基于共享泊位分配模型的新建停车场规模

为缓解城市停车泊位供需不均衡的问题,对城市新建停车场泊位规模问题进行研究.采用共享泊位分配模型对停车需求进行预测,在此基础上引入了灰理想关联熵理论提出停车场规模修正系数概念,实现了对新建停车场泊位数量规模的测算.选取拉萨神力时代商圈范围内的三个新建停车场为研究对象,对其商业区和居住区的停车泊位供给现状、停车需求实际、平均步行距离进行了调研和分析,在此基础上引入粒子群优化算法对共享泊位分配模型进行求解获取新建停车场的停车需求,进而结合修正系数对新建停车场的泊位规模进行确定.研究结果可以有效弥补共享泊位分配模型在实际应用中的不足,为解决城市商圈停车难问题提供一个有效的途径.     

个性化诱导下的居住区共享停车泊位分配模型

针对停车资源有限条件下群体式停车诱导容易产生局部拥堵的问题,研究居住区参与的个性化共享停车服务模型.提出了个性化共享停车诱导服务策略,定义了居住区停车位共享管理指标,建立了居住区共享停车泊位分配模型.通过对高峰泊位空闲指数差异均值和驾驶员停车后步行距离目标的双重约束,在满足驾驶员停车选择目标的同时实现了停车资源的均衡有效利用.研究表明,个性化诱导方式下,居住区停车场利用自身泊位的闲置时间可以有效缓解周边建筑的停车吸引,减少局部停车拥挤,成为毗邻建筑的最佳共享停车合作伙伴.     

考虑用户信用度的共享停车双向拍卖机制及泊位分配模型

共享停车作为时下全新的一种停车模式,为缓解现有停车供需不平衡、时空分布不均的问题提供了新方向和新思路。共享泊位是由分布在不同区域、位置的闲置车位集合而成的,因其动态性和时效性而具备不确定性。在泊位分配过程中,已分配的车位时常因用户失信、违约而交易失败,无法发挥泊位的最大价值,造成泊位闲置和浪费。为提高泊位利用率,本文提出了一种考虑用户信用度的泊位分配模型。首先,结合现有信用评价模型,构建了考虑用户信用度的分配模型。然后,以价格和时间为约束,根据双向拍卖模型建立共享泊位参与者（拥有者、用户、平台）的出价机制,确定最终交易价格。进而,计算出用户总的效用值,求得基于效用值的最佳分配序列,并根据该序列对提交上来的用户泊位请求进行有序分配。最后,通过软件仿真,将本文所提模型与先到先停、传统拍卖模型进行比较分析。结果表明,所提模型相较于先到先停方案、传统拍卖模型在收益提升率方面分别增加了2.15%和32.07%;在平均泊位利用率方面分别增加了0.93%和29.99%。     

基于神经网络的图形化泊位分配系统研究

结合集装箱码头公司的实际生产情况,探讨了神经网络技术用于船舶在港时间的预测,并论述了自动泊位分配的算法设计和计算机泊位分配系统的实现。     

向量自回归预测的泊位共享优化算法研究

以城市中心区的停车问题为主要研究对象,总结了城市中心区的停车特性。分析了国内外研究现状、在城市中心区停车特点的基础上,分析了停车需求预测、泊位共享理论、泊位共享分配策略等问题,构建了基于向量自回归预测的泊位共享优化算法。最后以重庆市江北区行政服务中心区域为实验对象,对该区域进行数据收集、分析和总结,为理论研究提供实例,验证了方法的可行性和有效性。     

Dijkstra改进算法在停车场泊位诱导系统中的应用与仿真

针对现有大型停车场内泊位诱导的低效问题,基于用户自由选择车位,以停车路径最短为准则,提出Dijkstra改进算法对问题进行分析和求解.并结合实例用VC进行仿真,为入场车辆的停放提供向导,提高停车场管理系统的智能化程度.     

城市停车诱导信息板显示优化的双层目标模型

针对单目标函数可能难以获得最优显示结果的缺点,以驾车者的停车等待时间最少和到达停车场的总时间最短为双层目标函数,建立了停车诱导信息板的显示优化模型.通过算例计算,对比单目标函数模型与双层目标函数模型的优化结果,表明后者的优化结果具有唯一性,能更好地实现诱导效益的最大化,且更加符合驾车者的停放行为,证明本双层目标模型具有更好的适用性和可行性,能够更加准确地优化停车诱导信息板的信息显示.     

基于弹性需求和动态定价的共享泊位分配

为解决共享车位管理中的车位分配与定价问题,本文考虑价格变化对于用户不同停车时长选择的影响,分析在不同停车收费标准下用户停车时长选择的概率,并采用多项式拟合得到精细化的共享停车需求价格弹性函数。进而,为实现停车场价格的动态调整与车位分配,以平台收益最大与用户步行距离最小为目标,构建基于弹性需求和动态定价的泊位分配非线性混合整数规划模型,并设计了遗传算法。最后,本文设计了包含3个停车场共1000个泊位、共享平台运营时长为3h的算例,对模型及算法加以验证,通过对比分析,基于弹性需求和动态定价的共享泊位分配方案相比于静态定价,实现平台收益增加19%且满足了大部分停车需求,说明动态定价下共享泊位分配模型及算法的有效性,为共享平台的车位管理提供了新思路。     

基于粒子群算法的泊位分配集成优化研究

泊位分配直接影响着港口船舶的进港靠泊时间和作业效率.为获得合理的集装箱码头泊位分配计划,建立了以最小化船舶在港时间和码头运营成本的集成优化模型,并应用粒子群算法进行求解.通过与Gurobi软件求解结果进行对比,发现在求解大规模的船舶调度问题时,粒子群算法在求解时间上比Gurobi更有效.     

