面向行程时间预测准确度评价的数据融合方法

提出BP神经网络融合模型.该模型由三部分组成:初始数据产生模块、BP神经网络数据融合模块、融合结果分析模块.选择四个参数作为该模型的输入变量,其中路段交通流密度和交通量由线圈数据提供,而行程时间估计值与浮动车样本量由浮动车数据提供,并且给出选择这四个参数的依据与原因.最后选择杭州市的一条主干道作为目标路段,采集该路段上的406组数据对该模型进行验证,试验结果表明模型对准确度评价的相对误差仅为4.86％.     

浮动车数据缺失道路的速度推估模型与实现

介绍了浮动车数据(FCD)的基本概念,给出了浮动车数据预处理及与地图匹配的基本流程.在对浮动车数据在路网中覆盖率分析的基础上,当路网中浮动车数据出现缺失时,利用海量的路况历史数据库,提出基于路段空间关系的道路速度多元线性回归推估模型,并推出了按周天分类的模型系数.根据实测检验结果,得到了该方法速度误差的分布概率和状态误差的分布概率,并以此分析了结合空间关系的多元线性回归模型的适用性和可靠性.最后以上海城区为例,给出了基于该方法完整的道路速度的推估与路况发布实例.     

基于协整理论的浮动车行程时间修正模型

以牌照识别数据为基础,将计量经济学中的协整理论与误差修正模型应用于数据融合技术,建立基于协整理论的浮动车行程时间修正模型. 以上海市高架路为例进行分析,证实了浮动车数据与牌照识别数据之间的协整关系,结果说明浮动车数据的短期波动受到了长期均衡与短期失衡的作用.     

基于浮动车数据的交通状态估计精度仿真评价

针对大规模复杂路网条件下基于浮动车数据的交通状态估计精度评价,开发了基于交通仿真软件VISSIM的实时仿真分析方法.以上海市陆家嘴地区的微观仿真路网为例,通过30组仿真实验分析了浮动车比例和数据采样频率对路网覆盖率和平均行程车速估计精度的影响.结果表明:随浮动车比例和采样频率的增加,平均行程车速估计精度与路网覆盖率逐渐提高,当浮动车比例为8%和采样频率为1/10s-1时达到最优.     

模糊需求车辆路径优化及实时调整

针对模糊需求车辆路径问题,在需求未明的预优化阶段,基于可信性测度理论建立预优化模型,设计混合分散搜索和变邻域搜索的变邻域分散搜索算法求解;在获知实际需求的实时调整阶段,提出一种新的实时调整策略,采用随机模拟算法模拟可能场景的实际需求.算例仿真结果表明,变邻域分散搜索算法是求解该类问题的较好算法,新策略能实现较优的实时调整.     

面向浮动车取样偏差修正的数据融合方法

考虑到浮动车取样偏差会给路段平均行程时间估计值带来很大误差这一事实,提出了一个融合模型,该模型是在真实路段平均行程时间计算模型的基础上推导出来的,其融合了线圈数据和浮动车数据,减少了浮动车取样偏差对路段平均行程时间估计值的影响.最后利用仿真实验对一条具有连续5个交叉口的主干道进行仿真实验,实验证明,相对于浮动车法,融合方法无论在平峰期和高峰期都可以得到精度更高的平均行程时间估计值.     

带容量约束的多车调度暂态混沌神经网络算法

带容量约束的多车调度问题是典型的NP-hard问题,利用模糊C均值聚类算法的相似性分类原理及混沌神经网络的全局搜索能力和高搜索效率,提出了一种快速且易于实现的新的混合启发式算法.该算法分为用模糊C均值聚类算法将所有客户按车容量要求装车和用暂态混沌神经网络方法对每条路线排序两个阶段.实例计算以及与其他算法比较表明,该算法是一种求解多车调度问题的可行且高效的方法.     

带时窗回程取货的车辆路径问题的算法

车辆路径问题如果考虑回程取货过程就可以在送货的过程中先后完成取货任务,比传统不考虑回程过程的问题更有实用性,基于此对传统问题进行了改进,不限制车辆的取送货顺序,而是设计了相应参数,避免了货物的重新排列·在确定目标时,综合考虑车辆运行成本、人员等待成本及服务成本等因素,实现目标解的真正可行·最后,根据此问题的特点,设计了先通过分枝定界法及遗传算法确定可行路线,再运用整数规划方法求解的算法,并以实例说明了算法的有效性·     

考虑软时间窗的同时送取货随机旅行时间车辆路径问题

考虑车辆总旅行时间约束和车辆载重限制以及客户对服务时间窗的要求,研究带有软时间窗的同时送取货随机旅行时间车辆路径问题（STT?VRPSPD）,建立机会约束规划模型。将禁忌搜索算法与分散搜索算法相结合,构建混合分散禁忌搜索（HSTS）算法,并采用C?W节约算法生成初始解。基于经典的Dethloff算例和Solomon时间窗生成方法,分别生成包括50个客户、200个客户各20组算例,算例测试结果验证了混合分散禁忌搜索算法的有效性。     

带时间窗车辆路径问题的混合粒子群算法

将粒子群优化算法与模拟退火算法结合,提出了一种求解车辆路径问题的混合粒子群算法.实例计算及与遗传算法比较的结果表明:应用混合粒子群算法可以快速地求得带时间窗车辆路径问题的优化解;该算法是一种求解离散组合优化问题的有效方法.     

求解VRPBTW的变邻域搜索算法

以电子商务环境下物流配送为背景,建立了带有时间窗和回程载货约束的车辆路径问题优化模型,设计了改进的变邻域搜索求解算法.该算法采用改进的Braysy顺序插入法生成问题初始解,再根据变邻域搜索算法机制应用4种不同搜索范围的局域搜索算子对初始解进行改进.通过对多个算例的求解实验,并与采用一般流程的变邻域搜索算法进行比较,结果表明所提出的变邻域搜索算法的求解效果明显优于采用一般流程的变邻域搜索算法,是求解该类问题的有效算法.     

钢铁企业产成品转库车辆路径问题优化

分析了钢铁企业产成品转库问题的特点,通过将转库任务分解的方法将原问题转化为具有最迟访问时间约束和同时访问车辆数限制的车辆路径优化问题,建立了转换后问题的0-1规划数学模型,针对模型的特点设计了迭代局域搜索算法.算法初始解由贪婪算法生成,局域搜索过程采用4种常用局域搜索算子的混合,摄动过程采用变强度的2-opt*算子.该算法可以同时实现转库车辆指派和车辆路径优化.通过仿真生成的算例对模型和算法进行了验证.实验结果表明,该模型和算法是解决该类问题的有效方法.