考虑最大风险约束的危险品运输网络优化研究

本文在定义危险品运输风险的基础上，建立了带有最大风险约束的危险品运输网络模型，模型考虑了网络中社会车辆对危险品车辆的出行时间及网络总风险的影响，并针对建立的模型采用了相应的粒子群算法进行求解。最后应用算例分析了模型和算法的有效性。计算结果表明，考虑网络最大风险约束能使危险品运输的网络总风险得到较大幅度的降低。     

厂内甩挂运输中车辆同步调度问题及求解

为了提高大型制造企业厂内运输中车辆的使用效率,文章提出了一种新的甩挂运输调度方案。综合考虑厂内运输任务的特点和空挂车的调度需求,设计了牵引车、空挂车、重挂车在同步调度下的运输方案,建立了带硬时间窗的牵引车、挂车同步调度模型;根据空挂调度和重挂调度设计了求解牵引车挂车路径问题的禁忌搜索算法,设计基于贪婪算法的车辆选择策略用于作业序列的解码;最后通过求解某钢铁企业厂内甩挂运输网络算例,验证了牵引车、挂车同步调度模型的正确性和算法的有效性。     

基于比例区分服务的端到端传输控制

随着网络技术的不断发展,许多新的网络应用需要端到端的服务质量保证。为了解决端到端的服务质量保证和系统公平性等问题,该文提出了一种基于比例区分服务的网络比例公平调度策略——nPFS策略。该调度策略综合考虑了网络效率、用户服务质量要求和系统公平性等多个性能目标,使用比例公平性原则,有效地实现了多性能目标的端到端传输控制,同时保证系统的公平性。实验结果表明:该文提出的网络比例公平调度策略,可以有效保证多服务类间的比例公平,特别是端到端的服务质量比例公平性。     

基于多目标遗传算法的危险品运输路径优化

文章考虑危险品的特性,定义危险品的运输风险,以最小化路径长度、最小化运输风险为目标建立优化模型,采用改进的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)求解该双目标问题,分别求得长度最短、风险成本最小的路线,进行2个目标的Pareto分析。研究结果表明遗传算法能有效解决最短和风险最小路径的搜索问题,具有一定的理论参考价值和实际指导意义。     

危险品关联运输调度问题的优化设计

针对带硬时间窗的关联运输调度问题(Incident Vehicle Routing Problem with Hard Time Windows,IVRPHTW),联系实际应用中危险品的车辆路径问题,介绍了混沌遗传算法的基本原理,并对其进行改进,自适应地调整交叉概率和变异概率,引进了模拟退火机制,并用改进的算法来对IVRPHTW求解,然后与遗传算法求解此模型的结果相比较。实例证明该算法求解危险品的关联运输调度问题是可行的,且优于传统的遗传算法。     

基于改进ABC算法的城市内涝应急车辆路径优化

考虑到城市内涝道路受损等因素,构建了车辆调度成本、时间惩罚成本和风险成本同时最小化的多目标优化调度模型.为了求解满足约束的最优调度方案,设计了一种改进的人工蜂群算法,引入自适应维度更新、全局搜索和混沌搜索更新策略,提高基本人工蜂群算法的求解精度和稳定性等性能.算例仿真结果表明,改进算法与标准算法相比,具有更好的寻优性能,可提供更优的调度方案.     

危险品运输中的可控风险最大流算法

危险品运输中,将道路实况、天气条件、交通状况和暴露人数等因素统一为一个风险值进行考虑.综合考虑运输风险和运输量,提出危险品运输路线的优化选择方案.在实际运输中,选择路线时,运用最大风险路算法,把风险降低到可控范围内.再调用Dinic算法,实现可控风险最大流的算法.实例结果表明:与经典的最小费用流的负费用圈算法相比,该算法复杂度低,占用空间小,可简化网络.     

区域公交车辆调度问题的可靠性

为避免交通拥挤等突发事件干扰车辆正常、按时地完成某班次,从而造成公交车辆调度方案失效,需编制一个具较高可靠性的方案以适应环境变化.文中将区域公交车辆调度问题视为”部分班次被某车辆完成”的集合划分问题,假设不确定因素引起车辆延时完成某班次的时间服从正态分布,首次引入公交车辆调度方案的可靠度概念,考虑站场容量等约束因素,研究一类以车辆使用费用最少为第一目标和公交车辆调度方案可靠度最大为第二目标的多目标规划问题;再用约束法将第二目标变为约束条件,使该问题转化为单目标规划问题,设计求解问题的改进遗传算法,根据问题特征定义染色体编码、适应度函数、产生初始种群的启发式算法、交叉和变异操作等;最后,通过一个算例验证了模型和算法的正确性及有效性.     

