求解单调变分不等式的一类迭代算法

给出了求解单调变分不等式的一类迭代算法．通过解强单调变分不等式子问题，产生一个迭代点列，该迭代点列收敛到变分不等式的解．最后，给出了这类新算法的收敛性分析。     

lcs空间（X,T）中的几个lcs拓扑

在ｌｃｓ空间（Ｘ，Ｔ）中证明了Ｔａａ（Ｔｋａ）是Ｘ上最大的与Ｔ有相同的绝对凸紧集（紧集）且与Ｔ相容的ｌｃｓ拓扑；（Ｔａ）０（（Ｔｋ）０）是Ｘ上最大的与Ｔ有相同的绝对凸紧集（紧集）且关于偶对（Ｘ，Ｘ′）容许的拓扑（ａｄｍｉｓｓｉｂｌｅｔｏｐｏｌｏｇｙ）．并给出了Ｔａａ（Ｔａ）０的例     

城市中心路内停车与停车换乘的动态优化模型

城市中心区停车问题与交通拥堵问题密切相关,也与停车换乘(P+R)问题相关,交通流、路边停车和P+R需要统一模型研究。为此,建立考虑交通流的城市中心路内停车与P+R的动态优化模型。短期最优流率模型考虑到路内停车位会减少正常行驶车辆的道路空间,而且巡航停车会和其它车辆产生拥堵,为此,需要加快路内停车周转率,将路内停车资源与交通流协同管理。短期停车容量模型利用Stackelberg博弈：在政府追求社会总成本最小和私人运营商追求利润最大的基础上,出行者追求用户出行成本最小。研究表明,在需求固定的情况下,随着车辆停放时间的增加,路内停车费与P+R停车费都在不断下降,路内停车容量在不断减少,而P+R停车容量不断增加,说明如果选择短时停车或者临时停车,可以选择路内停车;而如果选择长时间停车,可以选择P+R停车。在需求远大于供给时,路内停车将演化为车道控制。     

关于序列Mackey收敛的进一步讨论

从序列的Mackey收敛概念出发,引入极拓扑TM的概念,并研究了乘积拓扑[(T1×T2)M]a和[(T1×T2)M]0的分解问题,得到[(T1×T2)M]a=(T1M)a×(T2M)a和[(T1×T2)M]0=(T1M)0×(T2M)0的结果.     

关于电网络中负荷均衡时的线损研究

针对供电企业线损和均衡用电负荷问题,研究了线损最小和负荷均衡的关系,证明了负荷均衡时的线损与最优线损之比不超过导线最大电阻率和最小电阻率之比.     

考虑脆弱性的离散交通网络设计

针对交通网络中的脆弱单位进行优化是保证路网稳定运行的前提。为此,选择改进后能从多方面综合反映路网脆弱性的评价指标,分析了脆弱性指标和路段数、交通量之间的关系,并利用双层规划模型来描述考虑脆弱性的离散交通网络设计,其中上层模型以路网脆弱度最小化为优化目标,下层模型为用户均衡配流模型,通过设计遗传算法并结合Frank-Wolfe算法进行求解。算例结果表明,投资金额为300万元时,与以单一路段脆弱性为优化目标的方案相比,从路网整体角度出发提出的优化方案可将13条路段的脆弱度降低到理想值,而前者只有仅仅7条,并且此时该方案可将路网脆弱度降低38.5%,相比于前者多降低9.1%;分析还发现在OD（Origin-Destination,起讫点）需求越大的情况下,需投入更多的建设资金才能将路网脆弱度降低到理想值。     

实时需求下的带时间窗移动充电车在线调度算法

在双碳背景下,移动充电车作为新型充电设施,能够缓解电动车保有量迅速增长带来的充电压力。然而成本高、效益低等问题阻碍了移动充电车的进一步发展。本文针对移动充电车只有在用户发出充电请求时,才能获知充电需求信息的特点,且需求带有时间窗要求的情形,提出实时需求下的带时间窗移动充电车调度问题,以总时间成本最小为目标,采用在线理论与方法,建立优化模型并设计在线算法;给出了不同情形下的调度方案,计算方案的竞争比,并进行对比分析;最后通过数值算例验证了在线算法的可行性和有效性。研究结果表明,用户发出的实时充电需求数量越大、最大单位惩罚时间成本系数越小,在线算法的执行效果越好。本文的模型和在线调度算法可以有效解决实时需求下的带时间窗移动充电车调度优化问题,提高移动充电车的充电效率,平衡充电供需。     

高峰期轨道交通廊道出行均衡模型及算法

为了指导城市轨道交通运营、规划及管理,在考虑轨道车厢内拥挤和早到与晚到成本的情况下,通过建立轨道交通廊道中的出行动态均衡模型,研究了模型算法以及出行时间价值对乘客出行分布的影响.如果乘客通过权衡拥挤成本与延误成本,选择最佳轨道班次使得个人出行总成本最小,那么会达到出行成本的用户均衡状态.基于Frank-Wolfe算法迭代计算轨道交通廊道中用户出行时间分布均衡解.结果 表明,均衡状态时,不同讫点的乘客连续分布在不同班次之间,人数分别在各自误时成本最小的车次上达到峰值;晚到成本增大到一定程度时,没有乘客选择晚到的班次;减少单位早到误时成本时,乘客只权衡拥挤成本来选择班次.研究结果不仅对轨道交通管理有一定理论意义,也对个人出行选择行为有一定的实践指导意义.     

基于运输经济模型的物流运输降本方法研究

以平台型物流企业为研究对象,采用规模经济、密度经济、网络经济等模型进行降本方法研究,分别对样本物流企业的运输与财务总体数据、业务片区运输成本、物流网络均衡优化三个方面进行计算,检验物流企业降本模型适用性。研究发现:1)规模经济模型及其指标通过数据实证对企业宏观降本方向具有指导性;2)密度经济模型与指标以数据计算验证其对物流业务区域运输成本控制具有相当的效果;3)网络经济模型通过提升网络均衡性使物流运输网络的效率与成本经济性提高。研究结果对于平台型物流企业运输降本具有理论意义,为相关企业提供多层次的降本模型,并通过对自身数据的持续挖掘,达到物流企业降本增效的可持续性。     

具有年龄结构和空间扩散种群系统的最优边界控制的逼近解

具有空间扩散和年龄结构的种群系统的数学模型和解的性质已有大量的结果,但其边界控制的求解问题比较困难,很有必要给出一种有效的新解法.本文利用辅助原理技巧给出了求解具有年龄结构和空间扩散的种群系统的最优边界控制的迭代算法,并证明了由算法产生的迭代序列的收敛性.