新质生产力发展视域下对智慧公路的认识与思考

新质生产力的加快布局为智慧公路发展带来了新的动力,智慧公路是新质生产力在交通运输领域的重要应用形态之一。针对目前智慧公路建设中存在的缺少对基础理论的系统解读、对新形势下发展态势评估不足等问题,在概述新质生产力发展形势与要求的基础上,利用内涵外延分析、黄金思维圈模型分析、SWOT态势分析、颠覆性创新辨识等方法对新质生产力视域下智慧公路发展的基础理论与发展态势进行研究。系统解读智慧公路“人享其行、物畅其流”的本质发展目标、“两阶段三步走”的战略部署和8个方面的重点任务,明确新形势下智慧公路发展的广阔前景和需要避免的劣势和风险,展望了公路交通大模型等10个新质生产力萌芽的发展方向,最后给出了辨识并培育新质生产力、注重道路使用者体验、创新投融资体系等8条可持续发展的建议,为新形势下智慧公路的发展提供理论支持。

发展交通运输领域新质生产力的内在逻辑、作用机理与推进路径

以新质生产力推动交通运输高质量发展是理论演进、技术变革、宏观要求和行业转型等共同的方向,在逻辑上有其必然性。通过分析交通运输与新质生产力的作用机理,认为发展交通运输领域新质生产力与加快建设交通强国、构建现代综合交通运输体系一脉相承,是交通运输高质量发展途径、方法的呈现形式,交通运输对于其他领域新质生产力培育也有很大的助力。新质生产力在交通运输领域的表现形式有交通运输新技术(新动能)、新模式(新业态)、新产业等三种。结合新质生产力对劳动者、生产资料和劳动对象的新要求,从人才、技术、产业和市场等角度研究并提出了交通运输领域新质生产力的推进路径,为发展交通运输领域新质生产力、推动交通运输高质量发展提供参考。

城市水灾下交通路网基础设施(群)韧性研究综述

从韧性研究角度出发,结合水动力模型与交通流理论,对城市水灾下交通路网基础设施(群)分析理论、运行机制、模型构建、安全管控、恢复提升等进行分析与阐述.首先,运用文献计量法,分析水灾下路网韧性研究概况与发展历程,明晰城市水灾下路网分析方向热点与演进历程;其次,从城市水淹计算与水灾交通路网2个角度,系统梳理城市雨洪场景与设施交互的计算理论;进而,分别从交通路网基础设施与城市水灾之间的相互影响、地上立交枢纽与地下交通设施水灾分析以及水灾下城市交通路网韧性分析与度量出发,阐述城市水灾与交通路网基础设施交互机制;然后,从灾前预防、灾中调度以及灾后恢复3个阶段,说明城市路网水灾处置与性能恢复策略.最后,归纳既有研究面临的主要问题与挑战,并从基于信息物理融合的智能调度、计入垂向尺度的交通设施抗水分析、面向实际场景的高精度恢复模型等方面,对极端气候下城市交通路网基础设施(群)韧性研究未来方向进行研判.

低碳视角下集成式纺织服装闭环供应链运作决策

纺织服装产业的蓬勃发展,不仅有效带动了社会经济的快速发展,同时也造成了废旧服装数量的日益剧增。为有效提高废旧服装回收效率及其利用率,兼顾供应链整体运营与生态环境的目标,文章设计分析了一个由供应商、制造商和零售商组成的三级纺织服装闭环供应链网络,其中零售商集成废旧服装的统一回收,制造商集成废旧服装的统一分类及再利用废旧服装的加工处理。鉴于服装回收处理过程中碳排放量高且分布不均这一现实问题,引入碳配额机制,以供应链整体收益和成本为目标,建立一个双目标决策优化模型,并对模型设计了约束求解方法。最后通过数值实验说明了本文所建模型的有效性和相应运营决策方案的合理最优性。相关研究结果表明:废旧纺织服装的回收处理尽管需要一定的运营成本,但从长期运营视角来看,其能够给供应链整体带来较大的潜在收益。零售商和制造商的集成化运营模式不仅可有效的降低供应链的整体运营成本,同时亦可有效提升供应链整体的协同运作效率。合理的碳配额机制可有效激励相关成员企业去绿色低碳运营,进而提升自身竞争力和可持续发展能力。相关研究成果不仅具有一定的理论价值,同时对政府和服装产业制定合理的碳配额机制,设计构建纺织服装闭环供应链网络具有一定的指导和借鉴意义。

