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.     

同时集散货物的开放式车辆路径问题研究

本文研究了车辆工作时间限制下同时集散货物的多配送中心开放式车辆路径问题,以车辆数和运输里程最小为目标,建立了多目标规划模型,提出了基于拉格朗日松弛技术和禁忌搜索算法的混合求解算法。 该算法首先求出最优解的最大下界,然后采用客户点的分配和调整策略实现解的可行化,其中禁忌搜索引入了4种领域搜索方法,采用了随机变领域搜索方法和重起策略。算例分析表明,该算法能有效地找到满意解,且采用开放式安排路线比闭合式安排路线更加经济合理。     

物流配送车辆路径规划模型的知识表示研究

针对物流配送车辆路径规划的实时动态建模问题,以解决模型的目标函数和约束等符号化知识的知识表示及基于知识的求解机制为突破口,提出了以七元组M=(B,O,C,I,P,E,D)表示车辆路径规划模型的知识表示方法--BOCIPED表示法;并以沈阳昌达集团餐饮配送公司为应用背景,设计建立了相应的车辆路径规划问题的建模与求解系统,通过系统的实际应用,验证了系统中BOCIPED表示方法的可行性与有效性.本研究为车辆路径规划这一难题提供由计算机自动生成模型并求解的新方法,有利于建立高智能的物流配送实时调度系统.     

动态需求下车辆路径问题的周期性优化模型及求解

针对客户点不断更新的动态需求车辆路径问题,依据滚动时域对配送中心工作时间进行划分,提出基于延迟服务的周期性客户点实时重置策略,策略中延迟服务机制能结合车辆启动延迟系数对照当前时域的时间进行检验,满足所有客户点的服务需求,保证车辆满足中心时间窗约束。设计多阶段求解的混合变邻域人工蜂群算法对各时间片内子问题进行连续迭代优化,算法中子路径动态转变的设计能较好平衡原有客户点和新客户点对路径更新和车辆实时信息匹配的要求。算例验证及对比分析表明本文策略和算法在求解动态问题时的有效性和可行性。     

模糊需求信息条件下的实时动态车辆调度问题研究

将传统确定性车辆调度问题扩展为具有模糊特征的模糊车辆调度问题。在对模糊需求信息条件下的车辆调度问题进行简单描述的基础上,阐述了全面、实时地考虑所有可用信息的动态模糊车辆调度问题的求解思路,并通过引入决策者主观偏好和模糊可能性的概念,构建了该问题的数学模型,给出了解决该问题的一种实时启发式算法。最后,在最小化车辆行驶距离的目标下,通过随机模拟方法研究了决策者主观偏好值对最终决策目标的影响作用,并通过与非实时调度的比较验证了实时车辆调度的优越性。     

基于改进模糊遗传算法的混合车辆路径问题

本文建立了多配送中心、多车型、多产品的车辆路径问题的混合数学模型,提出了一种新的模糊遗传算法求解混合车辆路径问题,通过改进的模糊逻辑控制器实现交叉概率和变异概率的动态调整,以加快算法收敛速度并避免算法陷入局部最优解。采用标准算例进行对比,证明模糊遗传算法有较好的计算结果和计算效率,并用模糊遗传算法对混合车辆路径模型进行仿真测试,取得了理想的结果。     

环状区域的车辆路径方案生成系统及优化模型

针对顾客满足环状区域分布的车辆路径问题(VRP),以大幅度地缩减问题求解的状态空间为突破口,引入人工智能和运筹学理论,提出求解这类特殊车辆路径问题的两阶段方法.第1阶段考虑行车时间和车载容量,提出带有控制策略的深度优先搜索算法自动生成备选的车辆路径方案集合.第2阶段将此备选方案集合归结为整数规划模型.采用VB6.0编程语言构建了车辆路径方案生成系统,并实现该系统与运筹学求解软件lindo的集成.通过案例验证了上述方法及自动求解系统的有效性.该项研究为解决环状配送区域的车辆路径问题这一难题提供了新方法.     

基于联合配送的开放式动态车辆路径问题及算法研究

针对跨区域多配送中心多车型开放式动态联合配送问题,通过引入时间轴概念将动态问题转化为静态问题,建立考虑车载率的开放式车辆路径模型,提出多配送中心问题的整体算法和多车型的使用原则,强化物流资源整合和跨区域路径整体优化.利用云模型中云滴的随机性与稳定倾向性,改进遗传算法中交叉与变异概率的设置方式,采取“初始优化+实时优化”的两阶段求解策略,对开放式动态车辆路径问题进行实时再优化.最后,结合算例对模型和算法的有效性进行验证.     

