行人导向标识布设的多目标优化建模与IFD-NSGA-Ⅱ算法求解

基于中国的人口基数与公共环境特点,行人导向标识的布设问题本质上可以归纳为复杂系统决策问题.旨在建立该问题的优化模型,并提出求解算法,根据标识布设实情,提出“空间诱导水平最大化”与“引导距离最小化”2个目标进行建模优化,设计将不可行度(IFD)选择操作引入改进型非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ),用此改进的IFD-NSGA-Ⅱ算法求解行人导向标识布设决策的多目标模型,并通过济南西站交通枢纽地下一层行人导向标识布设的实际问题验证模型与算法的有效性.实证结果表明,本文给出的模型和算法可以求得合适的Pareto最优解,为行人导向标识的布设提供有益的思路.     

综合交通枢纽客流行人换乘组织优化及仿真

综合交通枢纽是交通运输体系最核心的组成部分,其本身是衔接多种交通方式、具有一定区域辐射范围的客流组织换乘站场。针对综合交通枢纽内换乘客流集中、疏散困难等挑战,本文结合行人仿真工具及最优化建模方法,以陕西咸阳机场东区综合交通中心为例,通过迭代优化—动态仿真评估,构建综合交通枢纽内多模式客流行人换乘流线优化模型并求解;运用AnyLogic仿真软件构建枢纽模型,对优化方案结果进行对比评估,从而实现枢纽换乘组织优化设计。结果表明所提出的仿真优化方法可高效满足流线复杂的大型综合交通枢纽换乘组织需求,客流换乘水平得到良好提升。     

综合客运枢纽换乘量预测方法

以出行费用、方便性、舒适性和速度为换乘阻抗,建立了基于双约束重力模型的综合客运枢纽换乘量预测模型,采用非集计Logit模型建立并标定了换乘阻抗函数,并以北京市西直门客运枢纽为例对模型进行了实证分析和验证,应用TransCAD软件完成对所建换乘量预测模型的标定且进行换乘量的预测.研究表明综合应用集计与非集计方法建立的换乘量预测模型具有较好的实用性,能较为客观和精确地预测枢纽内各交通方式间换乘量,为综合客运枢纽的规划建设提供科学依据.     

面向换乘枢纽的公共汽车驻站协调优化

公交网络运输组织是提升大城市公共交通网络运行效率及可靠性的关键技术.面向换乘枢纽的公共汽车协调调度是公交网络运输组织的基本手段.在面向换乘枢纽的公共汽车协调调度模式框架内深入研究了一类动态调度方法--面向换乘枢纽的公共汽车驻站协调优化.文章首先基于先进的公共交通系统(Advanced Public Transportation Systems, APTS)环境研究了驻站协调优化流程;然后建立了公交车辆驻站时间优化模型并设计了相应的求解算法;最后给出算例说明该优化策略.     

基于线网结构的公交协同调度时刻表模型

为提高城市公交服务水平和效率,基于复杂网络理论对公交线网协同调度问题开展研究。通过构建公交线网协同调度换乘复杂网络,以路网换乘点换乘车辆数最大作为优化目标,从路网结构层面提出换乘点换乘权重系数,建立时刻表模型。针对模型的特点,设计了基于遗传算法的求解方法,用算例验证了模型和算法的有效性。     

综合客运枢纽接运公交线路优化设计

分析了综合客运枢纽接运公交线路优化设计问题的内涵及作用,构建了以运输效率最大和布设线路最小为双目标的优化模型,并将它转化为一类特殊的取送一体化的开放式车辆路径问题进行求解,给出了求解的禁忌搜索算法。最后通过案例进行了验证,证实了该算法具有良好的寻优性能。     

通勤廊道换乘停车费用优化模型及算法

停车换乘是有效缓解城市交通拥堵的交通需求管理措施之一,而换乘停车费用的合理设置是影响其实施效果的关键因素之一.本文以轨道交通和快速路构成的单中心线性城市为对象,提出了一个双层规划模型来描述停车换乘条件下换乘停车费用的优化问题.其中,上层问题从交通管理者的角度出发,以系统总阻抗最小为目标优化换乘停车费用;下层问题描述不同换乘停车费用设置方案下出行者基于随机用户平衡的路径选择行为.基于灵敏度分析方法,分别设计了Frank-Wolfe和BFGS算法求解提出的双层规划模型.采用数值算例验证了提出的模型和算法的有效性.研究发现,不合理的换乘停车费用设置可能会使得交通系统总体性能更差,而提出的换乘停车费用优化方法则可以有效地提升停车换乘系统的实施效果.     

基于车站仿真和LSTM的轨道交通换乘站动态性能评估方法

在轨道交通客流量快速增长的背景下，为有效评估换乘车站运营过程中动态性能，提出基于机器学习的换乘站动态性能评估方法。基于提出的有效换乘人数、换乘时间和拥挤度的动态性能评价指标，深入分析了车站动态性能的影响因素，利用考虑行车与行人的换乘车站仿真模型提供机器学习所需的时间序列数据，采用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)的机器学习方法，建立评价指标的预测获取方法，动态获取车站在不同条件下的运营状况。以犀浦站为例，运用仿真模型构建的2.24万个样本来训练预测模型。预测结果证明了预测模型的精度，并量化了购票比例对车站动态性能的影响。所提方法能够为轨道交通换乘车站换乘组织和客运作业提供有效建议。     

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。     

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。     

基于枢纽魅力度的城市公交枢纽布局优化方法

本文提出一个两阶段的城市公交枢纽布局优化方法, 该方法首先从备选点易达度、公交线路聚集程度和公交线路的分布范围评价其魅力度, 进而确定备选枢纽点集. 基于备选枢纽点集, 综合考虑乘客和运营者双方利益, 提出一个以枢纽辐射域最大、枢纽间相似度最小和土地成本最少的多目标枢纽布局优化模型, 并设计多目标遗传算法进行求解. 最后, 以大连市主城区的公交系统为例, 对本文提出的模型和算法进行检验. 通过实例分析发现, 本文提出的备选枢纽筛选模型得到的备选点几乎涵盖了大连市主城区的主要集散点, 表明以魅力度评价备选枢纽点的方法是可行的, 可以有效地为枢纽布局优化提供较合适的搜索空间. 同时, 从枢纽布局优化结果看, 本文提出的多目标优化模型可以兼顾枢纽的数量、位置和土地成本, 优化结果也符合大连市的实际情况.     

