最优公交线路选择问题的数学模型及算法

公交线路选择问题是城市公共交通信息查询的重要内容，本文建立了满足不同公交线路查询者需求的最优线路选择模型并给出了相应的算法。首先通过引入各条公交线路直达最短距离矩阵构造了公交网络直达关系图（直达矩阵），在直达关系图（直达矩阵）上，利用修改了的最短路算法，即可求得最优换乘路线。根据出行者的不同需求，通过在直达关系图上定义不同的权系数，可以分别求得换乘次数最少的公交出行线路、经过站点最少的公交出行线路；通过修改最短路算法，可以求得出行耗时最少的线路及出行费用最低的线路，另外，本模型还可以综合考虑出行者的需求情况，求得出行者满意度最大的出行路线。     

城市交通多类型随机用户出行决策模型研究

考虑城市交通中有多类出行者的一般情况,在ATIS等交通信息系统的影响下,不同类型的出行者对路径出行时间有不同理解,用不同的参数来反映.在此基础上,给出考虑路径选择、方式选择、讫点选择及是否出行的多类型随机用户出行决策模型,证明了模型的一阶条件满足路径选择、方式选择、讫点选择及是否出行的条件,最后给出模型算法.     

非单调滤子曲率线搜索算法解无约束非凸优化

宇和濮在文[Yu Z S,Pu D G.A new nonmonotone line search technique for unconstrained optimization[J].J Comput Appl Math,2008,219:134-144]中提出了一种非单调的线搜索算法解无约束优化问题.和他们的工作不同,当优化问题非凸时,本文给出了一种非单调滤子曲率线搜索算法.通过使用海森矩阵的负曲率信息,算法产生的迭代序列被证明收敛于一个满足二阶充分性条件的点.在不需要假设极限点存在的情况下,证明了算法具有整体收敛性,而且分析了该算法的收敛速率.数值试验表明算法的有效性.     

混合启发式算法求解多配送人员车辆路径问题

为解决带时间窗和多配送人员的车辆路径问题,本文采用混合启发式算法对其进行求解。该算法主要由整数规划重组、局部搜索算法和模拟退火算法三部分组成。在算法中,整数规划重组有效提高了解的质量,局部搜索算法和模拟退火算法保证了算法搜索的深入性和广泛性。通过与CPLEX和禁忌搜索算法进行对比,证实了混合启发式算法实用价值更高,求解效果更好。     

局部加权邻域多粒度粗糙集

为处理粒度质量不均衡型数据,加权多粒度粗糙集及加权平均多粒度决策粗糙集被先后提出,其拓宽了多粒度粗糙集的应用范围。然而,随着数据规模剧增,传统模型已无法满足实际需求。利用矩阵算法计算近似算子有利于提高计算效率,但其空间复杂度相对较高。为此,本文提出局部加权邻域多粒度粗糙集模型,将局部粗糙集模型与矩阵理论相结合以降低矩阵算法的时间和空间复杂度。首先,给出局部加权邻域多粒度粗糙集模型的定义和性质;随后,设计出计算近似算子的矩阵算法。最后,通过实验在6个UCI数据集中验证局部算法比全局算法具有更高的时间效率。     

求解PageRank问题的Arnoldi-MSI算法

正1引言信息时代互联网技术的飞速发展,使得网络搜索引擎成为重要的信息检索工具.搜索引擎最核心的部分就是搜索算法的设计,在搜索算法中最著名的算法之一就是PageRank算法~([2]).PageRank问题就是求解Google矩阵A的首特征值1所对应的特征向量,即线性系统     

求解Sylvester矩阵方程的一种改进的梯度方法

提出了一种改进的梯度迭代算法来求解Sylvester矩阵方程和Lyapunov矩阵方程.该梯度算法是通过构造一种特殊的矩阵分裂,综合利用Jaucobi迭代算法和梯度迭代算法的求解思路.与已知的梯度算法相比,提高了算法的迭代效率.同时研究了该算法在满足初始条件下的收敛性.数值算例验证了该算法的有效性.     

多模式城市交通网络随机用户平衡配流模型

本文考虑了影响出行者选择出行方式的多种因素(如出行时间、花费、舒适性等),分析了多种交通方式并存的城市交通网络,基于随机用户平衡理论构造了多模式的交通配流模型,并证明了模型解的等价性和惟一性,给出了求解算法.     

基于手机信令大数据的城市居民出行OD预测

为得到具有客观性、动态性的居民出行起止点间交通出行量(OD trips),以中国移动手机信令大数据为基础,阐述了手机信令数据的来源与构成,针对城市居民出行目的,通过数据分析,设置10分钟为划分出行活动的阈值,提出基于手机信令数据获得的OD矩阵的原理与方法,应用数据挖掘技术,对贵阳市居民出行OD矩阵进行了预测.为进一步加强大数据与城市智能交通系统的融合,将得到的城市居民出行OD矩阵应用到真实的城市公交线网中.最后通过MicroCity平台,将数据结果实现可视化.分析结果表明:与传统OD调查方式相比,利用手机信令大数据获得的OD矩阵客观性、动态性较强,信息采集分析周期短,更容易与城市智能交通系统融合,应用可视化平台,可实时反映出城市公交运营状态,为城市智能规划和调度提供重要参考.     

求解带组换装时间单机调度问题的禁忌搜索算法

以包头某钢铁线材企业生产实际调度问题为背景,研究了一类带组换装时间的单机调度问题.由于该问题是NP难的,本文提出了一类适合该问题的禁忌搜索算法.此外,本文将问题性质引入了禁忌搜索算法以进一步提高算法寻优性能,降低算法运行时间.本文提出的算法在随机问题和实际问题上均进行了测试,实验结果表明,本文提出的算法能在不到10秒的时间内获得实际问题的一个近似最优解.     

