考虑服务惩罚的配送中心选址的双层规划模型

从系统的角度考虑在配送中心选址决策过程中,处于物流企业上层和下层之间的有机联系,深入的分析了两者所追求的目标、面临的约束以及相互影响,并在此基础上构建了上层以总成本最小为目标,下层以无法及时响应所带来的服务惩罚最小为目标的双层规划模型。根据模型的特点,利用免疫遗传算法求解在不同配送中心方案数目下,上下层模型的最优解,并最终确定双层规划的解。以某电网公司的电力物资配送网络的实际数据和配送中心选址问题为算例验证了模型和算法的有效性和实用性。     

低碳排放约束下城市停车换乘设施规划研究

停车换乘出行模式可以有效缓解城市交通拥堵,间接降低交通排放。研究了满足一定低碳排放指标约束下,停车换乘设施规划问题。建立了同时考虑停车设施运营者和出行者的双层规划模型。上层为运营者在CO2排放指标约束条件下以停车运营收益最大为目标的优化模型,下层是在停车换乘交通出行网络弹性需求条件下用户均衡分配模型。根据模型特点,设计了MSA算法与遗传算法相结合的求解算法。算例路网测试结果表明:模型可在一定程度上反映出行者路径选择行为,停车换乘模式可以减少人均交通排放,达到了所设定的低碳排放指标,同时达到运营收益最大的目标,为停车换乘设施建设提供了思路,具有一定的科学性和实用性。     

基于畅通可靠性的连续道路网络设计

随着优质可靠服务需求的提高,发展设计高可靠性道路网络的方法成为一个急迫的课题.本文建立了一个新的分析连续道路网络设计问题的双层规划模型,其上层模型是最大化的路网整体畅通可靠性和路网扩张率的差值,其下层模型是随机用户均衡交通量分配.通过Hooke-Jeeves算法解算这个模型,得到了一组优化的路段通行能力扩张值.结果表明,该双层规划模型是设计高可靠性道路网络的有效工具.     

电动汽车双层优化模型的充放电调度策略

传统的分时电价策略虽然一定程度上可以改善电动汽车无序充电所产生的电网日负荷峰谷差加大、负荷率降低等状况,但易产生新的负荷高峰,并且当前多目标优化等策略削峰填谷效果欠佳或用户参与度不高。针对上述问题,提出一种基于双层优化模型的调度策略以充分考虑电网和用户两侧需求。第1层模型以优化电网日负荷方差最小为目标函数;第2层优化模型建立以车主充电成本最小以及保证用户出行需求的目标函数,然后用改进的粒子群-模拟退火算法对双层优化模型进行循环迭代求解,并将第2层优化后的结果反馈给第1层,以此循环优化,输出最终结果。对比优化前后的负荷曲线,结果表明：与当前优化策略相比,所提出的基于双层优化模型的V2G调度策略能有效降低新的负荷高峰及负荷峰谷差,减少参与V2G的用户成本,实现两侧双赢。     

基于双层博弈的交通方式选择

交通方式选择与交通资源配置的关系是交通领域理论研究的一个重要问题。为了使有限的道路资源得到充分合理的利用,在只考虑公交和私家车两种出行方式的情况下,建立双层博弈模型。其中上层以社会收益最大化为目标,描述了交通管理者和出行者之间的博弈关系;下层反映了公交出行者与私家车出行者之间的博弈均衡。最后用三步法求解模型,并通过算例说明该模型与算法的应用。     

基于交叉口冲突消除的区域疏散交通管理研究——以长春市中心区疏散交通管理为例

针对非常规突发事件下区域大规模机动车辆疏散的交通运行管理进行了研究。以元胞传输模型为理论基础,针对疏散交通流时空分布的高度随机、动态特性,建立了区域疏散系统最优动态交通分配模型。进一步重点分析了平面交叉口在疏散过程中的瓶颈问题,整合了交叉口流向冲突消除的交通管理策略,构建了基于交叉口冲突消除的疏散交通管理优化模型。最后以长春市中心区路网和2020年人口预测数据为依托进行实证分析,结果表明该模型能够为疏散交通管理者的决策提供有效支撑。     

面向交通规划的交叉口延误函数的研究和应用

对交通规划流量分配问题中的交叉口延误函数进行了研究．考虑了对冲突流、冲突相位和非机动车交通等因素,通过对交叉口延误函数的进一步细化,对不同转向车流和不同交叉口类型建立了适合我国城市道路的交叉口延误函数,增强了交通分配模型的可靠性．     

