基于网络拓扑的子网络OD需求估计

为了对局部交通路网进行设计和评价,运用拓扑结构分析方法对子网络OD需求进行估计.根据子网络拓扑结构,分别对子网络边界点和内部点的OD量进行分析,每个与外界网络相连的边界点都为子网络的交通发生吸引点,内部点OD需求量与原来网络保持一致.进而建立了基于网络拓扑的子网络OD需求估计模型,其中目标函数同时考虑了交通需求的熵最大化及弹性化,约束条件为子网络OD量约束.将原问题分为求解交通需求和道路阻抗两部分,设计了启发式迭代算法反复求解,并运用凸组合算法计算交通需求.运用Sioux Falls网络对算法和模型进行了测试,结果表明考虑弹性需求的子网络OD估计模型在可靠性和计算精度上均优于考虑固定需求的子网络OD估计模型,算法能够快速收敛到所需精度,建立的模型可以用来对实际路网进行简化.     

动态流量多约束优化路径算法

基于多重上联链路网络,建立一个考虑多服务质量(QoS)度量约束限制的网络路径寻优调度模型,并针对时延和剩余带宽提出动态流量多约束优化路径算法(MOPA).基于MOPA和最短路径约束,给出了具有一个多重上联链路的确定性网络拓扑中实现优化流量费用的工程方法.通过分析网络资源现状及目标作用的重要程度,以主次目标形式考虑,建立目标之间的关联,简化多目标之间关系,使用迭代方法求解非线性约束条件下的流量和代价的优化解,动态选择最优路径使流量费用比最优化并实现工程应用.实验表明,该算法适用于多链路网络各种负载下的流量优化.     

不确定数据的约束频繁闭项集挖掘算法

针对当前数据挖掘方法没有考虑客观条件制约以及个人不同需求的问题,在不确定数据的频繁闭项集挖掘算法中加入简洁性约束条件,基于正态分布模型分别研究了在简洁反单调约束和简洁非反单调约束下,对不确定数据库进行频繁闭项集挖掘的方法,并给出了实例证明挖掘算法的可行性.     

基于不确定条件的再制造物流网络优化设计

针对废旧产品到达时间和数量、废旧产品回收与再制造产品需求平衡、废旧产品可利用率等不确定性特点,综合考虑多产品、多周期、容量限制等影响因素,将废旧产品回收数量、再制造产品需求数量、废旧产品利用率作为随机参数,以物流网络构建的总成本最小化为目标函数,建立了不确定条件下的随机机会约束规划模型,用以确定物流网络结点设施的位置、数量和物流量.设计了融合随机模拟和线性规划的混合遗传算法对模型进行直接求解,有效提高了算法的局部寻优能力.算例分析表明,基于不确定条件的随机机会约束规划模型比确定条件下模型考虑了更多的实际因素,因此能够更好地满足再制造企业物流战略决策的需要.     

关于无向网络容量扩充的问题

将带约束的最大容量路问题扩展到约束条件含固定费用的无向网络的容量扩充问题 ,并给出了强多项式算法 .     

考虑路径风险的不确定需求应急物流定位-路径问题

针对突发事件发生后路网和救援物资需求的不确定性,考虑路径运行时间超期风险、路网通行能力风险、路径复杂性及应急物资需求不确定性,以应急物资运达总时间最小和系统总成本最小为目标,建立了基于随机机会约束规划的多目标应急物流定位-路径模型,设计了改进的遗传算法对其进行求解,采用罚函数法处理模型中的约束条件.算例分析验证了模型的合理性和算法的可行性.     

计及短路电流限额的网架优化模型及启发式算法

针对电网短路电流越限的问题,提出了计及短路电流限额约束的网架优化模型。采用0-1变量描述可变的网架拓扑,构建离散最优潮流模型。引入描述短路电流的非线性约束条件,将其考虑到离散最优潮流模型当中,使之计及短路电流限额约束。基于阻抗灵敏度和断线近似成本变化,提出求解所提模型的启发式算法,该算法以阻抗灵敏度最大的线路逐次替换断线近似成本增加最大的线路为思想,迭代求解所提模型。采用IEEE118系统作为算例对所提模型的实用性和有效性进行验证,结果表明:相比于商用优化求解器,所提算法在保证求解精度的同时具有较高的求解效率;网架优化能够在限制短路电流的同时降低电力系统运行成本。     

