单线公交车辆组合调度与购车计划的双层规划模型

以单条公交线路为研究对象,针对线路双向及单向客流分布的不均衡性,建立了一种配合区间车的公交车辆组合调度与购车计划的双层规划模型,从系统的角度探讨了公交车辆组合调度与购车计划的有机联系。上层以车辆购置费用和企业运营成本最少为目标,满足规定服务水平的约束,下层在给定运力配置下对区间车和双向全程车的发车频率及区间车折返位置同时进行优化,追求乘客出行时间成本最少。为便于比较,同时建立了常规运营的单一调度与购车计划模型。给出了算例及客流需求灵敏度分析,验证了模型的有效性和优越性,与单一调度对比的结果表明:在客流分布不均衡和服务水平的强约束情况下,组合调度可以节省运力和减少乘客出行时间及其成本,而且在相同的购车计划下,不均衡差异越大,组合调度的优越性越明显。     

运力限制下区间车与全程车的组合调度模型

针对单条线路双向及单向客流分布的不均衡性, 并考虑实际运营中的运力限制条件, 建立了基于社会总体效益最优为目标、对区间车和双向全程车的发车频率及区间车折返位置同时进行优化的组合调度模型.通过一个算例进行验证, 探讨了在给定运力下组合调度最优发车频率、折返点位置和成本的关系, 并与优化的单一调度进行对比, 结果表明:在客流分布不均衡和运力限制的情况下, 组合调度比单一调度能有效减少系统成本和乘客平均出行时间, 运力限制越强, 组合调度带来的效益更加明显, 运力限制下可以通过组合策略减少系统成本, 且存在系统总成本最低的最佳运力配置.     

公交优化调度模型

对公交调度发车间隔的优化进行了研究。在合理假设的前提下 ,建立了以公交公司一天的总发车车次最少和乘客一天的总等车时间最短为目标的优化调度模型 ,并对该模型目标函数中的一些问题作了详细的分析讨论。结果表明 ,该模型兼顾了公交公司和乘客二者的利益 ,合理、实用     

考虑车辆运输能力限制的公交换乘优化

研究了车辆运输能力限制下的多个换乘点之间平均换乘等待时间的优化问题。在一定时间周期内,通过调整各公交线路的运营时刻表,在车辆运输能力约束条件下使乘客在各线路之间换乘等待时间最小,并采用遗传算法对该模型进行求解。优化结果表明:当车辆运输能力约束起作用时,相对于Shafahi等没有考虑车辆运输能力限制的研究,乘客的平均换乘等待时间增加了370%,该结果说明公交车辆运输能力对乘客换乘时间的影响明显,需作为主要因素在公交换乘优化中进一步考虑。     

公交调度模型及算法

建立了公交调度模型 ,给出了用遗传算法求解该模型的程序框图。用实际的运营数据对提出的模型及算法进行了验证。结果显示 ,提出的公交调度模型及其求解算法是可行的和有效的     

露天矿生产的车辆调度模型

通过线性规划建立了露天矿电铲车、卡车优化配置的数学模型,并以问题自身的特点为基础设计了相应的快速算法,得到了具体的生产计划.针对不同的调度准则,建立了线形规划模型.将调度准则转化为目标函数,将一系列关键因素如卡车的不等待要求等转化为约束条件,求解结果为与最优值误差很小的近优值,这就保证了结果的精确度和近优性,最后依此来调度卡车,这种方法使应用数学模型解决问题的过程变得清晰、简洁.     

接运公交时刻表与区域车辆调度的综合优化

考虑公交运营中时刻表设定与车辆调度具有很强的相关性,在车辆调度中引入区域调度模式,研究接运公交中时刻表与区域车辆调度的综合优化。首先,分析了区域调度模式应用在接运公交中的优势。然后,以乘客成本最小化、运营成本最小化为目标,分别给出了区域调度模式下的区域模型与单线调度模式下的单线模型。设计了求解区域模型的启发式算法,通过...     

求解多目标区域公交车辆调度问题的遗传算法

将区域公交车辆调度(RBSP)视为“部分班次被某车辆完成”的集合划分问题,考虑站场容量、补充燃料和返回站场最迟时间限制等约束因素,建立一类追求车辆利用效率和公交车辆调度方案的可靠度极大化的多目标混合整数规划模型.用约束法将该模型转为单目标规划问题,利用遗传算法求解该问题的非劣解.研究表明:公交调度方案的可靠性越高,车辆利用率越低.     

物流配送系统车辆调度的优化模型

对物流配送系统多车动态集货送货问题进行了研究.分别推导出任意策略下,顾客稀疏和顾客密集时顾客期望逗留时间的下界,证明了 mSQM(m Stochastic Queue Median)策略为顾客稀疏情况下的最优策略.     

