求解线性双层规划的割平面算法

利用线性双层规划的全局最优解可在其约束域的极点上达到这一性质,通过对问题可行解集合的结构进行探讨,引进一种割平面技术,提出了一个求解线性双层规划的全局收敛算法,并通过一个算例说明了算法的求解过程.     

铁路旅客列车客流量统计算法及应用模型

通过对现行售票服务数据的分析,提出了一种新的列车客流量统计分析算法,并给出了该算法的应用开发模型.应用该算法,可以准确地求得旅客列车各沿途站点的上下车人数以及列车的乘客率等重要数据.该算法具有实时性,它的应用对及时准确地进行列车的客流量分析,减少铁路短途旅客的流失,规范旅客列车运营市场的公平竞争,具有一定的现实意义和应用开发价值.     

模式间相互影响时估计O-D需求的双层规划模型及求解算法

考虑各种交通模式间的相互影响 ,利用多模式均衡配流的变分不等式模型 ,建立了拥挤条件下多模式 O-D需求估计问题的双层规划模型 .并在对多模式均衡配流变分不等式模型进行灵敏度分析的基础上 ,给出了关于此类双层规划模型的基于灵敏度分析的求解算法 .最后进行了数值试验.     

突发事故下交通拥堵控制策略

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.本文研究突发事故下临时性车辆禁行的设计问题.文中建立了临时性车辆禁行设计的双层规划模型,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,下层通过基于元胞传输模型的仿真描述在临时性车辆禁行下的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.计算结果表明,本文提出的临时性车辆禁行控制措施能够有效的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.     

求解线性规划的单纯形方法与折线搜索技术

本文给出了一个求解线性规划的折线搜索法,该方法是在单纯形方法中增加了折线搜索技术。新方法能够减少迭代次数,也能消除已有的指数算例。     

约束条件下一个拓广的梯度投影法

对于约束最优化问题,传统的梯度投影法在每步迭代时均需跟踪活动约束集,这样在实际运算时很容易引起数值上的不稳定。特别对于非线性的约束条件下的梯度投影法,为保证其算法具有全局收敛性,传统的方法都使用了ε-主动约束集的方法,这样,算法在每步迭代开始,都要进行转轴运算,以便确定ε-主动约束集,从而大大增加了每步迭代的计算量。1986年,J.Hevskowits在[1]中首先提出了一个每步迭代时无需跟踪活动约束集的梯度投影类算法,这是一个严格内点法。实际运算表明,[1]中的算法非常稳定。但遗憾的是,此算法所需的假设条件较强(如要求约束域有严格内点集及约束函数是二次连续可微的     

公共物流中心扩建规模优化模型研究

同时考虑物流规划部门及客户的利益,采用双层规划模型来描述物流中心扩建规模优化问题。上层规划从决策者的角度出发,使系统总费用最少;下层规划描述用户对物流中心的选择行为,在用户费用最少的情况下,向各个物流中心分配需求,以使扩建后的物流中心的能力得到最大程度的利用。并应用灵敏度分析方法进行了求解。最后用一简单算例验证了模型及求解方法的可行性和有效性。     

非线性规划中的约束变尺度法(续)

系统地介绍了非线性规划中的约束变尺度法的基本思想和方法。并就Maratos效应的克服、变尺度矩阵的修正、相容性以及约束变尺度法中的可行方法等问题研究的最新成果进行较为详细的介绍。     

非线性规划的一个改进型可行方向法

本文对Frank-Wolef方法进行了改进,从而得到了一个新的算法。并且讨论了算法的收敛性及在凸规划情形具有的良好收敛性质。     

非线性约束条件下一个收敛的梯度投影法

本文提出了一个非线性约束条件下新的梯度投影方法。在较简单的假设之下,此算法是全局收敛的,且和现有的非线性约束条件下的一些梯度投影法相比较为简单。