基于DQN的自动化集装箱码头自动引导车多目标调度优化

以自动引导车利用率最大和能源消耗量最小为目标,建立AGV调度优化数学模型,设计7种不同调度策略作为可变调度策略空间,提炼自动引导车调度问题的状态特征和奖励函数,提出一种基于深度Q学习网络算法(deep Q-network,DQN)的可变调度策略的调度算法。算例分析结果表明:与GA算法和Q-learning算法相比,采用基于DQN的调度优化方法求得的调度方案可使自动引导车的利用率分别提高14.76%和19.92%;能源消耗方面,采用DQN算法求得的调度方案平均能耗与GA算法和Q-learning算法相比分别降低16.88%和10.77%。通过与固定调度策略相比,平均利用率提升12.39%,平均能耗降低7.58%。可见本文方法的求解质量更高,同时与固定策略相比验证了所提出可变策略的有效性。

不确定需求下物流配送网点选址多目标优化及仿真

物流配送需求的不确定性导致物流配送成本波动,增加了物流企业配送管理的难度,加剧了“最后一公里”末端配送不畅。以降低末端物流配送成本和缩短配送时间为优化目标,考虑快递包裹数量不确定情况下末端配送的运力水平和配送覆盖区域人口密度因素,提出了一种基于“0-1”整数规划模型的多重目标优化策略,建立了物流配送中心的动态选址模型,并用Anylogic进行了仿真验证。研究结果表明,在配送包裹数量短期大幅度波动的情况下,末端配送运力水平、网点位置和服务能力需要有差别调整才能达到降本增效的目的。

时间窗约束下农产品物流配送路径优化研究

农产品需求量增加对物流配送提出较高挑战,基于此提出时间窗约束下农产品物流配送路径优化方法研究。依客户预期服务时间需求,取混合时间窗约束函数确定时间窗、物流配送车辆最大载重、配送路径长度与物流配送车辆约束条件,构建农产品物流配送路径优化模型;基于农产品物流配送需求改进传统遗传算法,求解构建模型,即获农产品物流配送路径优化结果。实验结果显示:相较生鲜农产品多车型冷链物流车辆路径优化,所提方法最优农产品物流配送路径获取迭代次数更少、配送路径长度更短、总成本更低,应用性能更佳。

拥堵收费下考虑船主心理期望成本的过坝策略研究

本文针对内河航运中水利枢纽通航拥堵问题,在拥堵收费下引入心理期望成本,以探寻面向双过坝模式(通航建筑物过坝和翻坝转运)的优化策略。首先,应用非抢占式M/M/1排队系统,构建了以综合过坝成本为参考点的决策模型,提出了三种情形(无心理期望成本、通航建筑物过坝的心理期望成本、双过坝模式的心理期望成本)下的船舶过坝优化策略,并对比分析了通航建筑物过坝比率、船舶平均等待时间和过坝系统总成本;然后,引入对翻坝转运的补贴策略,通过调整心理期望成本水平,来影响船舶过坝策略选择;最后,以三峡工程为例,验证了上述模型的有效性。结果表明:在拥堵收费下,考虑船主心理期望成本,可以促进过坝方式的转移,降低船舶过坝平均等待时间,且双过坝模式中均考虑该因素更有利于提升通航效率;同时,实施翻坝转运补贴策略,能充分发挥心理期望成本的调节作用,从而有效缓解水利枢纽通航拥堵问题。

露天矿场景构建与运输过程动态仿真实验研究

针对露天矿运输系统复杂、影响因素众多等问题,开展了基于Blender开源软件的露天矿运输过程动态仿真实验研究。其主要研究内容为:提出了露天矿运输过程可视化动态仿真研究思路及开发环境,并基于Blender软件构建了露天矿运输场景三维模型;提出了“Blender+Python”的动态可视化仿真方案,初步搭建了了露天矿运输过程动态仿真框架及可视化展示方案;结合Sim Py离散事件仿真库、 Dijkstra算法等,研究了露天矿运输排队、路线优化等问题,实现了矿山运输过程的动态化仿真。实验结果表明,该方法提供了一种开展可视化仿真的新思路,具有开发环境简单、经济高效等特点,可用于高校类似课程开发、科研活动等方面。

考虑空载损失的非集中式共同配送订单分派及路径优化研究

物流活动的空载率居高不下源于路径规划不合理及企业间缺少合作,共同配送是降低空载损失的有效模式,但非集中式共同配送下物流企业可能基于被分派的订单选择自身成本最小的配送路径,从而导致共同配送联盟的空载损失变大。本文研究考虑空载损失的非集中式共同配送订单分派及路径优化,首先提出空载损失定义,权衡整个配送过程的成本最小和空载损失最小两个目标,基于非集中式共同配送的特征设计订单分派策略,进而建立订单分派及路径优化模型。设计了基于ε约束法的精确算法、改进的MOPSO(multiple objective particle swarm optimization)算法、多项式时间快速算法进行求解,并结合算例验证算法的有效性。数值分析结果表明,即使物流企业均追求自身成本最小化,提出的订单分派策略也可得到与全局优化相近的结果。

