计算机在高速公路收费系统中的应用及ETC系统设计

对吉林省高速公路收费系统中计算机的应用做了介绍，并根据未来发展的不停车收费系统(ETC)做了介绍，对ECP系统中有关计算机的知识做了论述，以使我省的ETC收费系统有突破性进展。     

公交IC卡收费系统与客流数据采集、处理

根据目前国内公交收费的发展趋势,设计出用于对客流等数据采集的IC卡自动收费系统,并提出利用它来进行客流等数据采集、处理的新方案.与人工调查相比,它的投入小得多,并且可以提供大量详细、准确的动态数据,对城市公交以及公交的智能化调度、线路的开辟、优化、站点的设置等都具有极其重要的意义.     

改进蚁群算法优化周期性车辆路径问题

周期性车辆路径问题(PVRP)是标准车辆路径问题(VRP)的扩展,PVRP将配送期由单一配送期延伸到T(T＞1)期,因此,PVRP需要优化每个配送期的顾客组合和配送路径。由于PVRP是一个内嵌VRP的问题,其比标准VRP问题更加复杂,难于求解。本文采用蚁群算法对PVRP进行求解,并提出采用两种改进措施——多维信息素的运用和基于扫描法的局部优化方法来提高算法的性能。最后,通过9个经典PVRP算例对该算法进行了数据实验,结果表明本文提出的改进蚁群算法求解PVRP问题是可行有效的,同时也表明两种改进措施可以显著提高算法的性能。     

基于需求预测的单向共享电动汽车车辆调度方法

用户出行需求的不均衡性和潮汐性造成站点之间的车辆库存不平衡,阻碍了单向共享电动汽车行业的发展.在充分考虑用户实际需求的随机性和时效性的基础上,提出一种单向共享电动汽车车辆调度方法.其采用长短期记忆神经网络对站点车辆需求进行预测,进而建立以调度成本、库存成本和潜在损失收益均最小的多目标调度模型,并采用遗传模拟退火混合算法求最优解.实证研究表明了该方法的合理性和优越性.     

动态需求背景下的出租车运力规模优化方法

基于出租车需求与运力规模之间的动态制衡关系,建立确定出租车运力规模的双层规划模型. 上层模型以高峰时段乘客等车时间最短和平峰时段出租车空载率最低为目标,建立双目标规划模型;下层模型建立需求与运力规模之间的动态变化关系,求出当前运力下的出租车需求. 采用遗传算法和线性迭代法对模型求解,并以大连市出租车现状为实例进行分析. 研究表明,大连市目前的出租车运力规模偏低,导致高峰期间乘客等车时间偏长,与大连市的情况相符. 另外,在运力规模存在较大不足时,增加运力可以大量吸引出租车需求,当需求与运力规模接近平衡时,需求对运力的增长不再敏感.     

一种汽车快修连锁店双层规划选址模型

伴随汽车后市场需求的持续增长,我国汽车快修连锁业发展迅猛.品牌扩张过程中,从众多候选店中合理地选择加盟店是首要难题.针对此问题,构建了汽车快修连锁店双层规划选址模型,其上层以总店收益最大为目标,下层以单店平均运营成本最小为目标.进而,以大连市汽车快修连锁店选址为例展开了应用研究,构建双层模型并求解,从40个候选店中选出最佳的连锁规模、地址以及最优配送路径,验证了所提模型的合理性和正确性.     

蚁群算法在西餐连锁店配送路径中应用

西餐连锁店的路径优化是各连锁店食品配送路线的优化,要求满足各连锁店时间窗的约束,可抽象为带时间窗的车辆路径问题(VRPTW).文中采用启发式算法对VRPTW求解.为正确衡量信息素和期望值浓度在进化的不同阶段对算法的贡献,引入了一种自适应转移策略来提高算法的求解效率,并通过综合考虑全局和局部信息的更新策略——蚁权策略进行信息素更新,加快算法的收敛速度.最后,通过11个经典VRPTW对该算法的性能进行了检验.并以大连市西餐连锁店为研究对象,运用本文所提出的蚁群算法求解大连市西餐连锁店的配送路线.