基于泊位偏好与服务优先级的泊位和岸桥分配

针对泊位计划的泊位和岸桥联合分配问题,考虑在泊效率、船舶岸桥的平均作业速度,服务岸桥数量,船舶服务优先级,泊位偏好,准备时间和最迟必须离开时间共七个因素,以24 h内所有船舶的在港时间最短为目标函数,建立整数非线性规划模型(INLP).运用Gurobi软件和遗传算法进行求解,得出泊位计划的工作目标:昼夜计划表.并对实验结果进行岸桥平均作业台数分析.     

基于岸桥成本分析的集装箱港口泊位和岸桥分配问题

针对岸桥作业成本对装卸活动的影响,建立集装箱码头离散型泊位和岸桥集成分配的混合整数规划模型,结合具体算例,运用优化软件求解.在分析船舶在港相关成本时,通过比较不同成本比率下船舶靠泊结果,得到港口应该设置的等待成本与装卸成本比率;再根据设置成本比率后的模型,考虑在不同总岸桥数量配置下船舶在港总成本最小值的趋势,获得使目标函数最小的合适总岸桥数.研究结果表明,岸桥固定成本投入不同会影响港口船舶泊位分配和岸桥配备.     

基于无差异阈值的停车设施定价模型

为探求垄断市场下停车设施的最优定价机制,建立了考虑无差异阈值和车位占用率的停车设施定价双层规划模型,上层模型决策者的目标是最大收益和最优车位占用率,下层方式选择模型假设出行者是有限理性的,即假设如果方式间的效用差小于无差异阈值时,出行者的方式选择是随机的;若方式间的成本差大于无差异阈值,出行者的选择将服从随机效用最大化。采用某通勤廊道作为算例背景对所提出的模型进行求解。结果表明,经营者在考虑无差异阈值和不考虑无差异阈值时的定价策略是不同的,且无差异阈值的大小会影响停车场的最优定价。此外,考虑了车位占用率的定价策略,能够使停车资源的利用更加合理。     

基于SEIR模型公共卫生事件下物资分配优化研究

通过SEIR模型对公共卫生事件爆发后应急救援物资需求进行预测,以应急物资需求缺货损失最小及物资分配总距离最短为目标构建优化模型。为确保分配的精确性,每周期对模型参数根据实时数据进行调整,并通过应急物资分配案例验证了模型的科学性与合理性。结果表明：该方法能有效解决重大公共卫生事件下动态需求下应急物资分配问题,为解决突发公共卫生事件下应急物资配置提供了新的思路。     

基于变分不等式的网络广告资源分配的超网络模型

为优化网络广告资源分配,提高网络广告的效应,建立了由m个公司和n个网站构成的网络广告资源分配的超网络模型.模型中采用点击量、转化量及显示概率作为权值的展示量来说明广告效果,得到了模型的优化条件并且将其转化为有限维的变分不等式.提出了利用变分不等式算法揭示网络广告资源分配的网络结构.数值模拟结果表明:在一定误差范围内,可得到模型的平衡解.     

基于效用的虚拟企业控制权结构配置的研究

为了解决虚拟企业中盟主企业和伙伴企业之间严重的委托-代理问题,提出采用控制权配置的方法,以此作为激励手段达到降低由不完全契约、信息不对称等因素引发的虚拟企业组织风险的目的．结合博弈论的相关理论构建了虚拟企业最优控制权结构配置的模型,分别求解了基于盟主企业效用最大化原则、伙伴企业效用最大化原则以及虚拟企业整体效用最大化原则下虚拟企业最优控制权的配置．结果表明,当盟主企业和伙伴企业在追求各自的最大化目标函数时,所获得的虚拟企业的最优控制权结构是不同的,且伙伴企业出让给盟主企业的控制权份额随着盟主企业的相对重要性的增加而增加．在此基础上讨论了相关参数的特性．     

基于LDA的中文词语相似度计算

针对基于语料库统计的词语相似度计算方法存在的一些缺陷,如：计算量大、向量的特征维度高、特征稀疏、忽略了词语的语义信息等,提出了一种基于latent Dirichlet allocation（LDA）的词语相似度计算方法,通过将词语的特征向量映射为词语的主题分布来计算词语间的相似度;通过与基于《知网》的词语相似度计算方法的对比,证明了该方法能有效降低特征维度,并具有较好的词语相似度计算效果。     

基于EMSR模型的饭店客房分配研究

知识经济时代,人力资本和知识资本成为经济发展的优势资源和内在动力。知识型员工作为知识存储的载体,在企业中的作用发挥和有效激励成为现代企业和学术界探讨的重要问题。通过对知识型员工的个人特质和需求特征的分析,提出构建企业知识型员工激励机制的相应措施:建立合理的薪酬体系,给予工作激励和成就激励,加强员工职业生涯管理,提供良好的环境支持。