考虑客户满意度的实时取送货路径优化问题

针对即时配送订单出现的动态性、服务客户的满意度、末端配送路网的非对称性,在配送订单的时间窗限制下,建立实时取送货路径优化模型。通过定义并调整非对称网络系数,构建非对称配送网络,提出滚动时域忽略策略(Ignore策略)和滚动时域实时判断策略(Real-time策略)。Ignore策略要求配送员一旦出发,返回配送起点前忽略所有新出现的订单,Real-time策略要求配送途中实时判断当新订单出现时,是否返回起点取货,重新规划配送路线。使用数值仿真软件,在不同非对称系数、客户时间窗、订单数量等的情形下分析策略适用性。数值算例分析表明,Real-time策略适用于网络较大的情形,而网络较小且订单数量较少时,Ignore策略更适用。研究结果可为城市末端合单配送和路径优化策略提供新的思路和参考。

我国铁水联运标准化建设现状研究分析及对策建议

铁水联运标准化是助推铁水联运高质量发展的重要技术支撑。为明晰制约铁水联运高质量发展的标准化问题,准确把握铁水联运标准化工作任务,本文在文献调研、实地调研、专家座谈和问卷调研的基础上,全面梳理了我国铁水联运标准化取得的成绩,深入研究了基础设施标准不健全、服务规则不统一、危险货物界定标准不一致、信息交换标准有待完善、标准实施效果不佳等制约铁水联运高质量发展的标准化问题,并从重点标准制修订、标准实施评估、标准宣贯和推广应用等方面提出了对策建议,为加强铁水联运标准化工作提供决策支持。

多配送中心半开放式冷链物流配送路径优化

为了解决冷链物流服务的成本、质量以及运输产生的碳排放等问题,构建多中心半开放式冷链物流路径优化模型,并将各种动态变化融入该模型中。设计一种改进的NSGA-II算法并利用标准测试函数证实该算法具有较好的收敛性与多样性。通过算例实验,结果表明:与不考虑碳排放方案相比,考虑碳排放方案的配送成本增加了19.00%,运输距离减少了5.16%,碳排放成本降低了13.03%;与初始配送方案相比,实时优化方案的配送成本下降了29.78%,碳排放成本下降了23.19%,客户满意度增幅14.49%;与单配送中心模式相比,多配送中心模式的配送成本降低了27.30%,碳排放成本降低了48.89%,客户满意度提高了13.11%,从而为冷链物流企业带来一定的管理启示。

空铁综合运输网络结构特征实证分析

为探究中国空铁综合运输网络结构特性,以城市为节点,若城市间有航班或高铁则连边,以航班数量和高铁数量为权重,分别建立了3个加权网络:高铁子网络、航空子网络和空铁综合运输网络。首先,通过均值关联、三角中介中心度、加权谐波中心度指标对比研究了不同网络的关键节点;其次,通过聚类系数和平均最短路径长度研究了三个网络的小世界特性;再次,通过Newman算法研究了三个网络的社团结构;最后,通过加权网络效率为指标,研究了三个网络的鲁棒性。研究结果表明,北上广深是三个网络的三种不同加权中心度的排名都很靠前,是共有的最为关键的节点。三个网络都具有小世界特性,但只有高铁子网络的模块度值大于0.3,存在明显的社团结构,并被划分为了10个社团。空铁综合运输网络具有更好的加权网络效率,约为0.32,为三个网络中最高,节点失效时的加权效率变化最小,鲁棒性最强。可见空铁综合运输网络集成了高铁网络、航空网络的互补优势,网络结构特征优于单一运输网络。

考虑无人机能耗的卡车无人机同步配送研究

以现代物流领域中使用卡车和无人机进行末端配送为背景,为商用物流配送企业提供卡车与无人机同步配送的新方案,针对卡车无人机配送的成本较高且效率较低问题,考虑了无人机有效载荷、飞行状态对无人机能耗及实际飞行航程的影响,对非同步运行模型进行改进,提出了考虑无人机能耗的卡车无人机同步运行选址模型,利用粒子群算法求解,通过对比不同载荷,飞行状态,客户点规模和运行模式下的差异证明了本文的配送模式下无人机能耗对选址结果的影响,并使传统卡车配送最低选址成本分别降低了20.67%,25.77%,29.14%和19.47%,增强配送的时效性及准确率,为未来物流配送一体化研究提供依据.

