城市路内停车设施选址优化模型

分析了路内停车泊位供给和需求的影响因素,综合考虑路内停车场的服务能力和利用率、泊车者的步行距离以及路内泊位的建设费用等因素,建立了路内泊位选址优化模型,并运用遗传算法进行求解.算例结果表明所提出的方法是有效的,可为路内泊位选址研究提供参考,也可为实际管理规划工作提供决策支持.     

城市轨道交通停车换乘设施规划研究

本文在借鉴国外轨道交通停车换乘方面的经验并结合国内的相关研究基础上,首先探讨了换乘设施的规划目标和原则,然后重点分三个方面分析了停车换乘设施建设的影响因素并提出了解决问题的方法,希望为交通决策者提供参考。     

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。     

再制造回收物流设施选址模型与应用

汽车产业的快速发展,在推动经济快速发展的同时,也带了资源与环境方面的负面影响。为了提高报废汽车的回收率和材料再利用率,针对再制造逆向物流网络的特点,以物流成本最小为唯一目标,考虑了固定设施设备的折旧,以及逆向物流与正向物流设施的整合,运用混合整数线性规划方法建立了包含废旧汽车回收、拆卸、再制造过程的回收物流设施选址模型,并通过算例验证了模型的有效性。     

城市紧急服务系统优化选址模型

假设城市各小区需要服务事件的发生为泊松流,系统中只有一个服务设施,并且系统容量为有限的条件下,给出了服务台地址的优化选择模型．     

重大突发事件应急设施多级覆盖选址模型

重大突发事件应急设施选址具有时效性、公平性和抗"失效"性等特点,据此提出了多级覆盖的选址策略,即一个需求点由多个应急设施按照不同的优先级提供服务。之后,以总体救援时间最短为目标,应用0-1整数规划法构建了重大突发事件应急设施多级覆盖选址模型。最后,通过算例分析验证了模型的有效性,可以为重大突发事件应急设施选址提供参考依据。     

城市紧急服务系统优化选址模型

假设城市各小区需要服务事件的发生为泊松流，系统中只有一个服务设施，并且系统容量为有限的条件下，给出了服务台地址的优化选择模型。     

设施选址问题综述

选址问题是组合优化领域中的一类重要问题,它是对于一些网络服务器、核电站或者物流中心等有限且重要的资源进行选址决策,在生产管理与调度,网络通信,理论计算机科学等方面有广泛的应用。本文对目前几类经典的设施选址问题进行了介绍,通过对比、分析,对几类经典设施选址问题的特点进行了归纳。本文的研究意义在于通过对不同模型的特点进行分析后,能有利于后续研究者针对不同特点的问题模型提出不同的启发式算法。     

设施选址问题中的基础模型与求解方法比较

设施选址问题广泛存在于国民经济的各行业中。通过回顾选址问题的发展,重点比较分析中值选址问题与覆盖选址问题中的两类模型,并对模型在实践应用中的求解方法进行列举和总结比较,梳理设施选址问题的相关研究,以期为选址决策者提供参考。     

突发事件应急设施选址问题的模型及优化算法

综合考虑应急设施选址的公平性、效率性、设立成本等多方面的因素,建立了一个可适应重大突发事件救援设施不同部署策略的多目标规划决策模型.利用模拟植物生长算法的通用模型,提出了基于模拟植物生长思路的目标问题求解方法.通过对实例的计算,结果验证了多目标决策模型的可行性与合理性,模型的求解算法可获得最优解,具有良好的性能.     

基于可靠性的供应链设施选址问题的优化模型

针对传统设施选址模型片面追求成本最小化而忽视供应链系统服务水平的情况,建立了一个基于容量有限制的供应链设施选址可靠性问题的多目标优化模型(RCFLP),并针对模拟退火算法与粒子群算法的优缺点,提出了一种混合型智能算法—模拟退火粒子群算法。通过收集中国各个省的人口和各个省会的相互之间的距离数据,构建实例,通过本文建立的模型与模拟退火粒子群算法进行了求解, 并对结果进行了分析,将模拟退火粒子群算法计算结果与模拟退火算法和粒子群算法的计算结果相比较,证明了模拟退火粒子群算法的可以较快地获得较好的全局最优解。     

城市生活垃圾回收选址的优化模型

本文针对韶关市浈江区垃圾回收站选址问题建立目标优化模。根据当地统计信息网和实地考察所得的数据,以该区域平均人流量大的主要道路为研究对象,从当地经济、公众的认可度角度出发,建立集合覆盖模型,计算出回收站的最优选址结果。并利用优化软件LINGO编写相应程序,给出了回收站的分配。     

