基于系统最优的城市公交专用道网络设计模型及算法

设置公交专用道是实现"公交优先"的重要手段,然而,专用道设置将改变不同交通方式的道路通行能力,进而影响交通网络的整体性能。本文试图提出一种基于系统最优思想的公交专用道网络设计方法,既保证出行者的利益,又能满足交通系统总费用最优的目标。首先,本文分析了公交专用道设置对公交车辆和社会车辆这两种交通方式道路通行能力的影响,基于经典的BPR函数,构造了考虑专用道设置的不同方式的路段阻抗函数。其次,分析了出行者在多方式交通网络中的模式选择和路径选择问题,采用用户平衡理论分析了城市多方式交通平衡配流问题,给出了相应的变分不等式模型。更进一步,采用双层规划方法构造了基于系统最优的城市公交专用道网络设计模型,该模型以交通网络总费用最小为优化目标,并考虑了不同交通方式的平衡流量约束,采用分支定界算法对该双层规划模型进行求解。最后,通过一个简单算例对模型及算法的可行性和有效性进行了分析和验证。     

运输网络运量分配问题的模型及算法研究

针对我国在运量分配模型及算法方面研究比较薄弱的现状,本文对此问题进行了系统深人的研究,应用运筹学、计算机科学的新的理论和方法,建立了多目标运量分配优化模型,且在模型中,将一些重要特性考虑成运输流量的函数,从而可使分配结果更符合实际情况。同时为求解该模型,本文研究设计了鲁棒性强、高效、实用的自适应搜索算法。     

一种求解时变条件下有宵禁限制最短路的算法

在组合优化过程中,往往需要获得从起点到终点之间的最短路.由于道路、天气、交通条件等因素的影响,使得网络具有很强的时变特性.同时,对于网络中的节点往往有宵禁的限制.对时变条件下有宵禁限制并有到达时间限制的最短路进行了研究,建立了软、硬宵禁限制下的数学模型,给出并证明了时变条件下获得有宵禁限制最短路的最优条件,并设计了求解的多项式算法,通过此算法可以获得时变条件下有宵禁限制的最短路.同时,算法和模型还考虑了不同的起点出发时间,使路径决策者可以根据自身的情况,选择合适的出发时间和路径.最后给出了一个应用算例,分析了宵禁对于获得的最短路的影响.     

COVID-19疫情下一种新的地铁平峰运营策略

地铁在城市交通中发挥着重要作用。然而，在新冠肺炎(COVID-19)疫情下，地铁的运营出现了包括消毒、限流及出行独立等多重约束。错峰出行成为了众多城市地铁运营过程中的必然选择。如何既满足居民的基本出行需求，为顺利实现复工复学提供交通支持，又能有效降低乘客感染病毒的风险与追踪密切接触者的成本成为了城市地铁运营的新目标。本文通过对北京地铁运营现状及居民的出行规律分析发现，在新型冠状病毒疫情下，地铁运营过程中存在出行需求与地铁运力不匹配，复工复产与疫情防控，乘客交叉出行数量过多等难题，并针对以上难题提出了分时段复工出行与周末可复工在内的复杂指派模型。这一指派模型不仅实现了城市关键地铁站点平峰人流量、降低疫情传播风险及追踪难度的目标，同时通过模型目标函数与约束条件的灵活修改可实现更为复杂的乘坐地铁复工复产目标。本文所提出的模型在复杂周期性平峰问题中具有较强的推广应用价值。     

拥堵交通网络模型和增强拉格朗日乘子算法

为了更加准确地反映拥堵网络的交通流状态,必须在传统交通网络均衡模型中添加路段容量约束条件,限制路段交通流量的非现实的增长,因此构造了一个容量制约下的均衡交通网络流模型.在拥堵交通网络中,传统的路段特征函数不能反映拥堵的交通特性,修正路段的旅行费用表示为行车时间和因为拥堵而产生的等待延迟的总和,路段容量约束条件的拉格朗日乘子等于该路段的等待延迟.把外惩罚函数和牛顿法相结合构筑成增强拉格朗日乘子算法,用来求解拥堵网络的交通流状态.外惩罚函数通过调整惩罚参数,把容量约束下的网络均衡问题转化成传统网络均衡问题.牛顿法通过移动方向、修正矩阵和移动步长的组合来保证路径或路段交通流量解的可行性,同时获得转化后子问题的最优解.     

