基于路径运行时间可靠度的随机系统最优拥挤收费模型

应用交通网络平衡模型和边际成本收费理论相结合的方法,研究了运行时间可靠度下的随机系统最优拥挤收费问题,建立了运行时间可靠度及内生ATIS市场渗透率条件下随机系统最优交通拥挤收费模型.分析了基于运行时间可靠度下的随机系统最优拥挤收费对用户出行行为的影响.发现了与确定性网络用户平衡流中的情形类似,对于考虑运行时间可靠度下的随机交通网络,边际成本收费理论仍然适用,即采用边际社会成本流函数代替单位路段成本流函数,可以使随机网络随机用户平衡流变为随机网络随机系统最优流.算例分析结果表明:在传统的拥挤收费模型中,拥挤收费仅与路径(路段)运行时间和路径(路段)流量有关.现实中,在确定他们的出行路线时,用户往往还会考虑网络运行时间可靠度因素,而不仅仅是路径运行时间或成本.用户对于运行时间可靠度的置信度要求越高,传统的拥挤收费执行效果越不理想.因此,现实生活中传统的拥挤收费不一定能使网络效益达到最优或缓解交通拥挤.     

考虑ATIS市场占有率及遵从率的随机系统最优拥挤收费模型

考虑装备ATIS的用户在出行时并不总是遵从ATIS提供的信息, 将所有用户分为三类: 装备ATIS且遵从的用户, 装备ATIS但不遵从的用户和未装备ATIS的用户. 其次, 根据用户的时间价值(VOT)将用户进行分组. 研究了周期性拥堵交通网络条件下内生ATIS市场占有率和遵从率的随机系统最优拥挤收费问题, 建立了内生ATIS市场占有率和遵从率下多用户类型随机系统最优拥挤收费模型. 通过算例分析表明: ATIS为用户提供的交通信息质量的提高有利于降低网络中的拥挤收费总额; 虽然高收入人和低收入人同样装备ATIS, 但是他(她)们的路径选择行为却不尽相同, 高收入人的ATIS市场占有率和遵从率均高于低收入人; ATIS的信息质量既影响ATIS市场占有率又影响遵从率.     

基于随机最优反应均衡的认知层级模型

随机最优反应均衡与认知层级理论是在有限理性框架下对纳什均衡的修正方法,在解释实验结果时,2个模型存在参数范围变化过大的缺陷.将二者结合起来,并在表述参与者判断认知层级概率分布时引入噪声干扰,修正了各认识层级参与者选择策略的行为方式,从而建立了认知层级模型框架下,参与者依据反应函数决定策略选择概率的模型.通过算例进行比较,结果表明,该模型的精度更高、解释能力更强.     

污染控制成本模型与求解方法

分析了工业生产造成环境污染的主要方式 ,在此基础上建立相应的污染控制成本模型 ;通过该数学模式研究了控制污染的非线性逼近理论求解方法 ,探讨了成本最优问题。最后给出了一个算例。     

停车受限条件下多模式交通网络动态拥挤收费

在一个多起始单终点的交通网络上,本文研究当终点处停车空间不足时,如何通过在路段瓶颈处实施拥挤收费实现系统最优.首先,根据小汽车和公交的出行成本函数,运用凸规划算法求解系统最优条件下网络中各OD最优的小汽车和公交出行量.其次,根据系统最优时的小汽车出行量,计算出为了消除交通瓶颈处车辆排队而实施的动态拥挤收费.再次,根据小汽车和公交车出行成本的均衡条件,计算出各OD对每辆小汽车出行者应缴纳的停车拥挤附加费(或应获取的补贴),收取该费用(或发放补贴)的目的是调节小汽车和公交的出行量使它们在双模式均衡(小汽车与公交车出行模式均衡)条件下分别达到系统最优水平.最后,算例分析了两组OD对的情况,计算出两种泊位供应量下各OD对小汽车最优出行量与小汽车出行的停车拥挤附加费或补贴,并且给出了动态拥挤收费与道路收费的函数曲线.     

