考虑多航段服务需求响应的航班时刻表安排与机型分配集成模型

针对航班时刻表安排与机型分配集成问题，考虑多航段服务市场需求波动情形，引入航空服务对消费者的吸引力，复制多个可选起飞时段的航班，借助时空网络理论，构建了混合整数线性规划模型。将航空服务市场需求波动的多种情形按照离散分布作为输入数据，将航班时刻表安排与机型分配问题集成，使用优化求解器CPLEX进行求解。设计一种潜水启发式算法，生成包含10～20个机场的6个算例进行仿真测试，结果表明：当算例的规模超过12个机场时，该算法在速度和目标值上都优于CPLEX。最后，灵敏度分析验证了该算法的鲁棒性，说明该算法可以帮助航空公司找到比CPLEX更快更优的即时决策解决方案。     

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.     

考虑交叉口负面影响的有轨电车时刻表优化

现代有轨电车运行过程中,交叉口公交信号优先策略能够保证列车顺利通过交叉口,但会对交叉口其它社会车辆产生负面影响.本文考虑信号优先策略对交叉口产生的负面影响,提出了综合优化列车旅行时间和交叉口负面影响的有轨电车时刻表优化模型,针对模型的非线性特点,设计模拟退火算法和基于事件驱动的仿真法相结合的组合算法进行求解.以沈阳浑南现代有轨电车5号线为实例,结果表明,模型求解的时刻表方案相对于总旅行时间最小的时刻表方案,其旅行时间增加了1.2%,但交叉口的负面影响费用相对减少了66.4%.由此说明,本文提出的现在有轨电车时刻表优化方法,在保证列车旅行时间尽量小的同时极大降低了对交叉口社会车辆的负面影响.     

城市轨道交通节能列车时刻表优化方法

从降低列车运行能耗、利用再生制动能角度,提出了城市轨道交通时刻表节能优化问题.考虑区间运行时分、交路运行总时间、开行间隔等约束条件,通过基于区间运行曲线集的区间运行时间分配策略,以及合理安排列车始发时刻的供电分区内列车间的再生制动能利用策略,建立城市轨道交通列车节能时刻表优化模型,设计了基于遗传算法的求解方法.以广州地铁八号线节能时刻表编制为例,验证优化方法的有效性.结果表明:优化后的列车时刻表再生制动能利用率增加12.2%,总能耗降低10.9%,具有良好的节能效果.     

航班到达集成调度策略的仿真优化

决策策略的形式和参数对决策支持系统的性能优劣有着重要的影响。对于航班到达管制系统,管制策略优化比数学模型优化更易于指导实际应用。在数学模型验证航班到达集成调度的基础上,运用仿真优化的方法对该集成调度的执行策略进行研究。搭建了基于Arena平台的航班到达仿真系统,运用多种仿真优化方法对航班到达集成调度的管制策略进行定性和定量的优化。     

考虑发车间隔与乘客人数关系的机场长途巴士时刻表优化设计

本文在考虑发车间隔与乘客人数间关系的基础上研究机场长途巴士时刻表的优化设计问题. 首先证明机场长途巴士时刻表是影响乘车人数和巴士运营成本的重要因素, 其次利用厂商均衡理论分析巴士时刻表与乘车人数之间的关系, 然后针对巴士发车间隔与乘车需求的关系, 建立使机场长途巴士利润最大的不固定发车间隔的时刻表优化模型, 并利用矩阵编码的遗传算法进行求解. 最终得到机场长途巴士各线路上应有的发车数和发车时刻.     

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.     

多机场网络系统流量分配策略

为有效减少机场交通拥挤、降低航班延误,从系统角度研究战略层面的机场交通供需平衡问题.通过考虑单机场进场和离场间的相关性以及多机场联程航班间的关联性,提出了开放式多机场有向网络交通流系统;基于多元容量受限约束和联程航班约束,以最小化网络系统内所有航班的总延误为目标,建立了开放式多机场网络配流模型.结合国内三大机场的实际航班数据,对模型进行了仿真验证.仿真结果表明:所建模型可以对多机场网络系统流量与容量进行协调优化匹配,充分利用系统容量最小化系统航班延误;可为空管部门提供流量调配优化策略、为民航部门制定航班计划提供辅助决策依据.     

基于进离场容量转换的协同决策系统

针对机场在突发情况下造成交通流拥挤的问题,引入了CDM理论及算法,并对CDM GDP实施过程及其中的RBS/Compression算法进行研究.研究发现,CDM GDP单纯考虑了进场时隙的分配,未涉及离场容量以及离场时隙的分配问题.因此,基于CDM思想,协同、实时地考虑机场进、离场容量转换问题,在增加机场吞吐率的基础上协同决策进离场序列,给出了进、离场容量优化模型及算法,采用动态规划法进行求解,并结合实际机场航班时刻表数据进行了仿真.结果表明,在特殊外因条件下,进、离场容量相互转换时,协同决策系统能提供最优的解决方案,使机场的进、离场达到最大的吞吐量,并将延误减到最小.     

