潮汐客流需求驱动的地铁列车不成对运行图节能优化方法

针对城市轨道交通客流潮汐现象引起的大客流方向乘客滞留和小客流方向运力虚靡且牵引能耗高的问题,本文提出一种结合快慢车和变编组的不成对运输组织策略,并结合变编组技术提升运力供给灵活度的同时减少运能浪费,此外,开行部分跨站快车加速车底周转。基于此,构建开行方案、时刻表与车底运用计划协同优化模型,决策列车的双向开行频率、编组类型、停站方案、首站发车时刻及车底周转计划,从而最小化乘客的总旅行时间和全线总牵引能耗成本;并设计定制的变邻域搜索算法求解混合整数非线性规划模型。广州地铁14号线案例结果表明:与实际的成对运输方案相比,本文不成对运行方案可以将乘客总旅行时间减少6.52%,全线总牵引能耗降低34.20%,总目标函数减少11.40%;快车的开行加速了车底周转,减少了6列上线列车单元数量,可以更好地实现不成对运输组织;变编组技术可以进一步提升不成对运输计划的灵活性,大幅缩减上线列车单元数量,使线路的平均满载率提升约20%,线路总牵引能耗优化率提升约33%。结合快慢车和变编组技术的不成对运输策略实现运力精准灵活配置的同时节约列车运行能耗成本,达到运营降本增效的目的。

基于弹性需求和动态定价的共享泊位分配

为解决共享车位管理中的车位分配与定价问题,考虑了价格变化对于用户不同停车时长选择的影响,分析在不同停车收费标准下用户停车时长选择的概率,并采用多项式拟合得到精细化的共享停车需求价格弹性函数。进而,为实现停车场价格的动态调整与车位分配,以平台收益最大与用户步行距离最小为目标,构建基于弹性需求和动态定价的泊位分配非线性混合整数规划模型,并设计了遗传算法。最后,设计了包含3个停车场共1000个泊位、共享平台运营时长为3 h的算例,对模型及算法加以验证,通过对比分析,基于弹性需求和动态定价的共享泊位分配方案相比于静态定价,实现平台收益增加19%且满足了大部分停车需求,说明动态定价下共享泊位分配模型及算法的有效性,为共享平台的车位管理提供了新思路。

新型电力系统中长期电力需求趋势研究

现代新经济的快速发展,新型电力系统的中长期电力需求预测成为新难题。本文结合电力需求的增长特性,利用S型生长曲线的非线性拟合对电力需求发展趋势进行建模,并考虑饱和电量对模型进行了修正,提出了一种广义Sigmoid函数的中长期负荷预测模型。通过云南历史数据的算例,验证了模型是通用有效的,可为后续中长期电力需求预测提供参考依据。

基于Shapley值和相同利润增长率的供应链协调策略

基于单一制造商和单一零售商构成的两级供应链系统,在非线性市场需求下,通过非合作博弈和联合定价两种决策方法,给出了两种不同的定价策略,得出联合定价不仅可使系统达到最优,而且消费者也从中受益。针对联合定价策略,分别运用Shapley值法和相同利润增长率两种形式对合作带来的系统增益进行了分配,并首次对两种分配策略进行了对比分析。结果发现,当制造商为核心企业时,若非合作时制造商的利润小于零售商,则采用Shapley值法进行分配对制造商更有利;相反,若非合作时制造商的利润大于零售商,则采用相同的利润增长率进行协调对制造商更有利。最后,对协调策略进行了进一步的拓展,并通过实例进一步对各种情形下的定价和利润分配策略进行了对比验证。

相异成本和广义非线性需求下多寡头古诺模型及应用

在已有的寡头古诺模型基础上进一步扩展,建立了综合考虑竞争者成本差异和市场广义非线性需求的扩展多寡头古诺模型。给出了扩展多寡头古诺模型Nash均衡解的一般求解方法以及两类特殊需求函数下Nash均衡解的解析表达式。接着进一步探讨了模型的性质,重点讨论成本差异对均衡的影响及其与经典模型的异同,并利用模型的结论简单解释若干经济现象。模型性质探讨表明,边际成本差异会对均衡产量及其在各类寡头之间的分配产生重要影响。作为应用,将相关结论应用到以稀土开采管理为代表的稀有资源管理的策略分析上,提出了若干建议。