随机市场深度下多资产的最优执行问题

投资者对金融资产的供求往往随着市场波动而不断变化,并随时进行下达和取消订单等交易行为,故而市场的流动性在本质上是随机波动的.因此,本文研究了当市场深度随机变化时,限价指令簿市场中多资产的最优执行问题,并采用动态规划的方法给出了最优执行策略及最小执行成本的解析表达式.结果表明,最优执行策略是关于位移和剩余头寸的线性函数,而最优执行成本则是关于初始资产购买量的非线性函数.数值算例显示,当投资者忽略市场深度的随机波动特征及资产价格的相互交叉影响时,将会导致支付较大的交易成本,从而降低投资的福利水平.     

具有随机偏差的最优多段卡尔曼估值器

提出了具有随机偏差的最优多段卡尔曼估值器。针对状态模型与观测模型同时具有偏差且偏差模型噪声与状态模型噪声相关的情况 ,给出了具有随机偏差的状态方程的增广状态 ,并通过U V变换对卡尔曼估值器的协方差矩阵解耦得到了最优多段卡尔曼估值器。结果表明 ,多段卡尔曼估值器不仅是最优的 ,而且降低了计算的复杂度     

区分车辆起讫信息的拥挤道路使用收费模型

拥挤道路使用收费被视为缓解城市交通拥堵的有效手段之一.本文发展了一个区分车辆起讫点信息的路段收费模型,并将其与边际社会成本收费、一般路段收费和路径收费模型进行了严格比较.四种收费方式均能实现系统最优的路段流量分布,且收费收益只与OD需求及收费用户均衡时的最小路径费用相关.边际社会成本收费方式产生的网络总收费最高,一般路段收费方式次之,然后是本文提出的收费策略,路径收费方式产生的总收费最小.一般路段收费可匿名实施,路径收费需要获取出行者完整的路径信息,本文提出的收费策略只需获取出行者的起讫点信息.在一个多OD对交通网络上完成的数值计算验证了理论结果.     

一类随机决策模型的期望最优解及其经济意义

以线性多目标规划有效解的有效率及相关理论为基础，定义一类随机决策模型的期望最优解及相应的最优率，指出该随机决策模型的求解可只考虑相对应的线性多目标规划的非劣极点，因为只有这些非劣极点处的最优率才可能不为0。最后举例予以说明。     

基于队形控制的多机器人时间最优搬运方法

从多机器人队形控制的角度出发,并以组群机器人系统结构为基础,分析设计了一类多机器人协作搬运方法--时间最优搬运方法,主要解决了在被搬运物体形状未知的情况下如何寻找最优搬运点以及各机器人时问最短到达最优搬运点的路径规划问题,并证明了稳定时间最优路径规划算法(STOPP)满足队形变换时间最优且保证队形转换过程中系统内部避碰.     

具有战时随机损耗的军事运输路径优化

研究了战时带有随机损耗的运输路径优化问题；建立了随机机会约束规划模型和随机相关机会规划模型；针对运输中的必经点问题，设计了特殊的遗传算法染色体编码、交叉与变异规则；提出了通过对初始种群染色体的预处理采提高算法性能；给出了获取适应度的随机模拟步骤；最后还进行了实验，验证了模型和算法的有效性．     

对丢失数据包的网络控制系统的分析及最优控制

针对同时存在前向通道和反馈通道数据包丢失的离散时间系统,分别将数据包丢失作为独立的贝努利过程进行建模。通过对量化器量化水平参数的约束条件,确保状态估计在均方差意义下的稳定,并基于约束条件获得前向通道的最大丢包率的一个上界。与此同时,基于线性二次型最优控制(LQG)性能指标和状态估计,给出了具有数据包丢失的系统最优控制律,运用线性矩阵不等式(LMI)技术和二分法进行优化设计,并给出了反馈通道最大丢包率的一个优化算法。最后通过仿真实例验证了理论结果。     

随机DMU相对有效性评价的期望值方法及其应用

ＤＥＡ的随机性研究是目前ＤＥＡ理论研究的前沿。本文基于随机决策单元期望有效性指数的概念,提出了随机ＤＭＵ相对有效性评价的期望值方法,给出了随机ＤＭＵ相对有效的两个定义,并讨论了其相应的求解方法。     

一类非线性广义系统最优控制及应用

利用Zubov方法和最优控制理论研究了非线性广义系统的最优控制问题.首先将非线性广义系统正则化为非线性正常系统,对其施加状态反馈控制,继而构造含有调节参数向量的性能指标,并由偏微分方程解得该性能指标;最后应用最优化理论求得最优调节参数向量,得到非线性广义系统最优控制律.将有关结论应用于Logistic 增长的SIS模型,给出消除该传染病的条件.     

