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为实现动态路网中的危险品运输路径优化,以期为运输商的路径选择提供决策支持,分析了运输网络的随机时间依赖(STD)特征,对分段连续时间区间内各路段的行程时间和受影响人数进行曲线拟合.考虑到达时间窗的约束,以行程时间和运输风险的随机属性值为优化准则,建立0-1整数规划模型.结合STD网络的FIFO性质设计了两阶段多维标号修正算法,得到不同出发时刻以给定置信水平满足时间窗约束的非支配路径集合,并提出准则权重和阈值支配方法,实现计算效率和求解质量的均衡.研究结果表明:危险品在STD路网中的行程时间和运输风险与到达时间窗的设置和出发时刻的选取有关;生成的非支配路径取决于出发时刻和运输商的选择偏好,非支配路径的数量取决于支配阈值的大小;不同类型运输商可根据准时到达置信水平来选择出发时刻与运输路径的最优组合. 相似文献
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分布式系统中的并发进程具有明显的并发、异步及分布性,而Petri网是模拟与分析并发、异步、分布式系统的有效工具.为此通过引入Petri网,给出了分布式系统局部并发进程等待的Petri网模型及死锁检测方法,提出了全链路合成的概念,利用全链路合成技术组装了全局并发进程等待的Petri网模型,给出了判断整个系统是否出现死锁的充分必要条件. 相似文献
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针对目前高铁票价单一、客运收益率低、区段客流不均衡等问题,提出基于客流分配的高铁票价调整策略。首先,分析影响旅客出行选择行为的相关因素,构建包含经济性、快速性、便捷性和舒适性四项指标的广义出行费用函数;然后,建立兼顾高铁客运管理部门收益最大化和旅客出行费用最小化的双层规划模型,其中上层规划通过制定票价调整策略实现高铁客运收益最大化,下层规划以旅客广义出行费用最小为目标,利用区段不同车次间的竞合关系构建随机用户均衡(SUE)分配模型,同时采用基于改进Logit分配模型的相继平均法(MSA)进行求解;最后,结合案例验证了所提票价调整策略能够有效地平衡区段客流,降低旅客出行成本并在一定程度上提高客运收益。结果分析表明该票价调整策略能够为铁路客运管理部门优化票价体系、制定票价调整方案提供决策支持与方法指导。 相似文献
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为了研究交通拥堵问题,同时了解交通拥挤形成的过程以及驾驶员自身特性对交通流稳定性的影响.本文基于复杂网络同步理论,对一类考虑前后车效应的时变时滞最优速度车辆跟驰模型的稳定性进行了研究.利用Lyapunov稳定性理论,通过设计基于速度和车头间距的自适应控制器使得该车辆跟驰模型趋于稳定,并得到了模型稳定性的条件.此外,在车辆受到随机外部扰动的情形下,研究了该模型的稳定性.最后,采用MATLAB仿真技术进行了数值模拟,结果表明在本文设计的控制器下,考虑前后车效应的时变时滞最优速度车辆跟驰模型快速趋于稳定,拥堵现象得到了有效的缓解. 相似文献
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针对城市交通网络中旅客在公共交通出行路径选择时面临的地铁与公交双层网络在换乘衔接协同中存在的部分换乘站点之间距离过远、衔接导向不明确、局部换乘供需不平衡等问题,提出基于双层复杂网络的城市交通网络协同优化方法。首先,采用逻辑网络拓扑方法对城市交通网络进行拓扑,并基于复杂网络理论建立地铁-公交双层网络模型。然后,以换乘车站为研究对象,提出一种基于K-shell分解法和中心性权重分配的节点重要度评价方法,对大规模网络中的地铁、公交车站进行粗粒度和细粒度划分和识别,并在此基础上提出一种相互激励的双层城市交通网络协同优化方法,即在双层网络结构优化中引入复杂网络理论中对于网络拓扑中节点重要度的识别和筛选方法,通过对路径选择中高集聚效应的识别和有利节点的定位更新双层网络结构以优化现有网络的车站布局和衔接关系。最后,将提出的方法应用于成都市地铁-公交网络,优化了现有网络结构,得到了现有网络的最佳优化节点位置和优化数量,并且通过相关指标系统验证了该方法的有效性。实验结果表明,采用该方法优化32次后的网络全局效率达到最优,和平均最短路径的优化效果分别为15.89%、16.97%,旅客换乘行为提升57.44个百分点;优化方法对旅行成本在8000~12000 m的可达性影响最明显,优化效果平均达到23.44%;同时引入双层网络速度比和单位交通成本比,突出了不同运营状况下交通网络对协同优化过程的反应和敏感度的不同。 相似文献
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文章对电脑信息安全等知识进行了全方位的分析,该层次的要素非常多,此处关键的讲述其定义以及应对方法等等的一些内容。 相似文献
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多车型绿色车辆路径问题优化模型 总被引:1,自引:0,他引:1
为降低物流配送过程中车辆产生的废气污染,在传统带时间窗车辆路径问题(VRPTW)的基础上,从节能减排的角度出发,引入了油耗和碳排放量的近似计算方法,建立了带时间窗的多车型绿色车辆路径问题模型(G-MVRPTW)。该模型将总成本最小作为优化目标来寻找环境友好型绿色路径,同时设计了改进的禁忌搜索算法求解该问题。该算法在初始解和邻域解的生成时,规定子路径内客户序号顺序按照各个客户点最迟开始服务时间和时间窗大小升序排列。同时,通过最少子路径、子路径总费用和超载量三个指标,改进了解的评价函数,并采用了减少早熟可能性的机制。最后,通过数值实验验证了所提模型和算法的有效性和可行性。实验结果表明,吨公里指标能更好衡量油耗和碳排放成本,新能源车投入运输市场将是新的趋势,可为低碳运输及管理提供决策支持和方法指导。 相似文献
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针对应急前期运输商自有车辆不足的实际背景,采用自有车辆和第三方租用车辆共同配送的运输模式,对混合车辆路径的组合优化问题进行研究。首先,考虑需求点和运输商的不同利益诉求,以系统满意度最大、系统配送时间和总成本最小为优化目标,建立带软时间窗的多目标混合车辆路径优化模型。其次,考虑NSGA-Ⅱ算法在求解该类问题时收敛性差和Pareto前沿分布不均匀的缺点,将蚁群算法的启发式策略和信息素正反馈机制用于生成子代种群,非支配排序策略模型用于指导算法的多目标择优过程,并引入变邻域下降搜索以扩大搜索空间,提出求解多目标的非支配排序蚁群算法以突破原有算法瓶颈。算例表明:构建的模型可对决策者在不同的情境下依据不同的优化目标选择合理的路径提供参考,提出的算法在求解不同规模的问题和不同分布类型的问题中均表现出较好的性能。 相似文献
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为求解具有二部图特点的二次指派问题,提出一种基于熵收敛的改进蚁群算法(EC-IACA)。首先,为提高初始种群解的质量,提出了基于假定应急物流中心的贪婪思想与设施交互次数相结合的初始化方法,并用当前最优解来设置初始值,较少搜索的盲目性;其次,使用一种伪随机比例规则,引入先验概率来引导状态转移,用已得到的部分解和未遍历完指派集的状态对启发信息进行动态改进,以此增强算法的收敛速度;然后,应用自适应策略对信息素进行更新来避免早熟,运用2-opt邻域结构对历史最优解进行局部搜索,以此提高算法的局部搜索性能;最后,在算法后期引入信息素平滑机制来增强解的多样性,并引入信息熵来分析算法的收敛性。仿真计算实验和算法比较验证了EC-IACA的优化性能。 相似文献