基于交通效率的城市道路网络优化

道路网络的优化是建立可持续发展交通运输系统的重要环节。引入交通效率的概念,提出了基于交通效率的城市道路网络优化思路。与传统的四阶段交通规划模型相结合,将多车种用户平衡问题作为下层模型,考虑建设费用、污染物排放和能源消耗的约束,建立了使广义交通费用最小化的城市道路网络双层优化模型,分析了关键参数,并应用遗传算法和模拟退火混合算法进行了求解。实例研究表明,该模型既能满足交通需求,又能满足交通系统的环境保护目标。     

基于改进K最短路算法的公交线网优化研究

文章研究了公交场站选址和线网设计组合优化问题,建立以站间直达为关键约束的线网优化模型并给出求解算法。在所构建的公交网络中,利用改进的K最短路算法和相应的路径筛选条件获得从节点出发的K最短路径树,找出符合条件的单个K最短路径树作为初始解;通过不同节点的K最短路径树的叠加、删除、替代的优化过程,获得最优的K最短路径树组合,得到最优的公交线路集、场站位置。算例结果表明:公交网络规模越大,所需场站越多;K值越大,所需场站越少;不同场站可相互配合进行布局,实现公交线网性能的提升。     

车辆动态导航中Braess悖论的解决方法及其算法设计

对导致Braess悖论的用户行为趋同性进行分析,指出对动态导航用户多样化个性需求的忽视是其发生的根源,提出对用户个性化需求的充分考虑是解决Braess悖论的关键.随后建立起体现用户个性化需求的数学模型,并据此设计了无约束动态K最短路算法和有约束多目标优化动态K最优路算法,用于实现对Braess悖论的有效解决.     

一种QoS动态通信量疏导模式

考虑用户通信量请求的服务质量QoS(Quality of Service)约束和网络资源约束,提出了一种光Internet中的QoS动态通信量疏导模式.该模式以最小化网络费用为目标,基于分层图模型和Dijkstra第k最短路算法,引入亲和度,尽可能把新到达的通信量请求疏导到能满足其带宽和延迟要求的已有光路上.仿真结果表明,本文提出的模式是可行和有效的,不仅支持QoS,而且提高光路利用率,有实用性.     

基于约束网络的产品进化设计

为解决约束条件下的产品设计问题,以复杂网络理论及图论为指导,建立了基于约束网络的产品创新设计模型.该模型从设计约束库中筛选相关要素作为约束变量,构建设计约束网络;利用对偶图计算约束网络中心性指标,实现节点重要度排序,进而归纳出设计约束问题并进行求解;最后建立一套基于约束的产品进化设计系统. 以夜光杯为对象进行实例研究,构建相关设计约束网络;分析得到其关键节点,归纳出具体的设计约束问题,并应用动力学模拟、控制点区间约束等方法对其进行求解;开发夜光杯进化设计系统,选取具有代表性的传统夜光杯样本进行形态进化,生成一系列满足约束条件的夜光杯设计方案.结果表明:该模型有效实现了约束网络指导下的产品设计.     

成像卫星密集任务合成方法及其调度算法

当一般卫星面临问题规模较大且任务比较密集时,传统的调度模型会出现任务排斥,造成观测效率及观测收益都较低的现象.针对该问题,提出了基于任务合成机制的多星调度算法.首先,考虑任务之间的约束条件,建立基于均值漂移的卫星任务合成算法;然后,考虑卫星资源的固存约束、能量约束,以及观测任务之间的观测时间、观测角度等约束条件,建立了基于均值漂移的多星任务合成调度问题模型;最后,结合任务合成算法及问题特点,用改进的蚁群求解算法进行求解,并设计了Insert搜索算子来提高算法的探索能力.仿真实验验证了该任务合成方法及求解算法的效率.     

