基于运营系统的出租车出行需求短时预测模型

出租车系统作为城市交通运输系统的重要组成部分,其宏观规划和调度管理的合理性决定了出租车服务质量.本文主要研究出租车乘客出行需求估计及预测,为出租车规划和实时调度提供数据支持.首先,分析了出租车定位系统和计费系统,改进了传统出租车需求网格划分方法,考虑了地形、建筑群和道路网络特征,保持了网格自身出行特性的完整性.其次,根据实时收集的出租车数据,建立了易于计算的出行需求估计方法.最后,以实际数据为基础,对影响短时出行量的主要变量进行了相关性分析,提出了基于人工神经网络的短时需求预测模型,根据相关性分析确定了模型结构.以实际获取的出租车数据为例,验证了提出的需求估计和预测模型.结果证明:相比于传统自回归滑动平均模型,提出的人工神经网络模型其平均绝对误差百分比提高了32%.此外,人工神经网络模型的绝对误差百分比超过50%的概率低于10%,而自回归滑动平均模型高达23%.     

随机需求下定制公交站点及路径动态优化模型

针对定制公交的站点及路径动态优化问题,分析定制公交特性,结合复杂网络理论与动态需求特征,对站点进行重要度评估,并按照重要度高低进行排序,筛选出前50%与前70%的站点作为路径寻优时考虑的停靠站点.以最大服务率和最小动态行程时间为综合目标,以最大载客量、运营成本、行程时间为约束,建立随机需求下的定制公交动态路径优化模型.对A~*算法进行改进,综合动态行程时间与乘客需求作为当前节点到达终点的估计代价求解目标函数.以福州市为例,检验模型和算法的有效性.结果表明,模型与算法能够在随机需求下对定制公交停靠站点按重要度进行动态筛选并优化动态路径,且按照站点重要度前50%进行筛选得到的路径结果优于前70%.     

出租车行业服务质量优化的QFD方法应用研究

文章将QFD方法应用到出租车行业的服务质量改进中,通过对乘客需求进行分析,转换,建立质量屋模型,帮助出租车企业管理者改善服务质量,提高乘客满意度。为出租车行业服务质量优化提出一种新的方法。     

运力不足条件下的车辆分派优化调度算法研究

针对车辆资源的有限性与需求量的不确定性矛盾,为了保证用车任务的顺利完成,作者提出了一种以租借费用最小化为目标的车辆分派调度策略,建立了数学模型,并利用匈牙利法的思想不断缩小规划空间以得到总租借费用最小的车辆分派调度,其计算量小,结果处理起来也非常迅速,具有一定的现实指导意义.     

考虑动态客户需求的物资配送问题求解方法

为明确需求预测方向和减少预测偏差,提出了一种考虑动态客户需求的物资配送问题求解方法。依据客户历史需求,以泊松分布模拟需求变化情况,建立需求预测模型,得到客户初始预测需求,并在此基础上建立了需求不确定的物资配送模型。为求解该模型,设计了一种预测需求可调节的遗传算法。在遗传算法局部搜索阶段,提出了需求调节算子。该算子以一定概率对客户初始预测需求进行调节,以符合泊松分布的需求变化量减少预测需求,同时对车辆间的顾客进行调整,顾客以调节后的预测需求挑选最小需求客户,移动该客户至其他最低载货车辆中并调整该车辆服务的顾客顺序,整个调节过程以最低配送成本为标准,保留最优配送路径。从标准车辆路径问题测试数据库中挑选10个典型样例进行测试,结果表明,与经典的最近邻算法和遗传算法对比,所提算法在所有算例中均取得了总成本最小值,在90%的算例中取得了运输成本最小值,在70%的算例中取得了车辆成本最小值。     

城轨列车车载储能系统功率需求的动态模糊优化控制方法研究

针对城轨列车复合储能系统中超级电容与锂电池联合供电的功率分配问题,提出了一种考虑系统功率需求的多元化输入的模糊能量控制方法 .为了更好地解决车载储能系统非线性和能量的控制问题,以城轨列车的需求功率、车载储能系统的锂电池和超级电容SOC、锂电池功率分配系数为输出,建立多输入单输出的车载储能模糊控制器,对车载复合储能系统进行建模和仿真.通过利用Simulink进行仿真,结果表明：该模糊控制器能够较好地分配能量,满足列车运行中的功率需求,减少大电流对锂电池的冲击,提高锂电池的循环利用次数,有利于提高列车运行的稳定性和舒适性.     

