和航空的最优票价问题的双层规划模型,其中上层最大化航空和高铁各自的利润,下层是竞争市场中的随机用户均衡,为求解该模型,设计了基于灵敏度分析的启发式算法.最后,利用实际枢纽网络的算例验证了模型和算法的有效性.结果表明,当枢纽机场容量限制增强时,利润贡献最大市场的票价变化幅度最小,所以枢纽容量应优先满足该市场需求.     

轴-辐式网络下基于多枢纽竞合的航线优化与港口定价决策

"海上丝绸之路"对我国大型航运企业运营网络的航线优化和枢纽港口的定价决策提出了新的挑战.本文构建了轴-辐式网络下航运企业基于港口容量限制的多条航线优化模型和具有横向竞合关系的多个枢纽港口定价决策模型,并经效用函数、Logit函数和Kuhn-Tucker约束等价变换为一个非线性混合整数规划问题.利用GAMS软件进行的实例分析结果表明,高港口定价有利于枢纽港口但并非航运企业所期望的,反之亦然;完全合作可惠及航运企业和枢纽港口的整体利益,而远交近攻能为潜在的战略枢纽港口提供可观的经济收益;航运企业因途径港口存在容量限制只能采用分摊运输,而基于港口价格、干线距离、港口竞合等方面针对性地选择"枢纽港口组合"对成本控制会更有效.     

全连通航线网络和枢纽航线网络的比较研究

以网络利润最大化为目标,分析了几种网络模型参数对全连通航线网络和枢纽航线网络中航班频率、客流量以及单航班座位数的影响.基于相同的网络模型参数,对全连通航线网络和枢纽航线网络中的航班频率、客流量、直达票价、单航班座位数之间的关系进行了研究,结果发现枢纽航线网络中的航班频率、直达客流量和直达票价分别大于全连通航线网络中的航班频率、直达客流量和直达票价,但是不能确定两种航线网络中单航班座位数之间的大小关系.     

多中心共同配送开闭混合式的车辆路径优化问题

针对多中心共同配送开闭混合式车辆路径优化研究在资源集成共享和合作收益分配机制设计结合方面存在的不足,提出研究多中心共同配送开闭混合式的车辆路径优化问题。首先,构建了包含运输成本、惩罚成本、租赁成本和配送成本等物流运营总成本最小的优化模型。其次,根据模型特征设计了考虑客户点地理位置和时间窗约束的三维K-means聚类算法,进而提出了遗传-粒子群混合优化算法求解模型。该混合算法设计了遗传算法和粒子群算法间的选择性赋予机制,提高了种群的多样性和获取优化解的收敛性,并增强了混合算法的局部和全局搜索能力。再次,应用成本差值分配方法进行多中心共同配送的收益分配优化研究,进而应用严格单调路径原则研究了联盟合作序列选择问题,并进行了多中心共同配送的联盟稳定性检验研究。最后,通过算法比较分析和实例数据对所提出模型及算法进行了验证研究,并比较分析了不同配送模式下多中心共同配送优化方案各指标的差异,进而验证了所提方法的有效性和适用性。研究成果可为多级多中心共同配送的网络优化问题研究提供方法参考和决策支持。     

多机场网络系统流量分配策略

为有效减少机场交通拥挤、降低航班延误,从系统角度研究战略层面的机场交通供需平衡问题.通过考虑单机场进场和离场间的相关性以及多机场联程航班间的关联性,提出了开放式多机场有向网络交通流系统;基于多元容量受限约束和联程航班约束,以最小化网络系统内所有航班的总延误为目标,建立了开放式多机场网络配流模型.结合国内三大机场的实际航班数据,对模型进行了仿真验证.仿真结果表明:所建模型可以对多机场网络系统流量与容量进行协调优化匹配,充分利用系统容量最小化系统航班延误;可为空管部门提供流量调配优化策略、为民航部门制定航班计划提供辅助决策依据.     

飞机滑行路径仿真与优化研究

可变滑行时间是评估机场场面交通流特性的重要指标,影响机场运行效率、旅客满意度以及污染排放问题。针对国内某大型枢纽机场,根据元胞自动机原理和交通流拥塞规律,将机场滑行区域视作由节点和链路构成的网络拓扑,以滑行规则和飞机之间的冲突作为约束条件。构建飞机离场交通流的模型,使用蒙特卡洛算法得出最优滑行路径,结合航班数据进行仿真分析。研究结果表明,该模型减少了离港飞机的滑行等待时间,滑行效率提高了9.8%,充分调度和合理分配了机场地面资源。     