基于人工免疫算法的微网需求侧响应优化调度

在考虑V2G的需求侧响应的基础上,以电动汽车蓄电池折损系数及从配电网的购电费用为优化目标,构建包含微电网功率平衡约束、可转移负荷约束、V2G约束、储能荷电状态等约束条件的光伏微电网多目标优化模型。采用人工免疫算法对模型进行求解,并利用实际的光伏微电网机构和运行数据,在Matlab平台上进行仿真分析,获得光伏微电网优化调度的多组Pareto最优解集。通过分析选取的典型调度方案,验证优化模型的合理性和有效性。     

近距平行跑道基于相关平行进近模式排序研究

近距平行跑道基于相关平行进近模式排序能最大限度地提高跑道运行能力.介绍了相关平行进近模式,以总延误成本最小为目标函数,综合考虑跑道约束、着陆时刻约束、配对约束、排序约束和间隔约束等约束条件,建立了着陆航班排序模型,采用改进的先到先服务算法求解,得到各航班的延误成本以及总的延误成本.以上海虹桥国际机场为例,结果表明近距平行跑道采取相关平行进近模式较一起一降模式能很大程度地减少延误成本.     

基于多媒体业务的Ad Hoc网络QoS路由算法

当前Ad Hoc网络QoS路由算法难以满足传输中对多个目标的同时要求.以多媒体 实时业务中有严格限制的时延作为约束条件，把路由费用和数据丢失率作为QoS目标建立了QoS路由选择的多目标整数优化模型，并给出了模型的算法.实例表明了算法的可行性.     

基于混沌优化算法的连续生产过程重调度与库存优化

针对流程工业企业的订单发布和原料供应等外部环境的不确定性,建立了具有订单需求约束、生产能力约束、原料供应和成品库存约束等约束条件的连续生产过程重调度模型,运用混沌优化算法进行求解,仿真结果表明了该模型的可行性和有效性,通过重新调整各时间段内各个订单的生产率,可合理控制库存量,减少库存费用,降低企业生产成本。     

Overlay组播网络上带QoS约束的路由算法

为了保证多媒体应用的服务质量,本文在追求最大组播延迟极小化的同时考虑了网络节点的度约束条件,采用一种统一的方式来处理传输延迟和节点处理延迟,并基于此方法定义了带有QoS约束的Overlay组播路由选择优化模型,进而设计了一个求解该模型的启发式算法.该算法的时间复杂性为O(|V|3),优于许多求解该问题的同类算法,这些算法的时间复杂性多为O(|V|4),V为给定网络的节点集合.仿真结果也表明,本文算法解的质量也更优,即延迟更小.     

一种基于GIS的公交线路规划方法

城市化快速推进导致的城市扩张,使新增公交线路成为城市公共交通服务中的重要工作。基于公交线路规划中常考虑的约束条件及GIS网络分析功能,提出了一种考虑交通状况、服务人口及现有公交线网布局等约束件的公交线路规划约束模型。以其计算结果作为目标函数,基于Dijkstra算法进行最短路径分析,实现单条公交路线规划的方法。实例验证结果表明:该方法可根据公交线路服务特点,同时兼顾交通状况、服务人口和已通行公交线路等多个约束条件,在考虑现有公交网络并保障服务人口尽可能多的前提下,合理避让交通拥堵路段,有效提高乘客出行效率。与经验判断法相比,该方法可基于GIS实现公交线路规划相关空间数据的定量分析,能够显著提高工作效率,增强公交线路规划的科学性,可为城市新增公交线路规划提供参考。     

运输通道货运量分担率的目标规划模型

从系统角度出发,分析了综合运输通道内各类运输方式的经济技术特征;考虑了运输货物类型的多样性,运输方式与货物的运输相容性,以运输成本最小化和运输需求满意度最大化为目标,运输需求满意度采用最大化最小需求满意度方法,使得运输量与运输需求量比值最小的满意度最大化,以货物与运输方式的相容性为约束建立了1个多目标0-1混合整数线性规划模型;并设计了求解该模型的算法,通过1个算例对模型进行了数值演算以表明模型和算法的可行性。研究结果表明:考虑货物与运输方式的相容性约束,能实现各类运输方式的最大运输能力约束以及最小运量要求,使约束模型的约束条件简化;运用数学优化软件Lingo11.0对求解算法编程,分别对运输成本和需求满意度的单目标优化问题进行计算,在短时间内能找到最优解,而对多目标优化问题计算可得到有效解。