空铁综合运输网络互补作用分析

为更好地发挥航空运输和高铁运输的优势,本文研究了空铁综合运输网络的互补作用。首先,以城市为节点,以航线/高铁线路为边,以单日航班频率/高铁班次频率为权值,构建了航空网络、高铁网络和空铁综合运输网络。其次,采用枚举法和遗传算法,基于网络加权效率研究了网络的鲁棒性,并识别出网络关键节点组合。再次,针对随机节点失效和关键节点失效两种情况,分别从鲁棒性、互补强度两个方面研究了高铁网络和航空网络的互补作用。结果显示:空铁综合运输网络的加权效率为0.317,明显高于航空网络0.268和高铁网络0.209,当独立的高铁网络不连通时,空铁综合运输网络仍然连通;当随机节点和关键节点失效时,高铁子网络对航空子网络的互补强度平均值分别为0.072和0.435,航空子网络对高铁子网络的互补强度平均值分别为0.217和0.368,关键节点失效时的互补作用更强。结果表明,空铁综合运输网络结合了航空网络和高铁网络的优势,具备更好的鲁棒性,航空网络和高铁网络能够发挥互补作用,且当关键节点失效时,互补作用更为明显。

低碳驱动下粮食转运枢纽选址及路径优化研究

为降低粮食运输的碳排放量,提高粮食运输效率,保障粮食运输安全,从定量分析的角度,构建低碳驱动下粮食转运枢纽选址-路径优化模型,并设计改进遗传算法对该模型求解,对中国现有粮食运输网络布局进行改进和优化,并选取粮食物流重点线路上的部分省会城市进行分析验证。结果表明:研究构建的轴辐式多式联运网络枢纽节点选址-路径优化模型及算法,可使粮食运输总成本降低13.87%,碳排放量降低11.70%,枢纽的平均转运饱和度提升9.66%。该方法适用于实际粮食运输过程,可实现粮食低碳高效运输,为低碳驱动下中国粮食转运枢纽选址及路径规划提供参考。

不确定需求条件下考虑风险公平的危险品运输网络设计问题

危险品运输事故具有低概率、高后果的特征,降低事故风险是危险品运输研究的重点。危险品运输产生风险的同时伴随着风险在空间上的分布不均衡,此前研究关注总风险最小和风险公平的权衡,但较少考虑不确定需求下的运输网络。运输需求波动可能引起风险增加,为了解决不确定需求下考虑风险公平的危险品网络设计问题,构建了危险品多起点-终点(OD)对运输网络设计的双层混合整数规划模型,上层和下层问题分别为监管者选择关闭路段以及承运人选择最优路径,并通过自适应遗传算法和局部搜索算法进行求解。通过实例分析发现,不同需求情景特别是部分OD对中断时产生不同的最优网络设计方案,采用的遗传算法相比局部搜索算法运行时间稍长情况下获得的解更优。

多卡车与多无人机协同配送路径优化问题研究

随着智能物流业的飞速发展,卡车和无人机协同运输系统在业界的探索性应用越来越引起学界研究的重视.本文研究了多卡车多无人机协同配送问题,以最小化系统的总成本为优化目标,建立一个混合整数规划模型.为了求解该模型,本研究还设计了一种基于列生成的求解算法,以及基于变邻域搜索算法的加速算法改进策略,进一步缩短求解时间.本研究通过大量数值实验验证了所提模型的有效性和算法的有效性,另外还通过一些敏感性分析实验提出了若干对实践有指导意义的管理启示。

高铁枢纽与城市轨道交通换乘流线仿真与优化

针对高铁枢纽与城市轨道交通换乘流线优化问题,以南京南站作为研究对象,建立全过程仿真模型,识别换乘瓶颈,采用梯度提升决策树法(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)确定参数重要度,提出改善方案.首先,分解换乘过程的行人与设施流线,分析高速铁路到达客流与城市轨道交通客流的分布特征.其次,使用AnyLogic软件建立高铁枢纽换乘城市轨道交通的全过程仿真模型,分析现状仿真结果,识别空间瓶颈.然后,设计不同优化类型下的措施参数及调整范围,形成不同参数组合方案.采取梯度提升决策树算法,识别不同措施参数的相对重要度,并据此确定改善措施的优先级.最后,依据措施的优先级,确定不同类型下的优化组合方案,选择机器学习全局可解释性方法对其进行优化效果分析,为不同场景下的服务改善提出建议.研究结果表明:换乘瓶颈主要集中于楼/扶梯通道设施以及闸机、售检票机等服务设施处;乘客换乘城轨的购票比例对平均换乘时间和单位时间最大换乘人数均起到重要影响,对于平均换乘时间,城轨自动售票机数量、购票时间、城轨进站服务时间、城轨进站闸机数量的影响相对较大,对于单位时间最大换乘人数,购票时间与城轨进站闸机服务时间的影响相对较大.为提高高铁枢纽换乘效率,建议推广电子客票和多种支付方式,优化购票及检票设施.