多模式交通条件下合理制定旅客票价的优化模型及算法

在本文中,充分考虑了旅客和交通管理部门两方面的利益,提出了一个双层规划模型来描述城市间多种交通方式竞争条件下合理制定旅客票价问题。在此模型中,既保障了旅客使自己的广义出行费用最小,又使得交通管理部门在客运市场的竞争中取得最大的经济效益。然后给出了求解该模型的基于灵敏度分析的启发式算法 (SAB)。最后用一个实际算例说明了该模型及算法的应用。     

ATIS环境下交通配流的动态演化模型

考虑交通网络中实现用户均衡态的过程,引入决策出行费用的概念,提出一个 ATIS 环境下的交通配流动态演化模型,模型中的 OD 需求是可变内生的.利用稳定性定理分析了该动态系统的稳定性,说明在一定条件下,系统的用户均衡态是稳定的.采用改进的欧拉法完成了模型的数值试验,结果表明该动态系统确实可以达到用户均衡态,同时也发现,某些模型参数的变化可能导致路径流量和 OD 费用演化轨迹的无规则摆动.     

基于随机运输路径选择的物流中心选址模型

旨在以物流系统总费用最小化为目标进行物流中心选址规划.政府做出物流中心选址规划后,客户会选择合适的供应商进行交易,并根据已有物流中心与交通流分布进行货物运输路线决策,使其总费用最少.论文提出了物流中心选址双层规划模型,考虑投资费用的约束,保证用户平衡的同时使整个物流系统总费用最低.其中上层规划目标是使物流系统总费用最小化,下层规划建立了一个Logit随机用户均衡模型,并构造了一个等价的凸规划问题.最后针对模型提出了一个算法,并通过算例说明其可行性.     

利用和声分散搜索算法解决动态共乘的乘客选择研究

动态共乘作为一种配合解决城市交通出行难题的新模式近年来引起了人们越来越多的关注，然而在较大范围内选择合适的乘客，以便获得最佳的综合服务效果却具有相当大的挑战性。本文正是针对这一问题，建立了以乘客效用最大化和司机总行程最短为目标函数，以满足司机与乘客的时间要求和司机参与约束为限制条件的多目标0-1规划共乘模型，用于帮助司机选择最合适的乘客。根据该模型的特点，构造了加入了分散搜索机制的新的和声搜索算法。在仿真实验时，针对司机和乘客效用的两种产生方式，在较大规模的路网环境下利用该算法分别对模型进行了求解，得到了Pareto最优解集。仿真结果不仅表明了模型的合理性和算法的可行性，而且还指出基于效用函数可以发现更多合适的潜在乘客。最后，通过与文献中其它算法的对比进一步展示了本文算法的有效性。     

基于Dijkstra-PD-ACO算法的大城市公交线路优化与评价方法研究

城市公交线路的布设受到诸多影响因素的作用,单纯的追求线路单一指标的"最优"在实际公交线路优化时往往难以取得满意的效果。首先针对传统公交线路优化算法在求解线路优化问题中存在的不足,基于蚁群优化算法的寻优特性,结合Dijkstra算法在局部路径寻优中的优点,提出了Dijkstra蚁群混合优化算法。其次对于线路优化所得到的可行备选方案集,基于分层聚类主成分分析评价法进行优化效能评价。最后以合肥市一环内公交线路优化为实例进行验证。结果表明, 本文提出的方法在兼顾客流密度最大、出行路径最短的同时给出了有效公交线路备选方案,优化结果也符合合肥市的实际情况。同时,该方法对我国大中城市公交线网优化问题的研究具有一定的借鉴意义。     

Collaborative optimization for metro train scheduling and train connections combined with passenger flow control strategy