城市生活垃圾回收选址的优化模型

本文针对韶关市浈江区垃圾回收站选址问题建立目标优化模。根据当地统计信息网和实地考察所得的数据,以该区域平均人流量大的主要道路为研究对象,从当地经济、公众的认可度角度出发,建立集合覆盖模型,计算出回收站的最优选址结果。并利用优化软件LINGO编写相应程序,给出了回收站的分配。     

重大医疗急救中心设施选址的多目标决策优化模型

本文针对急救中心应对的重大突发医疗事件的高效性,敏捷性的特点,采用传统选址模型中的最大覆盖模型、p-中心模型和中值模型,结合优化思想建立了一个多目标决策的数学模型。     

限制条件下应急设施选址数目优化模型及算法

以往应急设施选址模型大多仅考虑应急现场在网络图顶点,应急设施在任意点的情况.因此提出了考虑应急现场与应急设施均可位于网络图任意点的情况,在有应急事件限制下,以达到设施数目最少为目标的一种城市应急设施选址模型,相比之下该模型更具有操作性与实用性.结合集合运算的思想,提出了一种模型的求解算法,计算实例表明了该模型的正确性与算法的可行性.     

模型识别在日本遗弃化学武器销毁设施选址中的应用

以日本遗弃化学武器销毁设施选址为例,通过综合分析,提出了化学武器销毁设施选址的10个特征指标,包括距10万人口城市的安全距离、距居民区的安全距离、距重要目标区的安全距离等3个定量指标,以及避开少数民族聚居地情况、避开饮用水源保护区情况、避开自然保护区情况、场地环境、地质条件、气候条件、应急救援条件等7个定性指标。采用专家评估法将定性指标量化,并将量化后的定性指标和定量指标结合,应用模糊集理论优选了日本遗弃化学武器销毁设施地址方案,为决策者提供了科学依据。     

基于停车换乘随机网络可靠性交通分配模型

针对目前大多数组合方式交通分配模型都没有考虑可靠性因素对出行行为的影响,提出了一个基于可靠性的组合方式交通分配模型.该模型考虑了组合方式出行下路网的随机波动因素,更好地反映了出行者方式、路径选择行为.基于K优路径和连续平均法,设计了模型的求解算法,并以上海北外滩实际路网为例,验证了模型的合理性和算法的有效性.与传统组合方式交通分配模型结果进行对比,分析了停车换乘措施的实施对减少交通拥堵、提高路段可靠性所起的作用,阐明了2种出行方式需求之间的比例与可靠性偏好因子和出行者需求效用因子的三维变化关系.     

城市中电动汽车临时充电站选址和定容模型

【目的】为城市街道环境下解决拥堵城市道路中的电动汽车临时充电站的选址与每个充电站的充电桩的定容优化问题提供解决方案。【方法】考虑纯电动汽车的警戒行驶里程和城市道路中车辆行驶具有双向性的特点,基于截流选址模型（Flow refueling location model, FRLM）构建电动汽车的充电站选址模型;为使电动汽车等待充电时间最短为优化目标,基于排队论构建了充电桩的定容模型。最后以北京市西城区车公庄大街的水平线道路充电桩设施进行了实例研究。【结果】FRLM仿真结果显示随着电动汽车续航能力的提高,城市主干路上充电桩的个数将会减少,并呈现出了指数衰减的形态;充电桩的定容模型仿真结果显示随着电动汽车保有量的提高,如果不增加电动汽车的等待时间,已有充电站需要进一步扩容,在同等等待时间下电动汽车的车流量和充电桩数量呈现出线性关系。【结论】研究结果对北京市未来城市内电动汽车充电桩的合理网络布局及北京市电动汽车产业发展具有理论指导意义。     

基于网络选址的设施系统可靠性

将设施系统的结构用网络表示,其中顶点代表服务设施或客户,边代表物品或信息的传输途径。设施系统的可靠性在很大程度上会受网络边失效的影响。为了度量此种情形下的设施系统可靠性,提出可行可靠度概念。基于集合覆盖问题、 p-中值问题和无容量限制固定费用选址问题建立一个综合选址模型,设计邻域搜索算法并求解一个实例。结果表明,在成本增加不多的情况下,考虑边失效情形可以明显提高设施系统的可靠性。     

受约束的设施最优选址研究

基于双色子反近邻的查询在空间数据库领域很有应用价值.在实际中,设施会要受到自身服务能力的限制.当需求快速增长时,那些处于服务密集区域的设施很可能不堪重负.研究了一种与双色子反近邻集合相关的查询,旨在找到最具潜力的候选位置来最大程度的提高整个区域的服务质量.使用剪枝技术和空间索引技术,提出了时间复杂度为O(nlogn)的算法快速有效的完成这种查询.为了评价算法的效率,我们在真实数据集和合成数据集上做了实验,结果显示提出的算法十分优于基本算法.