基于动态交通需求估计的高速公路优化控制模型研究

依据动态交通需求估计信息,基于分层递阶的思想,建立了一个高速公路优化控制模型. 模型分为4个主要模块:交通需求预测模块对长时期内总的交通需求进行预测,提前确定将来排队长度的上界;全局最优控制模块预测未来的交通状态,为路网中的各个匝道建立协调约束;交通需求估计模块对真实交通流进行估计;局部反馈控制模块根据对真实交通条件的估计信息及全局最优控制层的寻优结果决定匝道调节率. 仿真结果表明,控制系统具有良好的动态性能,协调了各个匝道之间的利益,实现了高速路网整体性能的优化.     

面向驾驶员个性化需求的动态路径诱导方法

基于物理规划的思想,研究面向驾驶员个性化需求的动态路径诱导方法.首先,分析个性化动态路径诱导问题,构建路段交通阻抗的个性化评价指标体系;然后,基于物理规划思想,进行个性化动态路径诱导:面向驾驶员对道路的“可行性”需求动态确定交通路网搜索的几何空间;面向驾驶员对道路的“偏好性”需求,对几何空间内的交通路网阻抗进行个性化评价;面向驾驶员对道路的“最优性”需求,基于Dijkstra算法在动态交通路网中进行最优路径搜索;当路网中的交通阻抗发生变化时,及时更新路网信息,重新搜索从车辆当前位置到目的地的最优路径.研究结果表明:该方法既能体现驾驶员的个性化需求;仿真算例验证了该方法的有效性和可行性.     

体现资源背景差异的动态综合评价方法

由于被评价对象的资源背景存在较大差异,因此提出一种动态综合评价方法.首先依据差异驱动原理和时间贴现因子分别求出各被评价对象及其对应的资源背景的动态发展状况,在此基础上,给出了依据各被评价对象的资源背景因素对其评价结果进行调整的规则,并构建了能够最大程度拉开被评价对象之间差异的评价模型.通过一个算例对该方法的应用进行了说明.该动态综合评价方法能够提升评价的公平性以及评价结果的可比性.     

基于混合需求的高铁快巴动态线路规划方法研究

为满足旅客在高铁站的接驳及疏散需求,增强高铁站作为城市综合交通枢纽的作用,建立基于提前预约和实时混合需求的高铁快巴动态线路规划模型。在运营开始前,基于提前预约需求,兼顾公交公司的运营成本和乘客出行时间成本,建立线路规划模型;利用小生境技术对传统遗传算法进行改进,设计算法求解。运营开始后,允许实时需求插入既定路线,引入临时站点,以最小化系统变动成本为目标,建立整数规划模型决策动态线路规划方案。应用本方法在北京市北太平庄街道区域随机生成并求解30组需求算例。结果显示,该模型可以在两阶段生成最优的高铁快巴线路方案满足混合需求;与传统遗传算法相比,小生境遗传算法有效避免了算法早熟,运算结果更优,模型和算法具有可行性。     

需求不确定下船队规划决策的鲁棒优化模型

研究了不确定复杂环境下的船队规划决策问题.在分析船队规划已有研究方法和基本特点的基础上,将船舶调配优化与船队发展规划结合起来统筹研究,建立了符合市场实际的多方式投资的船队规划确定性模型.通过引入基于情景分析的鲁棒优化方法,采用具有已知概率的情景集合描述市场需求的不确定性,将此模型扩展为包含不确定因素的鲁棒优化模型.模型既考虑了船舶营运经济状态、企业投资能力、新船购置、二手船买卖、船舶租赁等多种复杂的实际情况,又考虑了需求的不确定性影响,并且体现了模型的鲁棒性.最后,以某航运公司为例进行仿真实验,将确定性模型与鲁棒模型进行对比,结果表明,鲁棒模型的解相对保守,能有效地保证船队规划决策的鲁棒性.     

单车型动态车队调度问题的时空分解模型构造

构造了问题的动态规划模型,详细地研究了模型中总收益函数的凹函数特性,进而设计线性逼近函数,构造问题的时空分解模型,从而达到将问题时空分解为多个单时段单节点问题的目的.     

