城市交通投资结构调整与交通需求互动优化模型研究

城市交通投资结构研究有助于了解交通供给能力特征,缓解城市交通拥堵状况.北京市在过去的十几年来大量的交通资金投入到道路建设中,但并没有从根本上扭转日益突出的交通供需矛盾状况.从交通投资与交通需求的关系出发,探讨投资方向和投资力度对交通供需结构的影响.给出交通投资结构阶段统计特征、分析了北京市"七五"至"十五"时期交通投资系统与交通需求、交通供给和社会经济系统关系.应用多目标优化方法,并运用M atlab软件计算不同交通结构情境下的交通投资取向、结构、管理上提出建议.     

随机需求下UE-CN混合交通均衡分配的效率损失

在交通网络中,用户的出行需求通常是随机的,而且不同类型用户的路径选择原则存在着差异.基于UE用户和CN用户路径选择原则的异质性,对随机需求下该类混合交通均衡分配的效率损失进行研究.构建了随机需求下UE-CN混合交通均衡分配的变分不等式模型;其次,运用非线性规划方法得到了路段出行时间成本为单项式函数时的效率损失上界表达式,进而探讨了需求还服从对数正态分布时的效率损失上界情况;最后,给出了数值算例.研究结果表明,单项式成本函数时的效率损失上界依赖于其最高次幂和CN用户的数目;当需求为对数正态分布时还和最大变异系数相关.数值算例表明解析方法是可行的.     

路段容量约束弹性需求交通均衡分配近似算法

本文研究了带路段容量约束弹性需求用户均衡交通分配问题及其近似解法.采用超需求模型将弹性需求转化为固定需求,提出了一种带路段容量约束弹性需求用户均衡交通分配近似算法.该算法在迭代过程中,通过不断自适应调节排队延误因子、误差因子来近似真实路段行驶时间,使路段流量逐步满足约束条件,最终达到广义用户均衡.这种方法克服了容量约束弹性需求用户均衡分配计算量大及随机分配法要求枚举所有路径的困难.随后证明了算法的收敛性,并对一个小型路网进行了数值试验.     

基于预判发货的网络零售商双模式批量配送研究

基于预判发货的背景,考虑订单处理中心和配送站之间存在第三方物流和自营物流两种配送模式,研究了B2C网络零售商的动态批量配送问题。首先利用混合整数规划构建了一个三级供应链系统下的动态批量配送模型,接着采用网络流规划的技术重新建模,并在其基础上对最优解的性质进行了分析,进而设计了计算时间复杂度为O(T²)的精确动态规划求解算法。最后用算例实验验证了该算法的有效性和适用性。     

随机需求下直销多商品流供应链网络均衡模型

建立了随机需求下直销多商品流供应链网络均衡模型,导出了供应链网络达到均衡的条件,它等价于一个有限维变分不等式.通过构建修改拟牛顿法,获得了随机需求下直销多商品流供应链网络均衡模型的解(变分不等式的解),并给出了1个算例,验证了模型的正确性和算法的可行性.     

随机需求下的多条竞争供应链的网络均衡模型

针对供应链与供应链竞争问题,研究随机需求下多条竞争供应链网络之间的竞争行为。通过定义产品市场链说明供应链网络之间是如何竞争的,在市场需求是随机且产品的品牌有差异的情况下,利用多项式logit模型以及变分不等式的方法,构建了具有随机需求的多条竞争供应链的网络均衡模型.模型很好的刻画了包含多条供应链,且每条供应链具有多个层次的供应链网络之间的竞争行为,研究表明供应链与供应链的竞争可以看作是由核心企业所决定的供应链网络之间的竞争.最后,通过一个算例说明了模型的合理性和有效性.     

收费机制下一类随机需求混合交通均衡分配的非合作代价

运用算法博弈论探讨一类随机需求混合交通均衡分配在收费机制下的非合作代价.首先,构建了收费机制下随机需求UE-CN混合交通均衡分配的变分不等式模型.其次,运用解析推导法分别得到单项式出行成本函数下是否将收费作为系统总成本一部分时,该类混合交通均衡分配的非合作代价上界表达式.在此基础上,探讨了出行需求服从对数正态分布时的非合作代价上界表达式.并以数值算例验证所得结论.     

弹性需求下路段相互影响的交通网络均衡模型

本文利用网络用户均衡原理,对弹性需求下路段相互影响的交通配流问题进行研究,给了弹性需求下路段相互影响的网络均衡条件,建立了与均衡条件等价的变分不等式模型,论证了模型解的存在性和唯一性.     

考虑禁左条件的用户均衡交通配流模型与算法

交叉口处左转车流是对车流量影响较大的一个流向,也是造成城市交通拥挤和交通事故的关键因素之一,所以越来越多的城市路网选择在交叉口禁止左转来保障主干路车流通畅.在禁左的情况下,出行者究竟如何选择出行路径,究竟应该在哪些交叉口采取禁左管理可以使网络总旅行时间最小?针对以上两个问题,将根据用户均衡(UE)原理,建立考虑交叉口禁左条件的交通配流双层规划模型.利用Frank-Wolfe算法,对下层模型中的出行车辆进行配流,并返回到上层模型计算网络总旅行时间,通过遗传算法确定设置禁左交叉口位置,使得网络总旅行时间达到最小.根据数值算例,展现合理设置禁左交叉口的位置,可以使得交通网络总费用减小.     