低碳环境下的车辆路径问题及禁忌搜索算法研究

基于节能减排的新视角,本文研究了低碳环境下由第三方提供运输服务的车辆路径问题,在安排车辆路径时,同时考虑了能耗、碳排放和租车费用,而这些费用不仅与距离有关,也与客户点的需求量和车辆速度有关。提出了考虑车辆运量和速度的能耗计算方法,建立了非满载运输方式下的低碳路径模型——LCRP。设计了基于路径划分的禁忌搜索算法RS-TS对问题进行求解,该算法引入了一种新颖的路径编码与解码算法WSS,采用了三种邻域搜索方法。通过基准测试实例验证了算法能有效地找到满意解,并揭示了距离、能耗、行驶时间等参数之间的关系,实验分析表明采用低碳路径安排更加经济环保且选择中低的交通速度更有利于节约能耗和降低碳排放。     

我国邮政网络的优化设计方法

我国邮政网络是一个巨大复杂的系统。本文通过对省际转运网、市内转运网和特快邮件投递网进行优化设计,以求邮政网络在整体上实现优质服务和成本的优化。这三个网络的优化设计分别是带时间和容量限制的网络设计问题(CNDPTC)、带时间窗口的车辆路线问题(VRPTW)和带时间限制的K人旅行售货员问题(K＿TSPTC)。我们分别采用拉格朗日松弛法(LagrangianRelaxation)和列生成法(ColumnGeneration)求解,并给出了有效的算法     

交通流演化动力学研究的一般框架及性质分析

针对道路网络需求时变的交通流达到均衡的条件以及均衡状态的稳定性问题,运用演化博弈理论和动力系统稳定性理论,提出了流量演化动力学研究的一般框架,建立了多群体多准则出行选择流量演化系统的动力学模型,证明了流量演化动力学模型平衡点与动态交通流量分配模型均衡解之间的等价性,讨论了模型解的存在性、唯一性和稳定性． 理论分析结果表明,流量演化动力系统的演化稳定策略等价于动态交通流分配模型的均衡解,流量演化动力系统在某个局部区域总存在着唯一解,并且在出行者个体收益参数满足一定条件的前提下,流量演化动力系统在平衡点附近会表现出不同的稳定性质,通过一个简单路网的数值算例说明了本文建立模型的合理性和有效性． 本文在出行者博弈行为和动态交通分配之间建立了联系,有助于加深对于城市交通流演化规律的认识和理解．     

交通环境承载力动态离散计算方法及应用

本文应用系统工程的原理和方法分析了污染物在环境系统中的输入输出模式,然后尝试性地建立了交通环境承载力的动态离散量化模型并给出了该模型的应用,从而为交通管理部门规划城市交通规模,确定交通环境整治方向,实现城市交通可持续发展提供科学决策依据。     

Heuristic methods for the analysis of managerial problems

Problem analysis is a critical element of managerial problem solving that has not been included in or explicated by traditional stage models of the process. This paper argues that an analysis stage is needed to develop the implications of a problem's definition and to direct the selection and pursuit of solution strategies. Problem analysis is a beuristic activity. The paper explains and applies seven heuristic methods of analysis to a classic management case, generating a richer understanding and broader set of solution alternatives. Strategies for future research on problem analysis are discussed.     

震后交通管制下基于用户均衡条件的救灾路径选择

震后如何确定有效的救灾路径是救灾管理部门的一项核心工作。本文综合考虑灾区路网受损以及为避免交通拥挤而实施交通管制情况,进行震后救灾路径选择,以提高救援成效,并尽量减少对非灾民的影响。为此,建立了用户均衡交通量指派条件下以救灾路径旅行时间最短和因交通管制引起的扰民程度最小为目标的多目标救灾路径选择模型,并设计了一种两阶段启发式算例进行求解。最后以Sioux Falls路网为例对模型和算法进行验证,并与NSGA-II算法进行了比较,结果表明:该算法在求解效率上与其他启发式算法相比具有显著的优势。     

