基于供需双方利益的新空港选址及航线费率优化

随着民航运输业的高速发展,新空港选址及其航线费率优化问题成为航空运输网络规划和管理中亟待解决的重要问题。本文首先分析用户空港选择行为和生产者航线费率制定策略。其次根据服务设施选择理论和基于公路网与铁路网的超级交通网络开发用户空港选择概率模型,并利用单条航线的航空市场份额模型开发区域内的航空出行总市场份额模型。然后以最小化区域内航空出行总费用为目标,综合考虑航空运输业消费者和生产者双方的利益,将空港选择模型与市场份额模型相结合构建新空港选址及其航线费率模型。最后利用辽宁实例进行数据试验,计算结果表明该模型准确地揭示了消费者的空港选择行为与各空港航空市场份额之间相互作用,并且得到了具体的新增空港城市及实现新空港收入和市场份额最大化的航线平均费率。     

中欧铁路班列在中欧贸易运输中的作用

为明确中欧班列作为独立的洲际贸易运输方式的作用与地位,把中欧间贸易运输的时间划分为在途时间、装卸时间和等待时间,把运输费用划分为运输过程费用、运输期间的库存费用、占用资金的机会成本和货物随时间的贬值成本;然后,基于运输方式划分模型、中欧间贸易货物和贸易运输数据,标定9类中欧间贸易货物的时间价值,并基于敏感性分析研究货物的时间价值及中欧班列发班频率对三种运输方式在9种货物运输市场上的份额影响.计算结果表明,增加发班频率可极大提升中欧班列对纸制品、纺织产品、珠宝类产品和机电类产品的吸引力;植物产品、珠宝类产品和机电类产品时间价值的增加会促使人们更多地使用铁路运输.     

群岛型组团城市陆路交通网络多目标优化模型

为优化设计群岛型组团城市的陆路交通网络,提出一个双层规划模型.其中,上层模型从效率、环保和公平三个方面,优化陆岛和岛际间的由陆路通道和水运线路构成的交通网络,是一个总出行时间最小、单位出行者碳排放最低和各岛屿经济发展潜力最均衡的多目标网络优化问题.下层模型在陆路和水路构成的综合交通网络上均衡分配交通流.设计基于帕累托优化的遗传算法求解模型,并通过实例研究验证模型的适用性和有效性.     

大兴安岭森林火灾应急资源优化调度研究

针对大兴安岭森林火灾救援中的单出救点、多需求点的二级应急资源分配系统,首先,基于大兴安岭森林火灾的发生规律、火势蔓延的影响因子,以及火势蔓延模式,改进已有的林火火势蔓延趋势模型.其次,根据着火点火势蔓延速度,区分受灾点灾情程度,确定分配应急资源的优先度.最后,进行应急资源分配和救援消防车辆的优化调度.针对前者,以森林损失和救援开支费用最小为目标,建立资源分配优化模型;针对后者,以火灾应急物流系统所需时间最少和费用最小为目标,建立多目标优化模型,并用免疫克隆算法进行求解.实例证明该模型完善了森林火灾救援中应急资源调度体系,为资源的合理调配提供了指导.     

优化人口分布以减少城市道路交通需求

应用遗传算法和GIS优化城市人口空间分布,减少小汽车交通的出行距离．研究中考虑了业务、购物／休闲和通勤交通．为了得到目标函数,建立了BL模型(business location model),用它来分析企业问的关系和企业与家庭的关系．模型把企业划分成9类,并认为小区内的企业数量和居住人口是影响小区间交通需求的主要因素．然后将小区内的人口当做外生变量,用遗传算法计算使小汽车出行的总距离最小的人口分布格局,从而得知人口集中在中央商务区(CBD)和挟乘车站的步行圈内时可以极大地减少城市道路交通需求。     

跨区域与区域内海上集装箱运输的干-支线网络优化

为优化集装箱运输方案,提出干-支线的运输网络形式.基于综合成本最小原则,构建干-支线集装箱运输网络优化模型,寻找两个区域间优化的干-支线航线组合方案.优化的航线方案包括干线挂靠港及挂靠次序、支线数量和每条支线的运行方案.基于环渤海港口群和美国西海岸两个港口间的集装箱出发地-目的地(O-D)矩阵对模型进行测试,利用遗传算法对模型进行求解,得到该区间干-支线集装箱运输网络的具体形式.     

轴-辐式机场长途巴士线网运营时刻表优化设计

针对轴-辐式机场长途巴士线网的发车时刻问题, 构建时空网络, 分析乘客到达机场的行为与过程; 基于航班起飞时刻, 在乘客的候机与换乘时间上限约束下, 建立巴士时刻表优化模型, 并设计基于矩阵式编码的遗传算法进行求解. 通过分析不同候机与换乘时间上限的组合对运营成本的敏感性, 得出合理的运营时刻表.     

集装箱码头泊位分配-装卸桥调度干扰管理模型

针对集装箱码头作业过程中,由于干扰事件导致泊位与装卸桥调度计划难以顺利实施这一难题,运用干扰管理方法,从码头作业成本、船舶等待成本以及计划偏离度三个方面度量系统扰动,建立泊位分配-装卸桥调度干扰管理模型,提出求解干扰管理模型的仿真优化法,设计基于局部重调度与禁忌搜索算法的仿真优化算法,利用算例对模型与算法的有效性进行了验证.计算结果表明:与全局重调度算法相比,基于局部重调度的算法可以提高计算效率,同时,干扰管理模型能够考虑各方的利益,因此得到的干扰应对方案更科学.     

集装箱码头集成调度模型与混合优化算法

为提高集装箱码头作业中各种设备的协调性,提高整体作业效率,建立了集成调度模型,模型集成了装卸桥、集卡与龙门吊的调度问题.同时,设计了求解模型的混合优化算法,此算法集成了神经网络良好的近似估计功能与模拟退火算法有效的搜索能力.算法流程是:初始化集装箱装卸序列;基于一定的分配规则为集装箱分配作业设备;采用模拟退火算法搜索解空间,更新装卸序列.在算法过程中,用神经网络预测目标函数,并且过滤明显的劣质解.最后,通过算例分析验证了模型与算法的有效性.结果表明,混合优化算法可以提高模型求解效率,对于规模为400个集装箱的调度问题,平均偏差为7.52%,计算时间为8.9s,模型与算法可行.     

考虑员工时间价值差异的偏远地区雇主班车联盟运营

为减少偏远地区员工的通勤成本，设计雇主班车联盟运营模式，构建班车联盟运营双层优化模型。其中，上层模型以所有雇主班车总的广义成本最小为目标，优化参与班车联盟的成员结构；下层模型考虑联盟内各雇主员工的时间价值差异，以联盟中的班车总广义成本最小为目标，优化联盟运营时各班车的行驶路径。基于Shapley值法公平分摊联盟运营班车的金钱成本。以宁波梅山地区三家雇主为例，优化后的班车运营方案显示，三家雇主联盟为最优的联盟结构，与各雇主单独运营通勤班车相比，联盟运营班车的总广义成本节省10.24%,其中，金钱成本节省26.44%,三家雇主分摊的金钱成本分别减少27.7%、51%和5.9%;员工时间成本节省3.75%。