瓶颈处停车换乘logit随机均衡选择模型

考虑从生活区到工作区有三种交通方式可供选择的情形一是全程驾车,二是地铁直达,三是在瓶颈处停车再换乘地铁到达目的地.以瓶颈模型为基础,建立了基于logit随机均衡的交通方式选择模型.研究结果表明,设置恰当的地铁票价和停车收费水平,可以实现系统的净收益极大,此外,也存在一种地铁票价策略使地铁的收益最大,但票价水平高于系统净收益极大时的票价水平.算例结果支持了模型分析结论.     

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.     

瓶颈处停车换乘的logit随机均衡选择模型

考虑从生活区到工作区有三种交通方式可供选择的情形:一是全程驾车,二是地铁直达,三是在瓶颈处停车再换乘地铁到达目的地.以瓶颈模型为基础,建立了基于logit随机均衡的交通方式选择模型.研究结果表明,设置恰当的地铁票价和停车收费水平,可以实现系统的净收益极大,此外,也存在一种地铁票价策略使地铁的收益最大,但票价水平高于系统净收益极大时的票价水平.算例结果支持了模型分析结论.     

实时交通信息作用下公交多公司博弈研究

研究了提供公交车实时到站信息服务,对乘客出行行为的影响以及公交公司在基于自身利润最大化目标下,决策是否提供信息进行分析.模型中假设,理性的出行者随机到达车站或者利用公交信息提前规划自己的行程.计划出行的人数依赖于公交车的发车频率以及提供信息的质量的高低.基于固定需求的乘客出行分析,研究了公交公司在选择是否提供信息和设定运营频率以最大化利润.得到不同运营策略的公交公司的发车频率及最优利润.发现乘客利用信息成本越低,公交公司在提供信息方面越积极,公交公司可能在降低社会总成本的情况下落入“囚徒困境”.如果乘客利用信息的成本较高,而信息提供成本较低,则可能出现一家公交公司提供信息而另一家通过增加服务频率来差异竞争的均衡结果.     

给定限期条件下的应急系统优化选址模型及算法

针对应急系统的特点,提出了在满足应急系统时间紧迫性的前提下,基于系统的费用最小的数学模型,并给出了相应的求解算法,并从理论上证明了该应急系统模型求解方法的正确性。     

热电运行优化的随机规划模型和离散算法

本文给出了一类热电厂运行优化的随机规划模型,并且给出了它的离散算法及其收敛性质。所得的结果也适用于一些泛出条件极值问题,具有广泛的应用价值和理论意义。     

泛综合评价信息集成框架求解算法及应用

针对多信息来源、多数据结构的复杂评价问题,对传统评价模式进行拓展并提出了泛综合评价的方法。泛综合评价理论主要为复杂评价信息的整合及求解提供支撑,具体而言主要采用构建信息融合框架的方式对不同类别与结构的多源信息进行整合,并通过随机模拟仿真的方法对信息融合框架的求解算法进行了探讨。由于信息融合框架中包含信息的复杂性增加了框架的求解成本,因而进一步分析了信息集成框架的简化求解算法,并通过算例的方式对信息集成框架简化求解算法的有效性进行了验证。简化求解算法的研究提升了泛综合评价在实际应用中的可操作性。"区域发展绩效的参与式评价"算例的构建,说明泛综合评价的理论为不同利益主体之间的民主决策提供了可能。本文的研究可为大数据背景下群体智慧的挖掘、民主决策的结果分析等实际应用问题提供理论和技术支撑。     

城市交通网络动态建模与交通行为研究

介绍了国家自然科学基金资助项目"城市交通网络中运量的动态平衡分配模型与算法"(79770006)研究工作的特色、研究的内容与进展,并从实际研究中解析研究工作的某些规律.     

交通路网中最优路径算法的道路权重选择

在交通路网中,寻找任意两点间最优路径是出行导航的基本功能.除了最优路径算法自身性能外,道路权重的选择也直接决定了寻径结果的优劣.现有最优路径算法通常以通行能力为道路权重,其可能导致不合理的寻径结果,同时也不具有全局负载均衡的能力.因此本文以Dijkstra算法为例,引入可达性概念作为道路权重,从而弥补以通行能力为道路权重的缺陷.     

双目标用户均衡下的交通流逐日动态演化模型

时间和费用是出行者在路径选择时关注的两个重要目标,许多研究将两者加权组合为单目标来考虑,存在一定缺陷.在静态交通分配模型的研究中,已有学者提出将两者分开考虑的双目标用户均衡.然而,在动态交通分配模型中,现有研究仍多以传统的单目标用户均衡作为交通流演化的最终状态.因此,本文针对双目标用户均衡,提出了一种新的基于路径流量更新的交通流逐日动态演化模型,假设出行者在每天的路径选择中会将出行时间和收费分开比较以决定是否变换路径.论文从理论上证明了该模型的收敛性,以及交通流演化的最终状态会达到双目标用户均衡,同时数值算例也验证了模型的有效性.     

