基于层级选址模型的区域客运枢纽布局优化研究

为提高客运交通系统的运行效率,分析不同类型客运需求与各等级枢纽间的关系,考虑不同层次枢纽服务能力的约束,构建了基于层级选址模型的区域客运枢纽分层布局优化模型,使用CPLEX优化软件求解,最后设计算例验证了模型和算法的有效性.结果表明,与不分层的中位模型相比,分层模型能得到可达性更高的布局方案,考虑最大、最小服务能力约束后可达性有所下降,但更符合实际.面对客运需求的增长,枢纽规划部门应适当进行枢纽扩能和布局优化调整.

考虑枢纽失效情形的客运枢纽层级选址模型

基于混合式服务模式,提出了枢纽失效和不完全信息条件下旅客依次访问备选枢纽的服务策略,并建立了有容量限制的可靠性层级选址模型。实例分析结果表明,该选址模型可以增加选址方案的可靠性,降低由于枢纽失效而产生的惩罚费用。模型参数敏感性分析结果表明,对于失效概率过高的枢纽设施网络,仅靠增加枢纽数量已无法提高选址方案的可靠性,而保持较高可靠性的枢纽设施网络在应对可能造成高损失事件时的弹性较高。

不确定需求下基于鲁棒优化的层级设施选址模型

文章研究了需求不确定情形下的层级设施选址问题。用相对后悔值限定系数p来限制实际旅行成本与最优期望旅行成本的差距,以减少不确定需求对选址决策的不利影响,建立了需求不确定情况下基于鲁棒优化的层级设施选址模型,利用遗传算法求解,并以武汉市某区的医院选址为例进行了案例分析。结果表明,遗传算法具有较高的求解效率;较小的p值可保持较好的鲁棒性,但需要付出较高的旅行成本;此外,当p值给定时情景概率对设施选址方案具有重要影响。

区域综合客运交通枢纽分层布局优化模型

为提高综合客运交通枢纽布局的科学性和合理性,在分析区域综合客运交通枢纽等级划分和需求层次关系的基础上,提出了基于层级选址模型的考虑能力限制的区域综合客运交通枢纽分层布局优化模型,并设计免疫克隆算法求解,最后通过算例验证了模型和算法的有效性.结果表明:该模型优于使用中位模型分别对不同等级枢纽进行布局的方法,反映了需求变化对枢纽布局产生较大的影响,能为枢纽规划部门提供决策参考.

国家层面综合客运枢纽分层布局鲁棒优化模型

为提高国家层面综合客运枢纽的运行效率,充分分析枢纽等级和需求层次的对应关系,考虑城镇化发展阶段客运需求的不确定性,构建了基于有能力限制的层级选址模型和随机p-鲁棒(p为相对后悔值限定系数)的综合客运枢纽布局优化模型.设计免疫克隆算法对模型进行求解,通过算例验证模型和算法的有效性.结果表明:分层布局方法比非分层布局方法更优,当p小于分层随机优化模型所有情景中的最大相对后悔值时,分层鲁棒优化模型求解结果的鲁棒性比分层随机优化模型更强,设计的算法比优化软件CPLEX更高效,同时p的取值、枢纽覆盖范围和情景概率对枢纽布局方案产生较大影响.分层鲁棒优化模型能为国家层面综合客运枢纽布局提供决策参考.