For high-frequency metro lines, the excessive travel demand during the peak hours brings a high risk to metro system and a low comfort to passengers, so it is important to consider passenger flow control when designing the metro train scheduling strategy. This paper presents a collaborative optimization method for metro train scheduling and train connections combined with passenger control strategy on a bi-directional metro line. Specifically, the dynamic equations for the train headway and train passenger loads along the metro line, the turnaround operations and the entering/exiting depot operations are considered simultaneously. The proposed collaborative optimization problem is formulated as a mixed integer nonlinear programming model to realise the trade-off among the utilization of trains, passenger flow control strategy and the number of awaiting passengers at platforms, which is further reformulated into mixed integer linear programming (MILP) model. To handle the complexity of this MILP model, a Lagrangian relaxation-based approach is designed to decompose the original problem into two small subproblems, which reduces the computational burden of the original problem and can efficiently find a good solution of the train schedule and train connections problem combined with passenger flow control strategy. The numerical experiments are implemented to investigate the effectiveness of the proposed model and approach, which shows that the proposed model is not sensitive to uncertain passenger demand. Under the proposed collaborative optimization approach, the number of train service connections and the crowding inside stations and carriages with the proper passenger flow control strategy can be evidently balanced, and thereby the operation efficiency and safety of the metro lines are effectively improved.     

服务质量、需求强度与共享出行平台定价——基于平台封闭与开放策略的视角

共享出行平台逐步由增加用户流量的扩张期进入提升出行多元化体验的稳定期,通过采取开放策略,平台在原有共享车基础上引入出租车来提供差异化服务。本文基于双边市场理论,构建共享出行平台定价策略模型,并利用计算实验方法,在Repast中模拟共享出行平台多智能体运行场景。研究发现：①无论平台选择封闭策略还是开放策略,平台对共享车收取的交易费应随着乘客出行需求强度增大而升高,且应随着共享车服务质量的增大而降低;平台对乘客收取的交易费应随着共享车服务质量增大而升高,且应随着乘客的出行强度的增大而降低。②平台开放程度越高,平台对共享车收取的交易费越低,对乘客收取的交易费越高。③为了利润最大化,平台应选择开放策略,并需注重提高共享车的服务质量。本文为共享出行平台优化运营策略提供了理论指导。     

Traffic Partition in WDM/SONET Rings to Minimize SONET ADMs

SONET (Synchronous Optical NETworks) add-drop multiplexers (ADMs) are the dominant cost factor in the WDM(Wavelength Division Multiplexing)/SONET rings. The number of SONET ADMs required by a set of traffic streams is determined by the routing and wavelength assignment of the traffic streams. Previous works took as input the traffic streams with routings given a priori and developed various heuristics for wavelength assignment to minimize the SONET ADM costs. However, little was known about the performance guarantees of these heuristics. This paper contributes mainly in two aspects. First, in addition to the traffic streams with pre-specified routing, this paper also studies minimizing the ADM requirement by traffic streams without given routings, a problem which is shown to be NP-hard. Several heuristics for integrated routing and wavelength assignment are proposed to minimize the SONET ADM costs. Second, the approximation ratios of those heuristics for wavelength assignment only and those heuristics for integrated routing and wavelength assignment are analyzed. The new Preprocessed Iterative Matching heuristic has the best approximation ratio: at most 3/2.     

基于改进蚁群算法的低碳车辆路径问题研究

全球气候恶化危及人类生存环境,物流运输过程中产生的大量温室气体则是祸源之一。本文考虑带有碳排放约束的车辆路径问题（VRP）,以车辆行驶里程最短和碳排放量最小为目标,构建了多目标的VRP非线性规划模型。提出了一种改进的蚁群系统算法对该模型进行求解,算法在更新路径上的蚂蚁信息素时引入了混沌扰动机制,此举能降低算法运行时陷入局部最优解的概率并有效提高算法的适应性。同时,对启发因子、状态转移概率、信息素更新等环节进行了优化设计,提高了最优路径的搜索效率。最后,数值仿真实验证明了该算法的求解表现优于同类研究常用的遗传算法和禁忌搜索算法,具有较强的全局寻优能力。在灵敏性和有效性的保证下,本研究所设计的改进蚁群算法能够较好地处理低碳车辆路径问题（LCVRP）。     