非线性需求下四寡头价格博弈模型及其复杂特性

针对实际竞争环境,建立寡头厂商成本相异和广义非线性需求的四寡头价格博弈模型.基于厂商采用不同决策规则的假设,利用复杂动力学原理,给出了价格博弈模型纳什均衡解.研究了系统稳定、倍周期分叉以及混沌的复杂特性,探讨了价格调整速度和初始条件对该离散系统动态演化过程的影响,以此为基础研究了寡头厂商的价格决策.研究结果表明,寡头厂商都应采用较低的价格调整速度,慎重选择博弈的初始条件.当现任寡头厂商迅速调整价格阻止新厂商进入,使得市场陷入混乱时,运用反馈控制方法可实现混沌控制.

非线性条件下的一类价格控制方法

在非线性需求函数条件下 ,研究垄断厂商以固定折扣率定价进行价格控制时的收益最优决策问题。指出最优解不一定存在 ,但对需求区间作适当限制后则有解 ,并证明解的存在性。进一步地 。

基于物流时效需求差异的电商平台市场均衡研究

随着越来越多的企业和个人将网络市场作为商品销售和采购的重要渠道,网购交易量的节节攀升既促进了电商平台市场的繁荣,也对物流畅通带来了巨大压力。限时物流成为提升物流企业核心竞争力的关键,相关研究也将配送时效作为提升服务和成本控制的约束变量。鉴此,本文将物流时效作为影响买家网购和物流商成本的决定性变量,构建基于线性与非线性物流时效需求的电商平台市场决策模型,求解比较平台、电商、买家和物流商等参与方的决策与收益均衡。研究发现:当买家的网购基本需求越强时,买家的物流时效需求越可能呈现为线性结构,此时线性情景下的平台、电商及物流商的定价水平更低,买家的购买量更大,各方的均衡收益均比非线性情形更高;当买家的网购基本需求偏弱时,买家的物流时效需求越可能表现为非线性结构,此时非线性情景下的平台、电商及物流商的定价水平更低,买家的购买量更大,各方的均衡收益比线性情形下更高。上述结论可为平台、电商及物流商识别买家的需求类型和自身定价决策的合理性,优化其利润空间提供一定的参考。

Cournot模型与Stackelberg模型性质的研究

在完全信息静态与动态博弈Ｃｏｕｒｎｏｔ模型和Ｓｔａｃｋｅｌｂｅｒｇ模型的线性需求假设下的结论基础上，分析了在非线性需求假设下上述模型的一些性质，比较了线性与非线性需求情况下关于先发优势的不同结论。说明了在非线性需求下，企业生产是先行者利益还是后行者利益既取决于该商品的需求函数，也取决该生产商品需求的价格弹性。

负荷数据特征分析的用户集群需求响应潜力预测方法

随着电力市场改革的逐步推进,需求响应将在未来新型电力系统中发挥越来越重要作用。针对目前DR潜力计算过程繁琐、用户数据不足的问题,提出了一种基于用户历史负荷、气温和电价数据的用户集群DR潜力预测方法。首先,通过对用户的历史负荷曲线进行数据处理和信息提取,从月负荷规律性、日负荷波动性、峰谷一致性3个方面对各用户的用电行为进行特征值计算,形成评估用户类型的指标体系。继而,提出基于时序带有外部输入的非线性自回归神经网络的用户负荷和DR潜力预测方法。最后,以工业用户为例采用Meanshift算法实现用户集群划分,并对通用零部件制造行业的DR调节功率进行预测,经与实际调节功率数据进行对比分析,验证了本文所提方法的有效性。

消费者效用测度与产业需求函数

把概率解释为Ramsey的信念度,商品效用便可赋予vonNeumann Morgenstern效用性质从而得到测度;按二元价值结构的消费偏好特性建立新的需求模型,可导出在严格意义上用于产业分析的非线性需求函数,为解释现代产业组织及竞争行为提供科学依据。

基于非线性需求函数的逆向物流回收模式

分析4种逆向物流回收模式,在建立系统的回收模型的基础上,在再制造条件下,对需求函数为非线性的不同回收模式下的产品最优价格和生产商最大利润进行了比较分析,并列出了相关数学模型,得到了3个结论,可为企业选择适合自身发展的逆向物流回收模式提供参考。