轨道交通与常规公交计划调度协调模型

根据福利经济学理论,分析了轨道交通与常规公交运营协调系统的消费者剩余和生产者剩余;并以社会福利最大化为目标,分别建立了非协调计划调度模型和计划调度协调模型,同时给出了模型求解步骤。结合算例,对比分析了轨道交通与常规公交计划调度协调实施前后换乘网络的运营效果。结果表明,实行运营协调控制能够增加社会福利,使出行乘客和运营企业都获益。     

基于站点容量限制的公交效率网络设计模型

为解决效率网络设计问题,首先在定义运输效率的基础上构建了网络权重函数,运用带约束条件的k最短路径算法搜索备选效率线路,然后选择运输效率最高的线路布设在路网中;OD矩阵更新应用带控制系数的站点容量模型,并遵循就近原则分配超载流量。将模型用于梅河口市公交线网规划中,结果表明,所设计的公交线网是运输效率最高的,并满足相关设计规范,具有很高的理论与实用价值。     

高速公路应急车辆指挥调度优化模型

为改善高速公路突发事件的响应效率,利用整数规划,建立了应急车辆优化调度模型。定性分析了3种调度策略的流程,并采用简化方式进行了对比验证。结果表明:最近服务方式能显著缩短事件响应时间,在此基础上提出的模型服务方式,进一步改善了事件响应效率。     

公交专用道条件下公交车辆轨迹的Seq2Seq预测

即使在公交专用道条件下,因受前方车辆、站台通行能力、行人过街等因素影响,由路段上游到下游停车线持续一定时长的公交车辆轨迹仍然表现出较强的不确定性. 简单场景下的单一目标时间序列模型难以有效应对不确定性对公交车辆轨迹预测的影响. 针对上述问题,提出将车辆通过路段的整体轨迹表示为由多个相对简单的局部时间序列顺序组成的高维时间序列,应用循环神经网络的单层和多层循环编码器-解码器结构建立高维时间序列中局部序列和整体序列的映射关系,从当前时段轨迹序列开始依次循环预测每个局部序列直到获得未来时段的整体序列. 在实验验证中,采用杭州市文三路公交线路的实测GPS轨迹数据对2种结构进行训练和测试. 结果表明,所提方法优于现有流行的多步循环序列到序列方法,其中多层结构预测结果和复杂场景的泛化性能均优于单层结构.     

基于单服务台的公交车辆发车间隔优化模型

有效的公交车辆发车间隔优化模型是优化调度方案、改善公交服务的关健。根据单服务台排队模型的适用条件,对公交服务问题进行描述。从公交乘客和公交企业双方利益最大化出发,建立基于单服务台的公交车辆发车间隔优化模型,该模型将公交车站视为服务台,将相邻两车到达某站的时间间隔看成服务时间。以福州市41路公交调查数据对该模型进行验证,结果表明该模型具有简单和实用的特点。     

物流配送中心车辆调度模型与遗传算法设计

对带时间约束的物流配送中心车辆调度问题，采用混合整数规划方法进行建模，分析了该模型用精确算法进行求解的复杂性，指出对实际问题若完全采用精确算法求解往往达不到实时响应的要求，提出了遗传算法与启发式算法相结合的求解方法，将该问题分解为车辆分配和单一车辆路线安排两个相互关联的子问题进行求解，仿真结果表明，该算法是很有效的。     

城市配送车辆调度模型及算法设计

在分析城市货物配送和车辆调度特点的基础上,建立了追求总体效益最优的车辆调度多目标决策模型,并设计分派-节约启发式算法求解该模型。通过分派启发式算法保证最大程度地满足客户的要求,再利用节约算法保证了全局最优。最后对初始解进行局部和整体优化调整以得到较优解。基于该算法设计并开发了城市配送车辆调度系统,运行结果表明:该算法能够有效地解决城市配送的客户满意、总成本最低、配送车辆空载率最小的多目标决策问题。     

多配送中心车辆调度问题的DNA计算模型

提出了采用聚类分析最短距离分配法将多配送中心车辆调度问题动态地分解为多个单配送中心车辆调度问题进行求解的策略,并设计了求解单配送中心车辆调度问题的DNA计算模型,实现了使用常规的生物分离方法进行最优路径的选择.     

双车道路段公交车辆对交通流延误影响模型

根据路段上公交车运行的实际情况,分析了公交车辆行驶及停靠对车流的影响。流量较小的情况下,将公交车看作服务台,利用排队理论、间隙理论建立了公交车影响产生的延误模型;流量较大的情况下,结合车辆到达与服务图示,建立了延误模型,最后给出了计算实例。为评价路段服务水平、确定更合理的路阻函数提供了理论支持。