不定期机票销售数量的优化控制方法研究

不定期机票作为一种有效调节需求,解决航空公司供需矛盾的方法,已经在国内外航空公司中开始实施.本文使用期望收益和期望边际座位收益(EMSR)方法,提出两个命题,在此基础上建立了多航班总收益最优的不定期机票销售数量的优化模型,给出启发式算法.最后通过实例,分析了不定期机票的销售数量、价格对航班总收益的影响.在实例中,对不定期机票销售数量进行优化后航班总收益提高5.05%,对价格和销售数量同时优化后收益提高5.28%,证明对不定期机票销售数量进行优化可以提高航空公司收益.     

A Simulation Method for Analyzing and Evaluating Rail System Performance Based on Speed Profile

This paper presents and discusses a simulation method for analyzing and evaluating system performance on a rail line from the perspective of speed profile. Dynamic analysis for train motions is introduced, and a discrete time-operation graph is proposed to represent the relation between speed profile and energy consumption. Based on them, an analytical model is formulated to provide a quick insight into the system performance. The discrete-time simulation (DTS) method is then implemented to study the system in detail. Compared to the existing simulations, two innovations are included in the DTS: (1) the analytical lookup tables that can simplify the dynamic computation and, (2) the speed profile adjustment process that forecasts and avoids future conflicts based on practical constraints. The numerical results show that the DTS speed profile has advantages over existing methods. Finally, the DTS method is used to analyze and evaluate the system performance of the current timetable on Beijing Yizhuang Metro Line. The results suggest that the current timetable is not robust enough, and thus possible improvements are discussed at both scheduling and operating stages. The proposed method is verified to be effective and reliable for practical uses.     

飞机排班航班串编制模型及算法研究

分析了飞机排班计划的编制流程,主要针对其中的航班串编制问题进行了深入研究,建立了航班串编制VRP模型,模型不仅考虑了航班时间、出港到港机场衔接之间的约束,而且还考虑了客流量、维修基地机场的约束。为了求解模型,构造了一种基于单亲遗传算子的免疫算法,采用适合模型的抗体编码方式,并使用单亲遗传算子生成新抗体。应用实际的航班信息进行航班串编制的仿真研究结果表明,文中的模型和算法切实可行。     

铁路运输动态车流组织的策略优化模型研究

基于我国铁路网络规模大、列车组织形式多样化以及按图行车的特点,设计了与物理时空网络有所区别的服务时空网络.时空网是研究铁路动态车流组织的一种有效方法.借助于服务时空网,构建了我国铁路运输动态车流组织的策略优化模型,该模型将重空车运输联合考虑,并兼顾站点装卸能力、解编能力、输送能力以及政策性运输任务等对优化目标的影响.基于模型的特点,设计了能解决大规模网络问题的基于整数编码的改进遗传算法.最后以实例显示了该算法的有效性.     

空空导弹攻击超视距空中目标仿真研究

通过对超视距空中机动目标的分析和合理的假设之后,提出了用空空导弹攻击超视距空中目标的基本模型。从建立目标机、空空导弹、载机的适当坐标系入手,分别给出了目标机、空空导弹及其制导模型、载机的运动模型。建立所给定空空导弹攻击系统的总体模型,对空空弹采用扩展比例导引算法,利用最优控制理论导出最优导引律。经仿真验证证明在作战飞机常用的作战高度、空战速度范围内,用远程空空导弹来攻击超视距空中目标是完全可以实现空中防御的。     

进化算法PBIL在时间表问题中的应用

用任意整数编码的PBIL（基于人口的增量学习）算法求解两类时间表问题,在计算中采用了系统信息熵来估计进化计算的进行程度并作为计算的结束条件．计算结果表明,用该方法解决时间表安排问题适应性强、结果稳定,是一个非常理想的算法。     

COURSE TIMETABLING AT A TUNISIAN UNIVERSITY： A CASE STUDY

This paper deals with the Course Timetabling Problem at an institution in a Tunisian University. We introduce a heuristic procedure to construct a feasible timetable for all lectures and tutorials taken by different groups of each sub-section of any section. We describe the timetabling problem using a list of all specific hard and soft constraints. We formulate the problem as a set of linear constraints using two sets of binary variables corresponding to lectures and tutorials, respectively. This heuristic is illustrated with real data for a sub-section of the Faculty of Economics and Management Sciences of Sfax in Tunisia, and the resulting timetables are compared with those generated manually. The results of another full section have confirmed the good quality of the proposed heuristic when compared with the hand made solution.     

Air Target Fuzzy Pattern Recognition Threat-Judgment Model

Abstract: Threat-judgment is a complicated fuzzy inference problem. Up to now no relevant unified theory and measur-ing standard have been developed. It is very difficult to establish a threat-judgment model with high reliability in the airdefense system for the naval warships. Air target threat level judgment is an important component in naval warship com-bat command decision-making systems. According to the threat level judgment of air targets during the air defense of sin-gle naval warship, a fuzzy pattern recognition model for judging the threat from air targets is established. Then an algo-rithm for identifying the parameters in the model is presented. The model has an adaptive feature and can dynamicallyupdate its parameters according to the state change of the attacking targets and the environment. The method presentedhere can be used for the air defense system threat judgment in the naval warships.