基于预测库存变化率的公共自行车动态调度方法

为提高公共自行车系统调度效率并降低调度成本,提出基于预测库存变化率的公共自行车动态调度方法。将公共自行车站点类比于库存系统,利用马尔可夫过程平稳分布的性质,预测调度时段各站点的库存变化率,进而预测调度时段末各站点库存率。考虑站点合理库存率区间,根据站点初始库存率和预测库存率,确定需要调度的站点集合。考虑调度车辆到达有调度需求站点的最晚到达时间与调度车辆装载量约束,以调度车辆总行驶距离最短为优化目标,建立优化目标为车辆总行驶距离最短的动态调度模型。利用模拟退火算法求解模型,得到优化调度方案。由于预测了调度时段内站点的库存变化率,因此,在给定的调度区域内,为了保证所有站点的库存率始终维持在合理库存率区间,调度车辆只需要在有调度需求的站点之间执行1次调度任务。以波士顿公共自行车系统为例,验证基于预测库存变化率的动态调度方法。结果表明:基于预测库存变化率的动态调度方法,在给定的各个调度区域内,最多可缩短调度车辆35.58%的行驶距离;若完成系统全部调度任务时,调度车辆总行驶距离可缩短18.53%;与基于滚动时域的动态调度方法相比,基于预测库存变化率的动态调度方法,不需要分段检测系统运行状态,避免了对调度方案的被动调整,提高了编制和执行效率。     

危险品车辆路径规划的双目标模型与算法研究

本文在交通流量、行程时间、受影响的人数等不确定条件下,研究了危险品运输车辆的可靠性和安全性双目标路径规划模型.对于可靠性目标,考虑了路段的随机通行时间、路口等待时间以及路段和路口通行时间相关性的3个因素的可靠路径搜索问题.对于安全性目标,不仅考虑危险品运输车辆所经过路段附近受影响的人数,还考虑了事故发生后该路段上的车辆中受影响的人数以及其相关性.由于目标函数的不可加性,本文提出了一个新的基于不等式放缩技巧和K短路算法的启发式算法,对双目标函数进行求解,节约了计算量,并给出了搜索非支配解(non-dominated solution)的方法.数值算例的结果说明与传统的模型相比,若忽略信号交叉口的随机延迟和相关性会导致寻找可靠最短路径和最优安全路径的结果存在偏差,导致路径选择不准确,有可能造成严重的经济损失和环境危害.最后,通过数值演示了该算法在现实道路交通网络中的潜在应用前景.     

RFID-WSN对危险品动态运输成本影响的研究

针对危险品运输实时监测是否使用射频识别技术（RFID）与无线传感器网络（WSN）,建立两种模型.根据两种模型的决策树场景,使用MATLAB软件分别从危险品运输失败的概率、危险品运输的赔偿损失成本以及运输货物的运输成本3个方面对动态运输成本的影响进行仿真比较.结果表明使用RFID-WSN的模型相比没有使用RFID-WSN的模型能有效降低动态运输成本.     

基于数字孪生技术的危化品车辆运输路径优化方法

针对危化品物流管控成本高、安全隐患检测困难、不确定因素较多等特点,基于数字孪生技术,建立孪生数据驱动下的危化品物流配送系统整体框架,实现对驾驶员疲劳状态及车辆故障预警等参数的实时监测。根据物理参数实现对危化品车辆调度物理空间的精准模拟与迭代优化。构建单一配送中心,带有时间窗约束的路径优化模型,以配送总成本最小为目标函数,结合孪生数据动态调整客户服务时间,采用遗传算法内核利用MATLAB求解数学模型。该方法有效解决了危化品物流调度过程中由于动态不安全因素对危化品运输成本带来的波动。     

基于路径交通拥堵指数的危险废物回收模型研究

针对交通拥堵对危险废物运输中的成本和风险的影响,引入路径交通拥堵指数,建立了时变道路系统中基于交通拥堵指数的危险废物回收双目标优化模型,并对传统蚁群算法中启发式因子计算公式进行了改进,提出了改进的蚁群算法对模型求解,最后以某环保公司危险废物回收问题为背景进行了案例分析。结果表明,不同出发时间和车辆使用模式对帕累托最优解有显著影响,最短路径不一定是耗能最少的行车路线。本文提出的模型和算法可为决策者制定调度方案提供参考。     