基于速度分配的航空器绿色滑行优化

针对航班量过快增长以及机场容量限制导致的机场滑行道拥堵问题,在航空器滑行路径优化的基础上,提出一种基于遗传算法和Yen算法的速度优化方法。首先规定速度变化剖面,以滑行时间和尾气排放为目标,以最大滑行速度和加速度为决策变量,考虑机场滑行规则和滑行限制设定约束条件,建立滑行路径和速度的优化模型;然后利用Yen算法对浦东机场16架航空器的滑行路径进行预筛选,为每个航空器分配3条路径;最后利用遗传算法进行仿真求解,依据最小滑行成本得到最优的滑行路径和速度分配方案。结果表明：优化后的滑行时间降低21.82%,尾气排放降低27.17%,滑行成本降低25.77%,且未产生冲突。可见所建立的优化模型和方法对提高场面运行效率和减少航空污染具有一定的可行性。     

出租车燃气行为与政府政策的博弈分析

以发展城市清洁汽车为背景,通过建立完全信息动态博弈模型,描述了追求个体利益最大化的出租司机和社会福利最大化的政府这两种不同利益主体的行为特征,揭示了政府补贴政策和加气出租车比例的相互影响关系,求出子博弈精炼纳什均衡解,并讨论了其他因素对这一均衡结果的影响,得到相应的结论。     

轮辐式航线网络下机型分配与舱位控制的协同优化研究

对于航空公司来讲,机型分配是影响其运营成本的关键因素,而航班舱位控制是其在运营管理过程当中,采用收益管理这一手段来实现最大化收益的核心部分。本文将两者综合考虑,通过建立双层规划模型,来解决轮辐式航线网络下如何合理地分配机型和控制各航班不同等级舱位座位数问题,并设计了两级遗传算法对模型进行求解。计算结果证明本模型有效,表明在轮辐式航线网络下利用双层规划模型可同时解决航空公司机队指派和航班舱位控制优化问题。     

基于D*算法的场面滑行动态规划研究

研究了机场场面滑行路径动态规划问题.基于三种滑行冲突约束,建立了使航班总体滑行时间最短的动态优化模型.改进了传统的D*算法,提出了基于时间权值的冲突预测和代价修正函数.案例计算相比Dijkstra算法得到的结果减少了203s,有效减少总滑行时间,提高场面运行效率.该算法不仅可以用于滑行路径的初始规划,也适用于场面实时滑行引导的实施.     

飞机排班问题的模糊优选动态规划模型

提出一种基于多目标模糊优选动态规划方法有效解决飞机排班问题的新算法.该算法将二级模糊模式识别理论与动态规划概念相结合,建立了以飞机使用均衡、航班尽快恢复为目标函数的多阶段多目标前向动态规划模型,从第一阶段开始,对各阶段的可行决策进行多目标模糊优选,依次向后递推得到调度结果.实验数据表明,飞机调度策略与实际飞机排班结果一致,耗时仅9.06s,该算法能有效解决飞机排班问题.     

机场出租车司机的最优决策模型

基于载客路程这个随机变量的密度函数建立了机场出租车所载乘客的期望收益函数,给出了任意时刻起单位时间内候车总人数的表达式,在揭示了出租车等待乘客的时间与候车人数关系的基础上,获得了每辆出租车的平均服务时间的估计公式;综合考虑出租车司机不同选择的有关收益和费用,考察机场出租车司机决定排队载客起至搭载乘客到达目的地止这一包括了出租车司机等待和载客的完整过程对应的时间区间内,基于出租车司机不同选择对应的单位时间的平均净收益构建了出租车司机选择的最优决策模型,给出出租车司机的最优选择策略;建立了机场短途载客且再次返回机场载客的出租车排队的"优先权"模型,且能有效地均衡出租车司机的收益,更有便于操作的优点。     

满足各种矿岩配车需求的露天矿车流规划模型

将汽车运输露天矿的运输设备与物料匹配关系分为统一运输、独立运输、组合运输3种类型,分析了难度最大的组合运输的车流特点,并充分考虑统一运输、独立运输的兼容性,提出了满足各种矿岩配车需求的通用车流规划数学模型.讨论了模型在3种类型下的应用差别,论述了简化模型计算步骤及提高模型计算速度的办法.实验结果不仅验证了模型的通用性,而且还证明在卸矿点与装岩点或卸岩点与装矿点的距离较近时,矿岩混运具有明显优势,对露天矿车流规划具有评价和指导价值.