拥塞型中转站选址设计和容量决策问题

提出了拥塞型中转站选址和设计优化模型,设施设计包括设施容量和流量分配。已知各个O-D对产生的需求量分布函数,将中转站模拟成M/M/1的排队系统,建立了以设施选址成本、交通成本、拥塞成本和容量成本之和最小的非线性混合整数规划。根据容量为连续变量和离散变量两种不同的情况,提出了两种拉格朗日松弛算法求解。最后,通过大规模算例验证了算法的有效性,并比较了两种情况下的成本。     

航运资产整合下海运网络的航线、路径和船舶的集成优化

针对航运资产整合后新企业的海运网络重建问题,从营运船舶的角度提出了轴-辐式网络和多港挂靠相结合的混合模式.结合混合模式对基于航线、路径、船舶一体化决策的可能约束,建立了总成本最小化为目标函数的线性混合0-1规划问题,设计了拉格朗日分解、次梯度、预处理与可行解构造的求解算法.通过一组准实例的数值仿真,验证了该求解算法在解决大规模问题时具有较强的计算性能.结果表明:航运资产整合可为新企业带来明显的规模优势,但海运网络重建成本控制的关键在于船队规模及其结构的再优化;新企业应选择合适数量的枢纽港口来布局主干网络,并通过优先保证分支网络上适当船型的配置和兼顾主干网络上大型船舶的充分利用的方式来提升船舶利用率.     

Optimization of Hub-and-Spoke Two-stage Logistics Network in Regional Port Cluster

To optimize two-stage logistics transportation network in regional port cluster, combining hub-and-spoke transportation system among regional port with consolidation and dispersing transportation systems between ports and their own hinterlands, a nonlinear optimization model for two-stage logistics system in regional port cluster is introduced to simultaneously determine the following factors: the hinterlands serviced by individual ports and transportation capacity operated between each port and its hinterland, cargo transportation volume and corresponding transportation capacity allocated via a hub port from an original port to a destination port, cargo transportation volume and corresponding transportation capacity allocated directly from an original port to a destination port. Finally, a numerical example is given to demonstrate the application of the proposed model. It can be shown that the solution to the proposed non-linear model can be obtained by transforming it into linear programming models.     

突发事故下交通拥堵控制策略设计

突发事故在城市交通网络中经常发生, 对交通系统的正常运行带来极大影响, 因此研究突发事故下交通拥堵的控制策略具有十分重要的意义. 研究突发事故下临时性的车辆禁行设计与可变信息板选址组合优化问题. 建立了临时性车辆禁行设计与可变信息板选址组合优化的双层规划模型, 上层目标从交通管理者的角度最小化出行者的系统总阻抗, 下层模型通过基于元胞传输的仿真描述在临时性车辆禁行与可变信息诱导下出行者的动态路径选择行为, 并提出了基于遗传算法的求解方法. 通过算例, 说明本文提出的临时性车辆禁行与可变信息诱导组合控制措施能够有效地降低突发事故所导致的交通拥堵, 提高交通网络的系统性能.     

基于改进A*算法的多层邮轮疏散系统仿真

为解决海上航行应急疏散效率低下的问题,提出一种基于改进A*算法的应急疏散系统。以网络流模型为基础,采用邻接节点的遍历方式完成路径搜索,并在代价值的计算中加入路径人员密度和路径障碍物的影响,使算法更具实用性。为提升算法效率,对网络进行节点优化,给出单层多出口情况下的多路径择优方案,并考虑在路径发生拥堵时进行二次规划。仿真结果表明：该系统能够为多层大型邮轮上的人员提供一条有效的疏散路径,不仅在安全性方面可以有效避免路段拥堵情况,而且在疏散时间方面较传统A*算法更短,疏散效果更好。     

Modeling the congestion cost and vehicle emission within multimodal traffic network under the condition of equilibrium

Traditional system optimization models for traffic network focus on the treatment of congestion, which usually have an objective of minimizing the total travel time.However,the negative externality of congestion,such as environment pollution,is neglected in most cases.Such models fall short in taking Greenhouse Gas(GHG) emissions and its impact on climate change into consideration.In this paper,a social-cost based system optimization(SO) model is proposed for the multimodal traffic network considering both traffic congestion and corresponding vehicle emission.Firstly,a variation inequality model is developed to formulate the equilibrium problem for such network based on the analysis of travelers’ combined choices.Secondly,the computational models of traffic congestion and vehicle emission of whole multimodal network are proposed based on the equilibrium link-flows and the corresponding travel times.A bi-level programming model,in which the social-cost based SO model is treated as the upper-level problem and the combined equilibrium model is processed as the lower-level problem,is then presented with its solution algorithm.Finally,the proposed models are illustrated through a simple numerical example.The study results confirm and support the idea of giving the priority to the development of urban public transport,which is an effective way to achieve a sustainable urban transportation.