非对称需求扰动信息下的供应链显示机制设计

研究由一个供应商和一个零售商组成的供应链在非对称的需求扰动信息下的显示机制设计问题。假定市场需求为指数函数形式和常数柔性需求函数形式,给出了非对称的需求扰动信息下的供应链最优契约,并且分析了非对称扰动信息对于供应链性能的影响。研究表明,当市场需求为指数函数形式和常数柔性函数形式时,仍然可以设计有效的契约菜单来改善供应链的运作性能;当需求扰动满足一定条件时,初始的生产计划仍然是最优的;非对称需求扰动信息并不必然会给供应链带来利润损失,并且显式地给出了非对称的需求扰动信息不会给供应链带来利润损失的条件。

非线性连续消耗应急物资调度问题研究

构建了多应急点、多出救点和多阶段的应急物资调度模型,以最小化调度总费用和最大化应急点满意度为优化目标.以物资缺失损失系数和应急点满意度系数引入需求紧迫度到模型中,在优先供给需求紧迫度较高的应急点的同时,确保其他应急点的物资缺失损失是可接受的.设计一种结合改进粒子群算法和非梯度侧步爬山搜索机制的混合多目标粒子群算法(IMPSO HCS).实现多目标优化问题求解.通过仿真对比实验验证了上述模型的合理性与算法的有效性.仿真结果表明,该模型与算法在实现应急点满意度与应急物资调度费用两个目标协同的同时,获得了较高的满意度与较低的应急物资调度费用.

基于位移的抗震设计研究进展

基于位移的抗震设计方法被认为是现阶段实现基于性能的抗震设计理论最为有效的一条途径,受到了国内外学者的广泛关注。对该方法的产生背景、分类、近年来国内外的研究进展情况进行了总结和介绍,并重点从非线性位移反应谱和推覆分析法两方面介绍地震位移需求估算的研究进展情况。最后,对该方法目前存在的问题和今后的研究方向进行了分析。

基于NAR网络的短生命周期产品需求预测

针对短生命周期产品需求的不确定性和缺乏历史数据,文中利用非线性自拟合的时间序列网络,构建基于NAR神经网络的短生命周期产品需求预测模型.采用某时尚品牌针织开衫的历史销售数据,进行建模仿真并检验模型的模拟能力.研究结果表明,基于NAR网络的短生命周期产品需求预测模型具有较强的非线性动态拟合能力和较高的预测精度.

公交换乘优惠的双层规划模型

对城市公交线网换乘优惠幅度的确定问题进行了研究。考虑了换乘优惠政策的实施对乘客采用公交出行的需求量和乘客对公交线网路径选择行为改变的影响,将该问题抽象成一个双层非线性规划模型,上层模型实现网络经济效益最大化,下层模型为基于弹性需求的随机用户平衡模型。最后通过一个算例来建立公交换乘优惠的双层模型,并采用基于惩罚函数的直接搜索法对模型进行求解。结果表明:该双层模型能够在实现公交网络效益最大化时确定合理的换乘优惠幅度。

非线性古诺模型和斯塔克伯格模型的性质

:在回顾线性需求假设下的完全信息静态与动态博弈古诺模型和斯塔克伯格模型结论的基础上 ,分析了在非线性需求假设下上述模型的一些性质 ,比较了线性与非线性需求情况下关于先发优势的若干结论 .说明了在非线性需求下 ,企业生产是先发优势还是后发优势既取决于该商品的需求函数 。

供应链需求预测的非线性方法研究

文章总结了国内外关于供应链需求预测的研究工作,大致分为线性预测方法和非线性预测方法。非线性预测方法由于可以准确预测实际需求随机波动,已经成为供应链需求预测问题研究的热点。其中以局域法加权一阶预测、最大Lyapunov指数预测和全域法支持向量机预测最为常用。通过实证比较研究,基于相空间重构理论的支持向量机预测方法可以准确预测实际需求的波动趋势,其预测精度和准确度很高。

非线性需求下厂商二度价格歧视的博弈分析

在给定一类典型非线性需求函数的条件下,就二度价格歧视问题,用博弈论的方法对两实力相当寡头和1领导厂商1追随厂商市场情形的二度价格歧视进行了分析,并对两种情形二度价格歧视的特点进行了比较分析.研究结果表明,两实力相当寡头进行二度价格歧视获得的消费者剩余更多,而两种情形的收益大小关系与参数a的取值有关,文章给出了参数a的取值与两种情形收益大小的具体关系.