实时路网单车多任务物流配送路径优化

考虑真实路网车辆行驶速度随时间、路段不同而变化的特点,研究了一类单车多任务末端物流配送路径优化问题。建立了优化目标为配送时间最短的基于实时路网的单车多任务配送路径模型;提出了利用实时Dijkstra算法求解两点间实时最短路径、遗传算法优化车辆客户配送顺序相结合的Dijkstra-GA优化求解算法;数值算例验证了算法的有效性,表明了考虑路网时变特性对末端物流配送路径计划的重要性。

随机实时路网下的定制服务车辆路径选择研究

针对城市定制服务车辆的最优路径问题,以路段最小行程时间、路段拥堵分级的拥堵时间、路段随机波动时间的综合总时间最小为目标,构建随机实时网络下的定制服务车辆路径选择模型.运用鲁棒优化理论,建立基于优化的Dijkstra算法思想的最短时间的best-time算法的路阻矩阵,并进行实时更新,制定出随机实时路网下定制服务车辆的最优路径.算例结果表明其与现有最短路径方法比较有更好的时效性.

城市道路网运行实时动态评价理论和技术研究

从道路网运行的基本特性入手,着重分析了路网运行的随机波动性、递延传导效应和周期规律性。在此基础上,剖析了迄今国内外一直沿用的道路"负荷度"路网评价理论的局限性,提出一套适用于路网整体实时动态评价的理论和技术方法,解决了无盲区实时数据采集与处理、路网运行时空动态分析、评价指标阈值标定等关键技术难题,为交通战略规划、实时动态路网功况诊断等提供了全新的技术手段,北京市的实证研究初步证明了所提出的理论和技术体系科学、有效、实用。

实时路况制约下基于内容的兴趣点推荐

传统兴趣点推荐方法缺乏对用户所处位置和实时路况信息的考虑,推荐结果虽能满足用户偏好,但会导致出行时间增加。为此,提出一种考虑实时路况信息的推荐方法,利用基于内容的方法获取兴趣点支持度,使用实时路网状况获取实时路网支持度,融合基于内容的支持度和实时路网支持度,形成最终优化的推荐结果。实验结果表明,与基于内容的推荐方法相比,融合实时交通路况的推荐方法能节省更多的出行时间,具有较强的实用性。

基于用户侧主动充电引导的城市电动汽车充电站扩容规划研究

充电设施的不合理布局会增加运营商的建设成本,还会影响用户的充电体验和出行效率。为平衡运营商的投资经济性和用户的出行便利性,提出一种基于用户侧主动充电引导的电动汽车充电站双层扩容规划方法。上层计及投资经济性和用户时间成本约束,对区域充电站进行既有站点扩容或选址新建;下层通过数字地图接口获取实时路网信息,以电动汽车充电时间成本最小为目标进行主动充电引导,并将车辆的排队时间返回至上层进行扩容规划。针对双层扩容规划模型,使用基于灵敏度系数的逐次规划方法,设计上下层多轮迭代算法进行有效求解。算例选取上海地区真实测试区域,对区域充电站进行扩容规划分析,结合多个对比场景验证所提方法的可行性与有效性。

LED可变情报板数字化综合解决方案

LED可变情报板是高速公路机电系统的关键设备之一,长期以来大多还停留在人工编辑发送文字信息的状态,内容来源单一,编辑繁琐,信息安全存在漏洞,导致很多可变情报板处于“闲置”状态。本文提出LED可变情报板数字化端到端综合解决方案,介绍了方案设计原则,分析了业务需求,对建设方案进行了详细阐述,以期能帮助行业解决LED可变情报板“信息孤岛”“信息安全”问题,赋能交通出行。

城市末端物流配送问题研究

基于VRP问题,对城市内部直接面对消费者的末端物流配送进行研究,建立了基于实时路网下的配送模型,并且根据配送时间最短的优化目标进行求解。提出了结合Dijkstra算法的优化遗传算法求解方法。

基于免疫理论的车联网的城市路网实时容量研究

已有路网容量研究不能解决实时路网容量计算问题,难以掌握实时路网中的实际运行车流;传统的路网容量算法基本是离线处理或通过人工调查进行理论计算,很难解决实时路网容量的难题,为此,提出了一种基于免疫理论的车联网城市路网实时容量新方法.该方法将免疫网络理论引入车辆自组织网络,利用抗体识别抗原的原理,完成通信链路检测,同时,可以通过统计抗原抗体识别对获取路网中的车流,不仅解决了实时性问题,还解决了传统方法需要建立准确数学模型的难题.选取了实际路网中的区域进行验证,实验结果与传统方法获取的路网容量非常接近,证明了该方法的有效性.

城市实时交通路网车辆路径优化问题研究

针对日益突出的城市交通拥堵问题，在综合考虑距离、载重量、时间、燃料对成本影响的基础上，研究时变车辆路径优化问题，提出跨时间域计算配送成本的方法，建立以成本为目标的城市配送优化模型。为提高算法的求解质量与效率，采用改进遗传算法，并设计两边逐次修正算子。最后，结合京东在重庆市的配送实例，分析车辆出发时间对成本的影响，同时考虑路径选择的灵活性并及时调整路线。实例验证了模型在城市配送中的适用性。

Real-time routing control design for traffic networks with multi-route choices

This work considers those road networks in which there are multi-route choices for bifurcation-destination(or origin-destination) pairs, and designs a real-time variable message sign(VMS)-based routing control strategy in the model predictive control(MPC) framework. The VMS route recommendation provided by the traffic management authority is directly considered as the control variable, and the routing control model is established, in which a multi-dimensional control vector is introduced to describe the influence of route recommendations on flow distribution. In the MPC framework, a system optimum routing strategy with the constraints regarding drivers' acceptability with recommended routes is designed, which can not only meet the traffic management authority's control requirement but also improve drivers' satisfaction with the route guidance system. The simulation carried out shows that the proposed routing control can effectively mitigate traffic congestion, reduces followers' time delay, and improves drivers' satisfaction with routing control in road networks.

基于实时交通信息的电动汽车充换电路径规划方法

基于实时的路网信息,构建了一种充分考虑行驶时间、能源补给站点情况以及绕行指数的电动汽车充电、换电联合路径规划模型,通过改进的基于分层规划的自适应A^(*)算法能够在动态路网中及时对导航路径进行修正。案例仿真表明,本文提出的导航策略能够选择最优的能源补给站点并进行相应的路径规划、平衡路网中各个能源补给站点的电动汽车数量,不仅缩短了行驶的整体时间、缓解了由于充换电站附近车辆聚集导致的拥堵,而且还提高了充换电站点的运营效率;改进算法通过构建一种分层路网结构,能够根据路网的实时路阻变化对模型进行高效求解,可有效提升搜索效率、降低计算时间。