基于时间价值的交通出行方式选择行为研究

通勤出行是城市居民最基本和最重要的出行目的,通勤出行时间价值是评价通勤出行者对交通方式选择的重要参数之一,以累积前景理论为基础,将通勤出行时间价值引入广义出行成本函数中,以权重函数和改进的广义出行成本函数作为交通方式选择模型的依据,并在模型中自定义广义出行成本参考点,选择累积前景值最大的前景作为出行者最优决策。分别基于“期望效用最大化理论”和“累积前景理论”对通勤出行者在三种不同出行场景下进行仿真模拟,研究最优交通方式选择行为。研究结果表明:期望效用理论框架下,通勤出行者的交通方式选择行为不受出行场景的影响,累积前景理论更适用于出行方式选择行为的研究。构建以通勤出行时间价值为核心变量的交通方式选择模型,可帮助通勤出行者选择合理的交通方式,并为政府及相关部门制定交通管理规划和实施缓解交通拥堵政策提供依据。     

An optimal product-reconfiguration policy due to order changes

Abstract

It is not an uncommon problem that a finished product cannot be delivered to its customer due to order change. In many real-life applications, such as rack-mounted computer products, it is possible to reconfigure a product by altering the combination of its components. Therefore, an inventory item, resulting from a cancelled order, can be handled in one of two ways: (1) keep the product in storage for a future order; or (2) send the product back to the manufacturing Door for reconfiguration in accordance with a new order A wise decision can be made by evaluating the trade-off between the inventory cost and the conversion cost. This paper presents an optimization procedure for achieving the minimum-cost solution. The problem is formulated by a quadratic programming model. Under a fairly general condition, the problem can be converted into a standard capacitated transportation problem and, therefore, can be solved efficiently. The cost structure, problem formulation, and solution technique arc discussed.     

Passenger and pilot risk minimization in offshore helicopter transportation

In the offshore petroleum industry, employees are transported to and from the offshore installations by helicopter, which represents a major risk. This paper analyzes how to improve transportation safety by solving the helicopter routing problem with a risk objective expressed in terms of expected number of fatalities. A mathematical model is proposed and a tabu search heuristic is applied to this problem. Three routing policies are considered: a direct routing policy, a Hamiltonian routing policy, and a general routing policy. Extensive computational experiments are conducted on instances derived from real data in order to assess and compare these policies under a travel time, a passenger risk and a combined passenger and pilot risk objective. Several management insights can be derived from this study. In particular, our results show that passenger transportation risk can be reduced by increasing travel time at the expense of pilot risk. This can be achieved through a reduction of the average number of passengers onboard by applying either a Hamiltonian or a general routing policy. Our methodology can also be used to derive an equitable distribution of risk between passengers and pilots, considering that pilots fly much more frequently than passengers.     

自动化立体仓库中出入库任务顺序与出库位置选择集成优化研究

具有多个出口的自动化立体仓库系统是一种将存储和分拣相结合的新型仓储技术,其最典型的特征是在货架底层有很多个出库位置以供取货人员分拣。研究此系统中出入库任务排序与出口选择的集成优化问题,以最小化堆垛机完成所有任务的移动距离为目标,将此问题转化为一个混合整数规划模型。根据问题的特点设计了两阶段启发式算法求解此问题,数值结果表明设计的算法能在较短时间内给出近似最优解,同时与企业常用的先到先服务方法相比,该算法可以缩短超过20%的移动距离。     

下料问题与运输问题联合优化建模

本文研究了考虑子材运输的标准一维下料问题。建立了由生产商负责运输时,标准一维下料与运输协调优化整数规划模型,最小化母材使用成本,子材库存成本及子材运输成本。采用拉格朗日松弛技术对有关约束进行松弛和模型分解,设计基于序列规则和FFD规则的混合启发式算法求解模型。该算法由两部分组成,分别用于求解标准一维下料子问题和卖方运输子问题。通过随机产生的1800个算例,验证模型合理性与算法的有效性。与基于列生成法的两阶段算法解进行比较,平均总成本降低了17.57%,表明集成算法优于两阶段算法。     

城市道路系统多时段、多出行方式拥挤定价模型

随着城市经济的发展,交通拥挤的问题变得越来越突出,交通拥挤收费逐渐成为解决这一问题的新管理措施.本文分析多种出行方式的单向道路,在高峰和前高峰两个时间段下拥挤定价的问题.结合杭州交通拥挤现状进行实证模拟,比较各种拥挤收费定价方案,并得出各拥挤定价实施的社会效率.