基于复杂网络的城市公交车辆动态分布分析方法

为了动态分析公交车辆在线网上的实时分布,文章构建一个基于车辆分布的公交动态复杂网络模型,基于复杂网络理论提出车辆服务强度与线网储备运力2个指标来反映公交动态复杂网络的分布特征。基于Space-L方法建立包含城市公交站点及线路信息的静态网络模型,分析公交静态网络特性;根据公交车辆实时GPS数据提取站点间车辆数作为边的权重,建立公交动态复杂网络模型,使用车辆服务强度与线网储备运力进行线网车辆分布分析并对动静态公交网络进行匹配性研究。将提出的方法应用于宁波市公交系统,研究发现：车辆服务强度呈现出明显的时间与空间差异;线网储备运力与网络直径具有较强的相关性,可以通过不同时刻动态网络直径的大小来分析线网的储备运力;公交静态网络与动态网络的关键参数差异表明两者不完全匹配。     

基于产品回收定价的逆向物流车辆路径优化问题

针对逆向物流车辆路径优化问题,研究在产品回收定价调整和车辆路径优化调度结合方面存在的不足,以智能回收箱为研究对象,考虑多频次回收和车辆共享调度策略,提出基于产品回收定价的逆向物流车辆路径优化方案。首先构建了智能回收箱回收量与回收定价的线性函数,然后构建了包含共享车辆运输成本、维护成本、违反时间窗惩罚成本和环境外部性收益之和最小化的逆向物流回收运营成本模型,并建立了回收中心产品的最大化收益模型。其次,根据模型特点设计了考虑智能回收箱地理位置、回收频次和回收时间窗的K-means时空聚类算法,进而提出一种改进的GA-PSO混合算法。该混合算法结合了遗传算法全局搜索能力强与粒子群算法收敛速度快的特点进行了算法间的优势互补,同时采用了精英保留策略,增强了混合算法的搜索性能,并通过与HGA、GA-TS和HACO等算法进行比较分析,验证了模型和算法的有效性。最后,结合重庆市某智能回收物流网络的实际数据进行优化研究,分析了不同产品定价下的回收频次和车辆共享调度情况。结果表明,本文所提出的模型和算法能够进行产品回收定价策略的有效选择、产品回收车辆的资源共享以及合理的车辆路径优化调度,并可在回收中心获得...     

路径诱导系统中综合地图匹配算法的研究

地图匹配算法对于车辆路径诱导和实时轨迹回放具有重要的应用,为了提供连续、精确和可靠的车辆行驶路段位置,利用定位传感器输出车辆运行位置信息,结合高精度空间道路网络数据,提出新的综合地图匹配算法.该算法不受地理环境的约束,能有效地修正传感器的定位误差,提高车辆定位精度.实际道路测试证明,该算法比现有地图算法更高准确度和实时性,尤其是在十字路口有更好匹配效果.     

求解带装载能力限制的开放式车辆路径问题的遗传算法

对带装载能力限制的开放式车辆路径问题的求解进行了研究,提出了一种用于求解该问题的遗传算法.对算法中几个关键操作的不同实现方式的性能进行了比较.给出了算法对标准测试算例的运算结果,并与文献中目前最好的结果进行了比较和分析.     

车辆组合导航定位技术

介绍车辆导航定位及其组合导航定位技术.组合导航利用现代信息融合技术,实现对车辆组合导航的准确定位,具有全方位、全天候、自主式定位功能.着重研究了GPS/GLNOASS/MM和GPS/DR/MM三组合导航定位及跑车试验分析.跑车试验表明,车辆组合导航定位精度及可靠性比单独GPS导航定位有所提高,车辆运行效率和安全性大大改善,提高了通行能力,有效地缓解了交通拥挤状况,从而为实现交通管理"自动化"以及车辆行驶"智能化"提供了可靠的保证.     

有时间窗的非满载车辆调度问题的遗传算法

有时间窗的车辆调度问题是一个典型的ＮＰ－难题,传统求解方法往往不能令人满意,本文将货运量约束和时间窗约束转化为目标约束,设计了基于自然数编码的可同时处理软、硬时间窗约束的遗传算法,实验分析获得了较好的结果。     

不确定计划数的轧制批量计划的模型和算法

根据热轧生产工艺将热轧生产批量计划归结为不确定车辆数的车辆路径问题 (VRP) ,考虑了轧制计划中钢板宽度的反跳和相同宽度钢板的总长度约束 ,在轧制作业计划数不确定的情况下 ,把组批和排序有机地结合起来 ,并用遗传算法和禁忌搜索算法相结合的混合算法对问题进行求解 ,实验结果表明算法获得的最好解、平均负荷率和计算成本都比较令人满意 .     

基于多指标的钢轨打磨目标廓形设计

提出了一种基于多维度指标综合最优的钢轨打磨目标廓形设计方法,该方法通过对车辆稳定性、曲线导向性、轮轨接触特性曲线平滑性和轮轨接触点均布性等4个指标进行综合考虑,基于轮轨接触特性的逆向求解方法,实现轮轨接触特性曲线的自动优化和钢轨打磨目标廓形的计算机智能化设计.太原铁路局北同蒲线打磨应用结果表明,打磨后钢轨光带位置和实测...     

基于改进Lagrange乘子法的交通信号配时优化研究

为提高交叉口的机动车通行效率及环境效益,采用改进罚参数来构造一种新的Lagrange乘子法对交叉路口的交通信号进行优化配时。通过权重系数建立车辆延误与尾气排放的数学模型,利用改进Lagrange乘子法进行优化,将其结果与两种典型智能算法的优化结果进行对比,并利用VISSIM(Verkehr in Stadten Simulation)微观交通可视化仿真软件进行验证。实验结果表明,该方法优化的信号配时使车辆延误降低19.89%,尾气排放量降低2.379%,可见大比例优化了交叉口的车辆延误,同时可以降低尾气排放量。     

取送货混排的车辆路径问题的模糊动态研究

通过增加车辆预留能力系数,保证在避免货物重新排列的情况下完成取送货.充分考虑物流运输行业的现状,重点研究相关参数模糊且各取货节点动态随机出现的问题.在求解方法上,首先为车辆路线中每一个节点、车辆以及相邻节点间的路径建立标签,并建立初始路径;其次,通过标签插入方法求解模糊动态问题;最后给出了方案应用失败后的处理方法.仿真实例验证了所提方法的有效性.