在随机非线性价格冲击下的最优变现策略研究

在实践中,大规模交易者往往面临着价格冲击的内生流动性风险,因此交易者往往将其头寸进行分割、选择最优策略进行交易。我们对价格冲击模型作了一般性拓展,在交易对价格的影响为更接近于市场一般情况的随机、非线性价格冲击,建立了随机非线性价格冲击模型;以投资者的头寸变化作为交易策略的反映,结果表明在随机条件下考虑非线性价格冲击(二次价格冲击函数)时,投资者的变现速度明显地受到限制,在变现期的绝大部分时间内以恒定速度变现,同时对最优策略进行了参数的敏感性分析:价格波动系数σ、风险厌恶系数α越大,则前期变现速度越大、资产头寸减少越快;价格冲击系数γ、β及瞬时价格冲击波动率θ的增加,变现头寸的减少越接近于直线的形式。另外我们强调在决定最优变现时间时既要考虑内生最优变现时间而且也要考虑外在条件的要求,最终最优变现时间应是内外因素综合考虑的结果。     

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.     

随机旅行时间局内车辆路径问题的模型及其算法

人们在生活中会经常遇到随机旅行时间的局内车辆路径问题,如现实物流配送中的交通堵塞现象.文章在Laporte等的研究基础上,提出了一个考虑堵塞点动态产生、一个个遇到,堵塞时间为随机变量的模型,并构造了求解该模型的算法.     

随机网络瓶颈容量扩张相关机会规划模型

文章研究的问题为,在不确定环境中,怎样去增加网络中一组边的容量到一个指定的容量,以至于网络瓶颈扩张的费用不超过给定的总费用上限的概率尽可能的大.本文假定每一条边的单位扩张费用Wi是一个随机的变量,它服从一定的概率分布.带有随机单位扩张费用W的网络瓶颈容量扩张问题可以根据一些规则,列出它的相关机会规划模型的通用表达式.随后,本文将网络瓶颈容量算法、随机模拟方法和遗传算法合成在一起,设计出该问题的混合智能通用算法.最后,给出数值算例.     

固定需求交通网络的一般系统最优模型与性质

考虑用户社会经济特征和收入水平的差异性，在固定需求异质用户交通网络中，构建了一般系统最优数学规划模型并给出了一阶最优性条件，该模型适用于任何连续或有限间断点分布的用户时间价值． 进一步分析了一般系统与标准系统以及多用户类系统最优模型之间的关系． 研究表明: 当所有用户的时间价值一致时，一般系统最优模型退化为标准系统最优模型;当用户时间价值呈阶梯分布时，一般系统最优模型与多用户类系统最优模型是等价的．     

随机需求条件下产品退货政策协调与优化

本文研究了随机需求条件下基于退货的单周期单一产品逆向供应链模型.首先,研究了集中决策条件下集成厂商的利润函数,并讨论了实现利润最大化的最优性条件及其最优订货量;其次,在分散决策条件下,分别研究了制造商和销售商的利润函数,并讨论了销售商的最优性条件及其最优订货量;最后,在集中决策和分散决策模型的基础上,重点研究了供应链的协调与优化,得出了实现供应链协调的基本条件和两者之间的利润分配机制.通过制定批发价格和退货价格来实现两者之间的增加利润的任意分配.     

Stochastic Optimal Control for Staffing and Backlog Policies in a Two‐Stage Customized Service Supply Chain

Motivated by an oilfield services industry case study, we investigate the dynamic behavior of customized service supply chains by developing a two‐stage serial staffing model. Each stage holds no finished goods inventory, but rather only backlogs that can be managed by adjusting staffing levels. We develop optimal control policies to balance backlog costs against hiring and firing personnel costs'assuming shared backlog information—under both centralized and decentralized control. We examine when there is sufficient economic incentive for two completely decentralized stages to begin: (1) to share backlog information without centralizing control, or (2) to completely centralize control. These switching points are determined by the relative service and personnel costs of the two stages. From these results, we show that decentralizing control in many cases does not materially worsen performance, so long as information is shared. Moreover, in some cases, even sharing information is of only marginal benefit.     

基于贝叶斯Wishart波动模型的原油市场与股市动态相依性研究

针对时变相关系数矩阵在多变量随机波动模型的估计问题,构建了贝叶斯动态相关Wishart波动模型。在CC-MSV模型的基础上,设置精度矩阵服从Wishart分布,使得模型的相关系数矩阵具有时变特征。通过模型的统计结构分析,选择参数先验分布,设计相应的Gibbs-MTM-ARMS混合算法,据此估计模型参数;并利用上证综合指数、标普500指数与原油期货价格数据进行实证分析。研究结果表明：模型能够有效地刻画原油市场与股票市场的动态相依性;金融危机期间,股票市场与原油市场的相关性较强,并且难以判断正负方向;金融危机后,中国股票市场与原油市场呈现极微弱的相关性,而美国股票市场与原油市场的正相关性较为明显。