一种新的求解离散型交通网络平衡设计问题的算法

本文提出了一种新的求解离散网络平衡设计二层规划模型的算法。模型求解中,上层问题采用粒子群算法,而下层问题则采用路径生成式logit非平衡交通分配算法。数值结果显示,本文提出的算法可以快速有效地求解这类网络平衡设计二层规划模型。     

基于遗传算法与动态规划法的工艺过程优化

针对制造系统中的工艺过程优化问题,提出一种基于遗传算法和动态规划法的综合优化模型。该模型将工艺过程的优化分解为两个并行层次-工序层和工艺路线层。用改进的遗传算法求解工序层中的工艺参数优化问题,同时利用动态规划法实现工艺路线层次的优化。将两个层次优化方法有机结合,在局部优化的基础上进行整体优化,从而实现整个工艺过程的优化。通过实例证明了该优化模型求解的可行性和有效性。     

车联网环境下基于间隙优化的无信号交叉口车速控制方法

为了提高城市交叉口通行效率和减少交通污染,提出一种车联网环境下基于间隙优化的无信号交叉口控制方法。针对主路车车流量大导致次路车不可穿越的情况,建立次路车控制模型和主路车队控制模型,通过调整主路车流车速及车头间隙,使次路车以较高的安全车速穿越交叉口。为验证基于间隙优化的车速控制方法的有效性,以VISSIM仿真传统驾驶环境和车联网环境下的无信号交叉口,模拟并对比分析2种环境下交叉口的通行能力、污染物和燃油排放、平均行程时间。结果表明:所设计控制方法下车辆通过交叉口的平均行程时间减少8.44 s,单位时间内的燃油消耗量降低21.6%,CO排放量降低59.8%,HC排放量降低49.3%,NO_x排放量降低73.9%,车均延误降低58.49%,通行效率提升44.43%。     

基于MOVES的城市道路交叉口组织优化排放分析

将微观交通仿真模型与MOVES排放模型结合使用,以提高微观层面排放计算精度。根据MOVES计算原理,用Labview可视化编程工具搭建机动车运行工况计算平台。利用运行工况计算平台分析交叉口机动车排放特性、交叉口组织优化措施对排放效果的影响。结果表明:原始交叉口车均延误为28.5 s,平均停车次数为0.72,CO排放量为7 875.29 g/h,HC排放量为1 309.78 g/h,NOx排放量为1 509.06 g/h;对交叉口进行渠化后交通延误水平减少了9.1%,平均停车次数减少了13.9%,CO排放量为5 428.99 g/h,HC排放量为1 136.89 g/h,NOx排放量为1 407.45 g/h;设置左转待转区后交叉口延误水平减少了1.4%,平均停车次数增加了2.7%,CO排放量为10 807.18 g/h,HC排放量为1 508.76 g/h,NOx排放量为1 834.74g/h,信号配时优化后CO排放量为7 489.48 g/h,HC排放量为1 089.25 g/h,NOx排放量为1 369.84 g/h,延误水平减少了8.05%,平均停车次数减少了6.64%。排放测算平台能精确地反映交叉口排放情况的变化,可以对交通减排措施进行有效的评价。     

双层侧进式搅拌槽固液流动研究

由于对大型双层侧进式搅拌槽进行实验方法研究比较困难,采用数值模拟的方法对其进行研究。利用计算流体 动力学( CFD),通过gambit建立模型并划分网格,利用Fluent软件进行计算求解,探讨不同转速下的固相分布情况,临界 离底悬浮转速、颗粒直径对临界悬浮转速的影响。结果表明固相颗粒主要分布在搅拌槽底部和双层搅拌器之间的区域, 在搅拌槽的上部区域形成一个明显的清液层,双层侧进式搅拌器的使用可以有效地减少由于提高搅拌转速而增加的密 封难度和功率消耗。     

镇江市解放南路与南门天桥连接方案研究

在对镇江市南门天桥周边道路及交叉口交通量的调查分析及预测的基础上 ,对将解放南路直接连接上天桥路的可行性进行了分析。提出了首先应对该地区路网进行完善 ,在结合路网完善的基础上 ,提出了解放南路与天桥路的连接方案     