校车站点及线路的优化设计

以高校新校区教师校车站点及线路安排为对象,首先针对乘车站点建立了双目标非线性规划模型,其中目标函数包括乘客到达站点的距离偏差最小与所有乘客到达站点的总的距离最小两个方面;站点确定后针对车辆数最少、车辆行驶的总距离最短、各辆车的运行距离均衡及各辆车的负荷均衡这4个目标建立针对线路优化的多目标非线性规划模型,并给出了解决这类问题的启发式优化算法.与目前国内外研究相比较,该模型与算法更实际,更具体的给出了问题的解答.     

多目标0-1规划的和声搜索算法

针对于多目标0-1规划问题,设计了一种和声算法对其进行求解,并在计算机上予以实现.经一系列算例测试,表明算法可行有效,可求解实际应用中的相应问题.由于和声搜索算法的时间复杂度较小,在计算效率上具有明显的优势.     

带集货和配送的多站点VRP优化算法研究

带集货和配送的多站点车辆路线问题(M DVRPPD)是经典VRP的扩展,是多个站点和若干客户既有需求又有供给的VRP问题.研究了该问题的模型并提出了求解该问题的多阶段启发式算法,即先用临界客户的思想把多站点转换为单一站点问题,再使用基于SFC的分组方法来构造初始解,并运用3-opt算法优化回路,之后采用插入算法改善解的可行性,从而得到最终优化解.最后通过实例计算证明了该方法解决M DVRPPD问题的实用可行性和科学有效性.     

多行程车辆路径问题中变邻域搜索算法的应用

多行程车辆路径问题是标准车辆路径问题的一个变体,每个车辆在运行期间可以使用不止一次.对于这种NP-HARD问题,提出了一个改进变邻域搜索算法并设计了四个邻域结构用于求解和制定多行程路径问题的调度规划.算法测试了一组标准实例问题,获得的解决方法与文献中提出的三种不同数据集进行比较计算证明,算法提供了较高质量的求解结果.最后采用三个标准函数进行数值计算,与PSO和GA算法进行比较证明,提出的VNS算法虽然运行花费时间较长,但是达到全局收敛性的比率和全局收敛性都远超其他两种算法.     

用随机奇异值分解算法求解矩阵恢复问题

本文研究了大型低秩矩阵恢复问题.利用随机奇异值分解（RSVD）算法,对稀疏矩阵做奇异值分解.该算法与Lanczos方法相比,在误差精度一致的同时运算时间大大降低,且该算法对相对低秩矩阵也有效.     

用随机奇异值分解算法求解矩阵恢复问题（英文）

本文研究了大型低秩矩阵恢复问题.利用随机奇异值分解(RSVD)算法,对稀疏矩阵做奇异值分解.该算法与Lanczos方法相比,在误差精度一致的同时运算时间大大降低,且该算法对相对低秩矩阵也有效.     

整数扩展欧几里得矩阵序列的选择项算法的修正

Wang和Pan提出了一个计算整数扩展欧几里得矩阵序列的选择项的算法,并把此算法应用于模有理数重构问题和数值有理数重构问题.这个算法仅消耗接近线性的时间复杂度,与目前已知的整数gcd算法的最佳时间复杂度相一致,而整数gcd算法只是此算法的一个特殊情形.分析了这个算法,指出了算法中由于考虑的不够全面而存在的错误,补充了矩阵序列性质的理论部分,并修正这个算法.     

非线性极大极小系统全局优化算法的分析

非线性极大极小系统的全局优化可用于柔性制造和智能交通的决策与控制.实现了非线性极大极小系统的全局优化算法的仿真,并进行了计算时间分析.数值实验表明了全局优化算法的可行性.算法的计算时间主要由系统的优化极大射影矩阵数目决定,而优化极大射影矩阵数目与系统解析式中单极大式的系数紧密相关,系数取值越分散,简约极大射影矩阵的效果越好,计算效率越高.     

基于模糊判断矩阵满意一致性的方案排序研究

应用模糊判断矩阵的完全一致性进行多属性方案排序因其条件较苛刻，有时会存在与专家原始判断意见偏离较大的缺陷。为此本文提出了一种基于满意一致性的排序新方法。首先提出了顺序模糊判断矩阵的概念，证明了任何满足满意一致性的模糊判断矩阵均存在顺序模糊判断矩阵。然后给出了顺序模糊判断矩阵的影子矩阵所具有的性质，并且根据这些性质对满足满意一致性的模糊判断矩阵提出了方案排序算法，最后进行了算例分析。从分析可知：这种基于满意一致性进行排序的算法不仅简便、实用，而且更符合专家的原始判断。     

多类型公共自行车调运问题

公共自行车是我国正大力发展的低碳交通出行模式,加强公共自行车调运优化是提升自行车出行吸引力的关键要素。通过对公共自行车调运背景分析,提出了一类多类型公共自行车的调运优化问题。针对现实生活中租赁站点内公共自行车不均衡的情况,建立了以总成本最小为目标的混合整数线性规划模型,并提出一种改进的混合禁忌搜索对问题进行求解。通过数值实验分析了问题特性并验证了算法性能。实验结果表明非均衡惩罚系数决定了租赁站点各类自行车的装卸载数量,并影响了调配车辆的运行路线,是实现多类型公共自行车均衡优化的关键因素。不同类型自行车的替代策略使得调运决策更加灵活。混合禁忌搜索可以求解更大规模的问题,并能在短时间内求得较好质量的解。