跨流域复杂水库群联合调度规则建模与求解

跨流域水库群系统结构复杂、水库数目众多,加之每个水库辅之以相应的调度规则,使得优化调度模型决策变量数目剧增,从而增加了水库群联合调度规则优化确定的难度.鉴于此,本文以供水调度图和调水控制线为联合调度规则形式,构建同时考虑跨流域调水和供水的复杂水库群联合优化调度模型,添加考虑供水调度图先验形状特征的形状约束,提出一种借鉴逐步优化算法(POA)思想的逐库优化粒子群算法(PRA-PSO).该算法(PRA-PSO)以基本粒子群算法优化原理为基础,逐步优化单个或两个水库的调度规则,以降低单次优化变量的维数,从而提高其搜索全局最优解的能力.最后,以辽宁省某大型跨流域复杂水库群联合调度为例,验证了模型的合理性和算法的有效性.     

考虑乘客主观评判的地铁与公交的票价及换乘优惠率优化

针对协同服务于同一客运走廊的地铁和公交的票价及换乘优惠率统一优化问题,提出在优化过程中引入乘客在一定出行距离上对选择某种交通方式所承担延误风险的主观评判,从而更加全面地分析出行路径上的客观条件和乘客的心理因素对乘客出行路径选择的影响.为此,本文构建一个双层规划优化模型,它的上层以社会福利最大化为目标,下层为基于弹性需求的随机用户均衡模型.这里采用遗传算法求解双层规划模型,其中下层模型应用相继平均法求解.最后通过一组算例对模型构建的合理性进行验证并应用于分析问题;结果表明:一是乘客延误风险的主观评判对其出行行为的影响具有不可忽视的作用;二是实施换乘优惠可降低乘客的换乘出行成本和提高公共交通系统的社会福利.     

基于支持向量机方法的轨道交通乘客旅行时间短时预测方法研究

目前,北京市已建成总长456km的轨道交通网络,41个换乘枢纽,已基本形成网络化运营,轨道交通在北京公共交通系统乃至城市交通系统中发挥越来越大的骨干作用. 同时,由于北京城市空间调整,城市交通出行活动中心有随城区扩展外移之势,轨道交通出行旅行时间越来越受到关注. 因此,本文研究基于历史数据的轨道交通乘客旅行时间预测方法,引入支持向量机回归模型,并针对预测算法中模型参数的选择问题,提出基于遗传算法的预测模型参数寻优算法,用以提高预测精度. 最后选取实际轨道交通运营线路的动态信息进行计算,预测结果误差小于10%,获得了较高的精度. 生成的旅行时间预测信息,通过乘客信息系统的发布,能够有效减少旅客换乘走行与等待时间,均衡网络客流分布,提高轨道交通网络运营效率.     

随机需求下公交时刻表设计的鲁棒性优化

考虑在实际运营中乘客需求具有随机性,固定需求下优化的公交时刻表不适应运营的要求.随机需求下的期望值模型忽略了不利可能事件对运营的负面影响,针对此情况研究随机需求下公交时刻表设计的鲁棒性优化.模型综合考虑乘客成本与运营成本,采用鲁棒性优化权衡目标期望值与偏差期望值.结合随机模拟技术,选用遗传算法求解模型.给出了算例,验证了模型和算法的有效性.通过比较固定需求模型、随机需求期望值模型、随机需求鲁棒性模型,说明在鲁棒性优化下需要提供更多的交通供给以降低偏差期望值.最后,对鲁棒性模型中的偏差权重系数进行了灵敏度分析.     

客运专线旅客列车开行方案优化系统设计

分析中国旅客列车开行方案的现状，并结合客运专线建设的实际背景，提出旅客列车开行方案优化问题，指出开发客运专线旅客列车开行方案优化系统的必要性和迫切性。对开行方案双层优化模型和优化框架进行概述。系统分析设计要求、功能需求、数据组织等内容，为客运专线运营组织提供决策支持，为客运专线建设方案的评价提供理论支撑。     

基于X语言的起飞场景民机协同设计与仿真一体化方法

针对大型复杂产品,传统基于模型的系统工程（model-based system engineering, MBSE）方法存在系统设计和仿真验证的多语言、多平台集成实现,难以保证高效、准确地反馈系统设计的缺陷,无法达到快速优化设计目的等问题,提出采用基于面向复杂系统支持MBSE的新一代一体化建模仿真语言—X语言实现面向起飞场景的民机跨域子系统的一体化建模仿真。从民机起飞过程需求分析出发,建立了起飞场景的系统级模型和物理级模型,并在X语言的建模仿真软件—XLab进行统一的建模仿真验证,给出了基于X语言面向复杂产品协同设计与仿真一体化方法,为不同领域的设计人员实现复杂产品设计的协同与优化提供了全新的理论与方法参考。