自动化立体仓库退库货位优化问题及其求解算法

针对自动化立体仓库出库作业过程中剩余货物退库问题,以堆垛机作业总能耗最小化为目标,以退库货位分配为决策变量,建立了自动化立体仓库退库货位优化模型,提出了基于深度强化学习的自动化立体仓库退库货位优化框架。在该框架内,以立体仓库实时存储信息和出库作业信息构建多维状态,以退库货位选择构建动作,建立自动化立体仓库退库货位优化的马尔科夫决策过程模型;将立体仓库多维状态特征输入双层决斗网络,采用决斗双重深度Q网络(dueling double deep Q-network, D3QN)算法训练网络模型并预测退库动作目标价值,以确定智能体的最优行为策略。实验结果表明D3QN算法在求解大规模退库货位优化问题上具有较好的稳定性。     

动态交通路网中有效路径的确定方法

给出了动态有效路径的明确定义,并将深度优先搜索的树搜索算法、寻路定向性、层次空间推理策略以及A*算法中的定向估价函数相结合,提出了动态有效路径的一种有效算法.在新算法中通过对交叉口延误的特殊处理,使得城市交通路网中的分向交叉口延误得以充分体现,并有利于将交通导行系统与交通控制系统相融合.同时对动态有效路径搜索在动态车辆路径导行和动态交通分配中的应用作了初步分析.     

城市道路机动车不同速度等效排污模型研究

为了向决策者提供科学有效的机动车污染控制措施,分析机动车污染的关键影响因素及机动车污染物排放规律的特征,并据此建立机动车污染排放模型,模拟城市区域或者主要道路的污染物排放.通过对机动车污染物排放量的等效性问题的研究,揭示实际路网机动车污染物排放与机动车不同速度的对应关系,建立机动车污染排放的数学模型,在有效控制机动车污染物排放量的基础上进行交通规划.     

基于MLP的相关路段流量预测模型

为解决城市路网流量检测器无法达到路网全覆盖,部分道路无法得到有效监控成为交通数据采集系统"盲区"的问题,通过多维标度法(MDS)分析了城市路网中的路段流量相关性,并根据流量相对相关程度进行相关路段划分,针对每组相关路段基于多层感知机(MLP)建立结构为(6,p,q,1)的双隐层流量实时预测模型及(6,p,1)的单隐层对比模型。最后,将模型运用于重庆实例分析中,采用BP算法进行训练。结果表明:MLP模型实现了由已知路段流量至同组其他所有未知相关路段流量的整合建模,建模过程较传统实时流量预测方法更为简洁;其中双隐层模型预测精度较单隐层模型预测精度更高,达到87.4%,可指导路网流量检测器的布设优化。     

OVER的双层多义网络模型

一直以来,对介词多义性的认知研究主要是讨论其引申的认知理据,但忽略了语境的增丰作用,因而产生了井喷性多义现象。以OVER为例,基于Croft和Cruse倡导的语义动态识解理论,可以建构一个双层多义网络模型。此模型设定OVER有上位概念层与下位语境层。在上位概念层有一个主范畴及两个次范畴,分别表述为:'在上(可移动与否)','在彼'和'覆附'。这些概念是可引申的类典型范畴。此模型的上层体现Lakoff的辐射集理论,其下层综合Rosch较早的标准重合集理论。上层的类典型范畴相互关联,是由词项提示的心理实体,是语境义的引申之源。下层的引申义是源于上层的类典型范畴实时推导的结果,此结果需同时参照认知语境并融入不同的认知操作。此网络模型的特点是语境的动态性和开放性。     

改进多元线性回归模型在某油田产量预测中的应用

为了预测油田的动态产量,根据实际工作经验选择一些与油田产量有关的因素作为建模变量,通过对多个变量的综合回归分析,确定影响油田产量的重要因素,并建立适合某油田年产量预测的多元线性回归模型。分析回归参数求解过程中的重要信息,并建立了年产油量的改进回归预测模型。同时,将两种预测模型应用于某油田产量预测,通过比较,可以看出改进回归模型形式更加简单,预测结果更准确。     

混合交通的出行分布与随机用户平衡双层规划模型

文章针对混合交通，考虑到实际交通网络中OD需求与整个路网的变化状况有关，建立了出行分布和交通分配的双层规划模型。并给出循环优化分配算法并用简单的算例证明了算法的可行性。