基于用户异质性的旅游巴士定价研究

考虑不同年龄的游客对单位时间价值敏感程度不同,研究旅游巴士定价问题。针对小汽车与旅游巴士2种出行方式的竞争旅游交通系统,在假设不同年龄阶段游客的单位时间价值随年龄呈不同的线性关系下,结合出行成本,构建旅游巴士公司的收益模型,讨论3类游客不同比例及单位时间价值系数的变化对定价和收益的影响。结果表明,当成年型游客比例和单位时间价值系数增大时,旅游巴士公司的最优定价及最优收益呈下降的趋势;可根据客流情况对票价进行合理调整,同时可通过降低游客出行时间成本来吸引更多游客,以期得到更好的收益。     

动态搜索算法求解时间依赖型旅行商问题研究

时间依赖型旅行商问题(TDTSP)是旅行商问题(TSP)的延伸.在该问题中,任意两节点间的旅行时间(成本)不仅取决于节点间的距离,还依赖于一天中具体时段或节点在哈密顿圈中所处的具体位置.对基于节点所处哈密顿圈中具体位置的TDTSP问题建立相应的数学模型,并提出求解该问题的动态搜索算法.通过实验仿真,验证了动态搜索算法优于目前在邻域搜索领域求解该问题最有效的动态规划启发式算法.     

基于分支定价算法的多时间窗家庭医护人员调度问题研究

为了减少医护人员调度成本，提高客户满意度，研究了家庭医疗护理人员调度问题。考虑客户具有多个可接受服务的时间窗，并对不同时间窗具有不同偏好的特性，建立以总运营成本最小、满意度最大为目标的数学模型。基于Dantzig-Wolfe分解原理将所建模型重构为集合划分主问题和含多时间窗的最短路径子问题模型。运用将列生成嵌入分支定界框架中的分支定价算法对问题求解，并根据多时间窗的问题特性设计了快速获得初始解的随机贪心算法和求解子问题的改进标签算法。对50组算例进行测试，将所提出的算法与CPLEX对比，验证了算法的有效性。最后比较单时间窗和多时间窗算例结果发现，客户提供多个可接受服务的时间窗能有效降低调度成本。     

需求可拆分的无人机与卡车协同路径优化问题

基于无人机配送优势,提出一类无人机与卡车分区域协同配送问题。考虑需求稀疏地区由无人机配送,需求密集地区由卡车与无人机协同配送的情形。由于无人机的载重能力较小,无人机访问的顾客需求允许被拆分。结合无人机与卡车的访问路径关系,以最小化运输成本和使用卡车的人力成本为目标建立混合整数规划模型,并设计一种改进变邻域搜索算法对问题进行求解。小规模算例的特性分析表明,运输成本对无人机的载重能力及单位运输成本敏感性较高。多个不同规模的算例测试表明,改进变邻域搜索算法能在较短时间内有效求解各规模算例,且算法稳定性较好。     

共享单车调配路线优化问题研究

随着共享单车的普及,投放数量在急剧增加。由于公共资源有限,导致共享单车乱停乱放现象严重,因此需要合理控制各站点单车的库存量。共享单车的调配路线优化是优化站点库存量的主要手段之一。同时,共享单车种类也越来越多(如单人车、双人车以及带婴儿座椅单车等等),为了满足用户多样化的需求,在调配过程中需要考虑各类型共享单车的均衡问题。研究了一类时变环境下的多类型共享单车调配路线优化问题,结合不同类型单车之间的替代特性,建立了混合整数规划模型,并设计了混合禁忌搜索算法对问题进行求解。数值实验表明替代策略既可以有效减少调运总成本,混合禁忌搜索能求解大规模算例,并且能得到质量较好的解。