考虑碳排放成本的差异化停车券管理研究

给定允许公交车和轿车两种交通模式出行的双模式单起讫点的交通系统,以瓶颈模型为基础,考虑停车位的空间位置分布,提出了两种停车券管理策略: 一是指定车位停车券策略;另一是不定车位停车券策略． 两种形式均可以确保持券用户在停车场停车的权利,但前者进一步限定了轿车停车的位置． 结合动态拥挤收费机制,以最小化系统出行成本和交通系统碳排放成本为目标进行策略优化研究,研究表明停车券管理策略可以消除停车位供给不足导致的停车竞争,降低轿车出行成本． 此外,指定车位停车券和动态拥挤收费的综合实施可以实现系统最优． 为了便于实施,并考虑公众的可接受性,只发放不定车位停车券也可以成为效率比较高的次优方案．     

基于双层规划的交通疏散中车辆出发与交通控制综合优化

在有组织的区域性疏散中,从需求调节(即疏散车辆出发安排)和供给管理(即交通管控)两方面对疏散交通流进行合理组织,是提高疏散效率的有效途径。论文立足于疏散车辆出发组织与路网交通管控之间的双层决策关系,建立双层规划模型对集结点疏散车辆的发车频率、路线和交叉口控制参数进行综合优化,其中上层模型通过优化信号交叉口的相位绿灯时间即绿信比以降低平均延误,其决策影响到交叉口通行能力等供给特性;下层模型通过优化疏散车辆的分批出发时间与路线以压缩疏散总时间,其决策影响到交叉口流量等需求特性。设计了基于遗产算法的求解步骤,给出了一个数值算例。将模型优化方案和只从交叉口控制参数出发的单方面优化模式所得结果进行了比较,结果表明只从调整绿灯时间着手不结合车辆的出发组织,很难有效降低延误和压缩疏散时间。     

最大灰信息熵路网军事交通流最大隐蔽性分配模型研究

路网军事交通流的最大隐蔽性分配问题是军事演习和战时道路交通指挥决策所必须解决的问题。本文运用系统论的思想和灰色信息熵理论,构建了基于最大灰信息熵的路网军事交通流最大隐蔽性分配模型,从而较好地解决了这一问题。此外,该模型的构建也为这一问题的进一步研究打下了良好的基础。     

On Disjunctive Cuts for Combinatorial Optimization

In the successful branch-and-cut approach to combinatorial optimization, linear inequalities are used as cutting planes within a branch-and-bound framework. Although researchers often prefer to use facet-inducing inequalities as cutting planes, good computational results have recently been obtained using disjunctive cuts, which are not guaranteed to be facet-inducing in general.A partial explanation for the success of the disjunctive cuts is given in this paper. It is shown that, for six important combinatorial optimization problems (the clique partitioning, max-cut, acyclic subdigraph, linear ordering, asymmetric travelling salesman and set covering problems), certain facet-inducing inequalities can be obtained by simple disjunctive techniques. New polynomial-time separation algorithms are obtained for these inequalities as a by-product.The disjunctive approach is then compared and contrasted with some other general-purpose frameworks for generating cutting planes and some conclusions are made with respect to the potential and limitations of the disjunctive approach.     

价格-数量调节网络交通流演化模型

首次运用经济学非瓦尔拉斯均衡中的价格-数量调节原理和方法,建立网络交通流动态演化模型.假设出行者在路径选择决策时,不但受路径出行时间(价格)的影响,而且还受到路径剩余通行能力(数量)的影响,并将这种路径选择行为形成的稳定交通流模式定义为价格-数量混合调节用户均衡.论文分别建立了价格调节演化模型和数量调节演化模型,进而构建了价格-数量共同调节演化模型,证明了演化模型的稳定状态等价于价格-数量调节用户均衡,且价格调节用户均衡和数量调节用户均衡均为价格-数量调节用户均衡的特例.论文最后以一个简单的测试网络为例对文中建立的演化模型进行了计算分析,结果显示三种演化模型均可较理想地模拟路径流随时间变化的过程,且模型稳定状态分别对应三种用户均衡交通流模式.     

Problem Formulation and Solution Mechanisms: A Behavioral Study of Humanitarian Transportation Planning

When dealing with urgent, ill‐defined problems, such as rapidly evolving emergency situations, operations managers have little time for problem formulation or solution. While the mechanisms by which humans formulate and solve problems have been described, mechanisms for rapid, concurrent formulating and solving are not well understood. This study investigates these mechanisms through a field study of transportation planning in a humanitarian response setting. The findings show that the problem is solved through greedy search and formulated through sensemaking, in which search enables updates to an evolving problem formulation, and the formulation directs and limits the search process. This study explores the implications of these findings for the development of better problem formulation processes and problem‐solving strategies for urgent and ill‐defined operations management problems.