通勤廊道换乘停车费用优化模型及算法

停车换乘是有效缓解城市交通拥堵的交通需求管理措施之一,而换乘停车费用的合理设置是影响其实施效果的关键因素之一.本文以轨道交通和快速路构成的单中心线性城市为对象,提出了一个双层规划模型来描述停车换乘条件下换乘停车费用的优化问题.其中,上层问题从交通管理者的角度出发,以系统总阻抗最小为目标优化换乘停车费用;下层问题描述不同换乘停车费用设置方案下出行者基于随机用户平衡的路径选择行为.基于灵敏度分析方法,分别设计了Frank-Wolfe和BFGS算法求解提出的双层规划模型.采用数值算例验证了提出的模型和算法的有效性.研究发现,不合理的换乘停车费用设置可能会使得交通系统总体性能更差,而提出的换乘停车费用优化方法则可以有效地提升停车换乘系统的实施效果.     

考虑驾驶行为的租赁预订控制与激励策略研究

通过构建随机动态规划模型分析了考虑两类顾客驾驶行为可转变的汽车租赁预订容量控制问题,系统的考察了当企业运用智能设备对顾客行为进行监测,并事后对顾客实施价格补贴策略时,对汽车租赁的预订限分配以及顾客行为转变的动态影响过程.由于动态规划模型维度较高,提出单日决策收益与多日决策收益(周期性决策)两种近似算法进行求解,并通过数值模拟验证了两种算法的有效性.研究给出了提前期随机和租期不确定前提下,预订限的基本分配原则,得到以下结论:1)多日决策收益更逼近最大期望总收益;2)当顾客行为不变时,租赁企业在实施补贴策略时,期望总收益会随着补贴的增加而单调不增;3)当补贴策略促使顾客选择良好行为的可能性增加时,增加补贴反而会增加企业的期望总收益.研究结果将为汽车租赁企业的预订决策提供支持.     

一类控制器摄动系统的H∞强鲁棒控制

为了解决在被控对象和控制器同时摄动时控制系统的设计问题,提出了一般控制系统的强鲁棒性能概念。通过数学模型转换,将控制器的摄动转化为被控对象的摄动。给出了一类可采用H∞混合灵敏度求解强鲁棒控制器的一种设计方法。提高了在被控对象和控制器同时摄动时系统的性能。研究了不确定性权函数和性能权函数权函数的选取。考虑到SISO系统的特点,给出了求解强鲁棒PI控制器的简单算法,设计了强鲁棒控制的PI控制器参数。通过仿真示例验证了设计方法的有效性和可行性。     

Intelligent control over chaos in the rolling process and its comparison with tracking control

Some existing methods for chaos control in engineering fields are analyzed and their drawbacks are pointed out. A tracking method can solve these problems to some extent, but it still depends on the mathematical model of the system to be controlled. An intelligent method based on fuzzy neural network (FNN) is used to control chaos in engineering fields. The FNN is employed to learn the inherent dynamics from the input and output of chaos, which can be used in the inverse system method, so that the method is free of the exact mathematical model of the system to be controlled. This intelligent method is compared with tracking method in the presence of measurement noise and model error. Simulation results show its superiority and feasibility.     

我国区域生产效率及其影响因素实证分析——基于2001-2008年省际面板数据与随机前沿方法

运用随机前沿C-D生产函数,通过对全国和三大区域分别建模,对我国各地区的生产效率及其影响因素进行了分析.实证结果表明:生产效率区域格局为:东部大于中部大于西部;生产效率变化率的区域特征为:中部大于西部大于东部,中西部与东部生产效率差距逐步缩小;各模型一致表明,对外开放程度与基础设施的实际有效利用对生产效率变化具有普遍积极的作用;产业结构优化对东西部生产效率的边际效应最为显著;对中部而言,科技创新投入的作用最为突出.     

客运专线网络列车开行方案模型与算法研究

我国关于客运专线列车开行方案问题的研究目前尚处于起步阶段.本文在借鉴国内外研究成果的基础上,建立符合我国客运专线路网实际、周期运营模式下的客运专线旅客列车开行方案的多目标规划模型,并将之转化为具有优先级结构的单目标规划.针对该优先级模型设计了内嵌博弈过程、多变量级联编码的遗传算法,最后给出简单算例.