OD估计双层规划扩展模型

利用双层规划模型进行OD估计,建立双层规划扩展模型.考虑OD估计问题中的随机误差,基于Bayes估计和多元正态分布建立上层目标函数;考虑用户路径选择行为的随机性,基于随机用户均衡建立需求可变动的下层目标函数,同时该扩展模型能适应我国混合交通的实际,既能适用于拥挤网络、也能适用于非拥挤网络,最后通过算例证明此模型的有效性.     

基于网络等级特征与VMS的交叉巢式Logit模型

基于等级特征与可变信息板(VMS)研究了交叉巢式Logit(CNL)模型及网络交通流分配。综合幂函数与指数函数表示方法给出新的信息效用衰减因子,结合道路等级特征表示VMS对车流的影响系数及CNL模型的分配系数;给出等级结构道路网络的随机用户均衡条件下的交叉巢式Logit路径选择模型及其等价数学规划,并设计网络流分配算法。通过实例网络的计算与分析,得到一些有意义的结论:等级结构越显著的路网总出行时间费用越低且其分散参数(θ)弹性绝对值越大;对具有较强随机性的实际路网,若增加一定的确定性则节省更多网络总出行时间;道路网络中设置了VMS时总出行时间受分散参数的影响更小。     

流量管理中信息重发问题的研究

信息重发在通信网络中广泛存在。通过对信息重发问题的研究，建立了概率模型，分析了信息到达流的各种性质，得到了到达间隔时间的分布及平均到达速率等重要性能指标，利用数值实验对理论结论进行了验证。所得结果对网络流量管理和拥塞控制有一定的参考价值。     

结点有约束的交通网络最短路径模型

结点有约束的网络是一类特殊的网络，如具有禁止通行限制信息的交通路网等，由于最短路径的求解是有后效性的，经典的Dijkstra算法等不能直接用来求解该问题，本文提出了一种结点有约束的交通网络最短路径建模方法，该方法所建模型为一般网络模型，可用任一传统高效的算法求其最短路径，从根本上降低了问题的复杂性，为很好地解决交通、通信等领域中的此类问题提供了有益的方法。     

停车场规划的分片凸规划-建模、算法及应用

本研究停车场选址问题。本抓住主要矛盾，建立实用停车场选址的分片凸规划模型。设计往复调整、下降迭代相结合的算法。并在常州市交通管理规划应用中取得了良好的效果。     

多方式弹性需求下公交定价双层规划模型

为描述多方式城市交通网络下公交定价与出行选择行为的相互作用与影响,将出行方式选择与路径选择涵盖于同一网络,建立了上层模型分别以企业利润最大化、乘客出行成本最小化和社会福利最大化为目标函数,下层模型为多方式弹性需求随机用户配流模型的公交定价双层规划模型。运用改进遗传算法对模型整体进行求解,下层模型采用综合对角化算法和MSA算法的组合求解算法。最后,设计了一个算例以说明模型应用。结果表明:运用双层规划模型所确定的公交票价较传统静态票价可使政府、企业及出行者三方都获得更高收益,且上层模型以社会福利最大化为目标函数能代表社会群体中多数人利益,优化效果最为理想。     

基于Markov更新过程的城市交通网络级联失效评价模型

根据路段单元状态与其功能之间的关系,给出了路段单元状态的‘失效—非失效’二态表示方法,进一步根据网络中路段单元之间的连接关系,提出了道路交通网络‘级联失效’态的定义及识别方法;利用更新理论及Markov链相关理论,分析了道路交通网络级联失效态—非级联失效态持续时间随机变化的概率分布规律,给出了对假想分布的未知参数进行估计及对假想分布进行假设检验的方法,并提出了以失效次数及转移概率为主要评价参数的交通网络级联失效评价模型。以一个实际路网为例,对模型进行了标定,将标定好的模型评价结果与实际观察结果进行了比对,结果显示模型具有较好的实用性。     

智能制造模式下基于改进BP-ARIMA组合模型产品需求预测方法

为有效预测智能制造模式下的不确定性需求,提出自回归移动平均模型ARIMA和改进BP神经网络的组合模型,对预测数据中包含线性规律的Lt以及非线性规律的ε_t进行模拟和分析,以解决预测有效性和精度问题.通过数据样本构建,对ARIMA模型结构进行辨识,确定p,d,q参数,并对模型进行诊断和检验;在此基础上进行需求数据一次预测;通过连接权值的修正降低BP神经网络学习误差,并对一次预测结果与原需求数据样本存在的误差进行二次预测.实例数据分析表明:组合模型的预测精度较ARIMA模型有显著提高,因此组合预测模型在预测效果上具有合理性和有效性.