实际约束条件下多配送中心物流车辆调度优化

传统方法难以解决有时间窗等具有实际约束条件,且调度结果并非最优,提出一种基于变邻域搜索算法的多配送中心物流车辆调度优化方法。对多配送中心物流车辆调度优化问题进行分析,在分析结果的基础之上构建实际约束条件下多配送中心物流车辆调度数学模型;利用变邻域搜索算法求解物流车辆调度模型的最优解,完成实际约束条件下多配送中心物流车辆的调度优化。实验结果表明,采用所提方法进行多配送中心物流车辆调度,其总运输时间短、运输总费用低,调度结果较优,且符合实际约束。     

电动汽车有序充放电分群调度策略

为解决大规模电动汽车无序入网会给配电网安全稳定运行带来一系列不良影响问题,提出了车联网(vehicle to grid,V2G)模式下电动汽车有序充放电实时响应分群调度策略.从日前-日内多时间尺度出发,充分计及车主响应意愿及响应能力,对电动汽车集群进行细致划分.针对每个调度时段,综合考虑电网、电池、车主等约束条件,建立电动汽车有序充放电优化模型.模型分为上、下两层求取电动汽车充放电调度计划:上层以调度时间区间内的配电网方差负荷曲线最小为目标,求取当前时段集群总的充放电功率;下层以电动汽车车主费用最低为目标,求取单辆电动汽车的充放电计划.通过算例仿真,验证所提模型的有效性.     

模糊综合评价法在危险化学品道路运输风险评价中的应用

采用科学合理的评价方法来评估危险化学品道路运输的安全风险程度,对提高道路运输的安全管理水平具有十分重要的现实意义。引入了模糊综合评判的方法,结合事故树分析确定事故发生的可能性;并将数学计算模型与模糊综合评价方法相结合,从人员伤亡、财产损失、影响范围、环境影响、信誉损失5个方面量化事故后果严重度,建立一套完整的危险化学品道路运输的风险评价体系。并通过实例说明该方法的可行性。     

混流装配线车间内物料调度工位组划分优化法

基于准时制生产方式(JIT)提出对混流装配线进行工位组划分并安排配送车辆进行配送服务的优化方法.为保证混流装配线生产过程不发生缺料停产的情况,以配送车辆的承载能力与消耗工位配送时间窗为约束,配送车辆满载率与工位物料需求紧急程度为优化目标构建优化模型.运用遗传算法对模型进行求解,优化单个工作日总配送次数及配送车辆数量,给出配送工位组划分及车辆调度方案.最后,实例验证表明该方法具有可行性和有效性.     

危险货物运输转运路径分析

危险货物的生产量和运输量都在不断增长,在危险货物运输过程中,往往不止一种运输方式,可能同时有多种运输方式交叉,即可能有转运;给出了危险货物运输过程中,在有转运条件下的风险度量模型、成本模型及路径选择模型;给出了一个应用算例。     

基于实时车货信息的港-公调度优化模型

为了解决港区内存在的进出车辆拥挤、货物周转时间长、甚至延误顾客要求到货时间等问题,将港口系统和公路运输系统综合起来进行整体调度优化研究.通过分析港口每艘货船靠港和离港的装卸作业过程,采用线性规划的方法,建立包含港口、公路货运场站和目的地的港-公调度优化模型.该模型在满足港口和所有目的地货物需求的前提下,根据港-公系统信息平台提供的实时车货信息,求解出作业时间最短的公路货运车辆调度方案,这里作业时间既包括装卸车作业时间又包括车辆行程时间.对于每次港口装卸船作业,港-公调度优化模型均能为货运车辆在港口、货物场站和目的地之间提供最优运输路线,从而节省装卸作业时间,提高港-公系统的作业效率.     

机场飞行区航空器与除冰车协同优化调度方法

针对现行“先到先服务”的机场除冰车调度方式效率不高的问题。以最小化除冰车行驶总距离和航空器等待总时间为目标函数,构建机位除冰车辆和航空器协同调度模型,并提出一种改进的遗传算法对模型进行求解。采用西安机场某天142条航班数据进行仿真实验,并与随机调度算法和贪心算法进行比较。结果表明,改进的遗传算法相较于随机调度算法和贪心算法分别节约15.23%和7.81%的行驶总距离,且航空器等待除冰时间大幅度减少。证明了所提算法在指导除冰车作业方面的优越性。