需求响应式公交中考虑即时订单的线路重调度优化

为了同时满足需求响应式公交中预约订单和即时订单两种用户需求，设计了一个公交线路的重新调度优化模型。该模型确保在满足预约订单出行需求的基础上，对公交行驶线路进行调度优化，以响应即时订单的需求，实现系统利润最大化的目标。根据模型的特殊结构，运用列生成算法求解，并设计了双向标签算法以加速子问题的求解效率。基于一个以上海市为背景的实际案例，验证了模型的可行性与有效性，大量的数值实验进一步验证了算法的高效性。结果表明：本文提出的模型与设计的算法可在较短时间内响应即时订单需求，并且可显著提高公交系统的收益。     

考虑违约追偿和损失补偿的多中心集配网络联盟优化问题

针对多中心集配网络优化研究在网络联盟构建和机制设计方面存在的不足，研究考虑违约追偿和损失补偿的多中心集配网络联盟优化策略。首先，提出基于履约成员重要度的最小费用剩余节约方法，研究了履约成员应得利润问题，进而分别建立履约成员损失补偿和违约成员违约成本分摊模型，对履约成员应得补偿和违约成员违约成本进行了量化研究。其次，考虑违约行为导致的客户服务关系变化特征，构建了最小化网络运营总成本、车辆使用数以及服务等待时间的多目标优化模型。然后，提出了基于K-means多维聚类算法的CW-NSGA-Ⅲ混合启发式算法求解模型，该算法结合CW节约算法提高了初始可行解质量，应用精英保留策略增强了混合算法搜索性能，并引入基于路径偏移惩罚的边界交叉聚合方法改进了非支配解的选择机制，保证非支配解集的多样性，同时提高了其收敛速度，与MOGA、MOHSA和MOPSO算法进行对比分析，验证了算法的有效性。最后，结合实例对提出的模型和算法进行验证，并对不同违约成员数量和客户退出方式下的多中心集配网络优化结果进行了对比分析。结果表明，该方法能够量化违约成员违约成本，保障履约成员应得利润，完善联盟成员合作机制，并优化违约行为...