基于客流博弈均衡的旅客列车双层开行方案优化

为提高旅客列车运行效益及旅客出行满意度,以铁路运营部门净收益、列车空座位走行公里最小化为上层0-1规划模型,以旅客出行满意度最大化为下层客流均衡模型,构建了纯整数非线性高速铁路旅客列车开行方案双层规划模型。针对下层客流均衡模型,通过划分博弈环境和分析旅客乘车出行选择行为,选取旅客同质群体作为局中人,构造各局中人合理赢得函数,对每个博弈环境均运用非合作博弈理论进行客流均衡分配。基于构建的模型特征分析,采用NSGA-Ⅱ算法求解上层停站方案模型,运用QPSO算法求解下层客流博弈均衡模型,并以兰新高速铁路为例验证了模型及算法的可行性。结果表明:该算法可获得使铁路运营部门与旅客双方均满意的Nash均衡解,由此得到的开行方案铁路旅客损失率为0%。

基于双层规划的应急物资调配研究

为在突发性自然灾害发生后的黄金救援时间内,使各应急物资调配中心的物资在最短时间内高效地运往各受灾点,最大程度地平衡受灾程度不同的受灾点群众对应急物资救援的心理满意度,构建以应急物资救援时间最短为目标的上层模型;通过借鉴前景理论量化受灾群众的心理满意度,在考虑各受灾点对有限应急物资存在竞争关系的基础上,建立下层非合作博弈模型;设计遗传算法求解上层模型、改进粒子群算法求解下层模型的层次混合算法。结果表明:构建的多应急物资调配中心多受灾点的非线性整数双层规划模型,使应急物资的调配具有时效性,且更加客观地衡量各灾点物资调配的公平合理性,该模型为应急物资调配研究提供借鉴与参考。

面向时间优化的“任务-人员”匹配逆最优值方法:以石化设备抢修为例

一旦重大装备突发故障,如不能及时抢修,小则生产中断,大则引发生命、环境、经济等方面的重大损失。抢修具有时间紧、任务急、高度复杂性等特征。针对此类抢修实际问题,本文以最小化设备紧急抢修实际损失与机会损失为目标,考虑关键任务与非关键任务的工艺逻辑串并联顺序,构建“任务-人员”匹配正优化模型。然而,在该模型参数下,即使该模型的最优值仍超出同业对标成本容忍值,在此情况下,通过逆向思维,由果导因,逆向推演作业时间,构建对标成本值驱动的双层规划逆最优值模型。针对其0-1混合整数、非线性、双层规划、NP-hard的特征,设计混合“遗传-整数线性规划”算法,该算法结合了遗传算法的并行化和整数线性规划较好的全局搜索能力。基于企业实际调研与访谈获得相关数据,数值分析结果表明:逆最优值方法能够确保对标成本实现,给出“任务-人员-时间”指派方案。智能算法求解速度具有显著优势,对于抢修这类时间紧、任务急、情况复杂的问题更加适用。本方法可以应用在更广泛的领域,例如:项目工期进度控制、人力资源绩效管理的标准工时制定、目标管理视角的资源配置决策等多个领域,以预期结果为源动力,同时获得决策参数和方案的一类问题,都可以得到方法启发和思路借鉴。