交通分配起点算法的实证研究

以交通网络为对象,研究求解均衡网络模型的起点算法原理及其实际应用.起点算法是一种基于路径树的交通网络流量分配方法,它按照交通分布起点把交通分配问题分解成若干个子过程.若干个子过程在网络空间的叠加,形成交通网络流量.在每个子过程中,在具有同一起点的若干起终点对之间,所有路径满足Wardrop原则.在比较不同收敛标准的基础上,提出最大-最小路径费用差作为起点算法的收敛准则.选用国内外不同规模的5个城市交通网络数据,对起点算法进行测试,结果表明,起点算法具有很好的稳定性,能够满足任何给定的精度要求.采用最大-最小路径费用差作为起点算法的收敛标准,能够真实反映起点算法的卓越性能,精确表现交通网络均衡原则.

改进的交通分配起点用户均衡算法

对起点用户均衡算法的流量转移、起点限制子网(Bush)的更新、成本更新策略及计算流程等关键问题进行了分析改进.探讨了Bush的最长和最短路径对查找方法,提出了流量转移的步长搜索方法及加速算法收敛的Bush更新方法.该方法优化了适合多线程开发的算法流程,并用不同规模的城市交通网络模型对算法进行效率测试和与其他算法进行对比.结果表明,该算法效率有较大的提高,可满足大规模城市交通网络模型计算速度和精度的要求.

一类仓库作业优化问题的混合遗传算法研究

针对自动化立体仓库固定货架系统中拣选作业优化问题的特点, 分析并设计了一种新型高效混合遗传算法。提出了多起点2-最近点搜索算法进行初始种群的构造,采用了一种新的自适应启发式变异方法,显著改善了原有遗传算法的搜索能力。仿真结果表明该算法从执行时间和优化效果两方面均能够很好地满足作业要求。

考虑通行时间的大量变电站巡视路径两阶段规划

大量变电站站间巡视路径受地理条件和交通拥堵影响较大,针对其巡视路径规划问题,考虑实际工作场景先划分巡视范围给各个巡视小组,同时巡视路径应充分考虑通行时间的影响,建立了巡视范围划分模型和巡视线路模型,采用两阶段规划求解最优巡视路径。第一阶段基于通行时间最短采用改进K-Means算法将大量变电站划分给各个巡视小组,第二阶段对各个巡视小组的变电站基于多起点贪心算法生成最优巡视路径,并提出了提升算法寻优能力和效率的措施。算例结果表明所提算法具有较好的收敛性和寻优能力,以通行时间最短为目标将大幅节省巡视人员路程时间,具有较好的实用价值,能够有效减少变电站巡视人员每轮的通行时间,提高工作效率。

考虑拥挤效应的多条最短路径研究与实现

在用户均衡状态一个结点对间的最短路径可能不限于一条,每条最短路径上分担的交通流量因其性质的相异也不相同。阐述了起点算法的基本原理及其实现方法,并根据前面所述的理论,采用ArcGIS提供的组件式开发工具ArcGISEngine,在.NET(C#)环境下构建了交通网络信息的可视化系统,对交通网络流信息进行再现,实现了交通网络要素拓扑结构的可视化表达以及考虑拥挤效应的多条最短路径查询功能,并利用查询结果对道路网络进行分析评价。

一种基于微元法和分数阶傅里叶变换的VCO非线性度检测方法

非线性度校正技术是实现高精度压控振荡器(VCO)以及高分辨率线性调频连续波雷达的关键技术之一。其中,非线性度的检测精度直接决定了非线性度校正精度。提出了一种基于微元法和分数阶傅里叶变换的VCO非线性度检测新方法。该方法结合一维搜索和离散时间傅里叶变换,检测信号频率及频率变化率,并利用起点预测算法提高其运算速度。仿真结果表明,与基于Wigner-Ville分布的方法相比,该方法能更有效地检测VCO的非线性度。

基于增强拉格朗日乘子法的容量制约交通分配问题研究(英文)

传统的交通分配问题(TAP)没有容量的限制,但是事实上,路段和网络都有其自身的容量限制。传统的用户均衡网络模型允许分配的交通流量结果超过其容量,这显然是不合理的。首先,介绍了起点算法的基本原理及其有效的实现,并运用一个算例网络进行交通分配;然后,运用增强拉格朗日乘子法针对具有容量限制的该网络重新进行交通分配,并将两种结果进行比较。实验结果表明:增强拉格朗日乘子法具有良好的运算性能和效率,并且更具有实际意义,能够更加合理的运用到实际的交通分配问题中。

无中心式调度框架下网格作业的节点选择优化

为优化无中心式调度框架下网格作业的节点选择,提出了随机多起点爬山算法.为使多个起点均匀分布于网格,按随机选择邻居的重复次数的指数增长找出各起点.为反映合理的用户调度需求,用平均的并行计算能力加权的有界减慢率衡量节点选择.灵活调整网格工作负荷,对随机多起点爬山算法进行了全面评估.在网格负载不是很轻情况下,该算法能有效地在网格全局优化节点选择.

基于运载能力的集装箱码头集卡调度优化方法研究

集卡是集装箱码头的重要资源,集卡的运载能力允许其单次可运输一个20 ft集装箱、两个20 ft集装箱或一个40 ft集装箱。而目前有关集卡调度的研究往往以单位集卡重载一个集装箱为作业单元,即“一车一箱”的运输模式,忽视了对集卡实际运载能力的讨论。本文考虑集卡对于不同箱型集装箱的实际运载能力,对进口箱卸箱过程的集卡调度问题进行研究。首先构建了以卸箱作业完成时间最小为目标的混合整数规划模型,随后证明了问题是NP完全问题,并设计了多起点自适应邻域搜索算法进行求解。计算结果表明,相比于规划求解器,算法可以在更短时间内求得问题的近优解;相比于“一车一箱”的运输模式,本文的集卡调度方案可使卸箱作业完成时间平均缩短23.5%。研究基于集卡的实际运载能力优化集卡调度方案,能够有效缩短船舶在港作业时间,可为集装箱码头实际作业过程中的集卡调度提供依据。

基于两种周期维护类型和序列准备时间的单机调度

为了更好地提高客户满意度以及更高效地进行生产调度和设备维护,研究具有序列准备时间和两种周期维护类型的单机调度问题.首先通过不同预防性维护效果定义两种周期维护类型,同时考虑序列准备时间,以最小化总延误为目标建立混合整数规划模型;然后通过分析模型结构得到有效不等式提高模型求解效率;接着设计高效的多起点算法进行求解,为了避免算法陷入局部最优,设计5种局部搜索算子进行搜索;最后通过仿真实验验证模型和算法的有效性,并对参数进行灵敏度分析.研究结果表明,在不同种维护类型之间进行权衡可以降低总延误,两种周期维护类型的总延误优于单一周期维护类型.研究结果可以为制造企业实际制定调度和维护方案时提供决策支持.

基于终点的路径交通量求解方法

为求解用户均衡交通分配问题,提出了一种可以避免穷举网络中的所有路径的路径交通量求解方法。该方法是基于路段算法的扩展,利用改进的F rankW o lfe算法求解出满足用户均衡规则的基于终点的路段交通量,并通过最短路算法确定出此时交通网络中各个OD(orig in destination)对间的最短路集合,再运用所确定出的路段交通量及最短路集构造出一组满足用户均衡规则的路径交通量。通过算例说明了该方法的有效性,并通过比较分析说明了该方法所需计算内存比其他算法要少,且计算速度要快。