求解非负矩阵分解的有效集BB梯度算法

非负矩阵分解是在非负限制下的一种将一个高维矩阵分解为两个低维矩阵的分解技术。目前,存在的算法大部分是基于乘性迭代算法和交替最小二乘算法。针对交替最小二乘算法的子问题,文中提出了一种有效集BB梯度法,且该算法是全局收敛的。实验结果显示,该算法比投影梯度算法更为有效。

单纯形-多目标粒子群优化方法的混合算法

粒子群优化算法的局部搜索能力较差 ,在利用该算法求解复杂的多目标工程优化问题时 ,往往很难求得质量较好的非劣解集。对此 ,提出了单纯形 -多目标粒子群优化方法的混合算法 ( SM-MOPSO) ,该算法不仅继承了粒子群优化算法的优点 ,而且具有很强的局部搜索能力和较好的鲁棒性能 ,不仅使非劣解集均匀分布 ,尽可能的逼近真实的非劣前沿 ,并且扩展了非劣解集的范围 ,使非劣解集对于每个单目标而言都有较广的覆盖范围。文中以两目标十杆和二十五杆桁架结构作为算例 ,取得了很好的优化结果 。

非线性代数方程组的扩WESOLVE算法

将WSOLVE算法和扩WE相对单纯分解算法结合起来 ,得到扩WESOLVE分解算法 。

一种多模式下考虑排放的交通分配模型及其算法研究

讨论了一类考虑排放的、非可加路径费用下的交通分配问题。在Venigalla等人研究的基础上,进一步完善了考虑不同发动机启动模式下考虑排放的交通分配模型,并采用一种基于路径的、非集计的单纯分解算法求解,然后应用到一个网络实例中进行了数值验证。数值计算结果表明,在求最优解的迭代过程中,基于非集计的单纯分解算法比基于F-W算法的收敛速度快,适用于求解非可加路径费用的大规模交通分配问题。

区域集装箱港口网络布局规划优化模型

为了避免运输网络内港口重复建设,实现港口资源的优化配置,综合考虑港口规划者与港口使用者之间的相互作用及决策均衡,以Stackelberg模型为基础,建立了区域内集装箱港口网络布局规划优化模型。为了有效地反映港口使用者个体的特殊性,采用非集计理论,从其自身属性出发,分析了微观货主的选择行为。以各港口的泊位数和相应航线班期密度组成的矩阵作为染色体的一个基因串,考虑模型约束的特殊性,设计了模型求解的遗传算法。模拟实例计算结果表明:在某运输网络内,模拟得到的港口网络布局规划的近似最优解符合实际分析结果,能表明货物运输主体的行为特性和影响因素,利用该模型有利于实现港口网络内资源的优化配置。

民间资本介入城市公交双层规划模型研究

针对以往研究极少从定量方面分析民间资本进入公交的不足,本文在总结现有民间资本介入公交模式的基础上,建立了考虑乘客时间价值的民间资本介入公交的双层规划评测模型,并以济南公交为例验证了模型的合理性.双层规划模型的建立,为定量分析民间资本介入公交的效果,指导设计民间资本介入公交政策,以及进一步开展相关研究提供了理论基础.

基于停车预约模式的差异化泊位定价优化

为解析驾驶者的预约停车选择行为,设计考虑驾驶者个人属性及出行场景的预约停车选择行为陈述性偏好(Stated Preference, SP)调查问卷,基于SP调查数据,构建预约停车选择行为巢式Logit(Nested Logit, NL)模型,采用Biogeme软件标定模型参数并分析标定结果 .根据效用理论,构建以停车场运营总收益最大化、用户总效用最大化以及停车场利用率均衡的多目标预约停车场差异化定价优化模型,采用带精英策略的非支配排序算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-Ⅱ)算法求解模型,并以北京佑安医院及周边停车场景进行案例分析.研究结果表明:出行者更倾向于选择停车预约,且相较于费用等方案属性变量,出行者更关注停车等待时间;个人特征和出行目的等属性会对停车方案选择产生显著影响;算例中预约停车模式能够转移目的地停车场内约67%的车辆,实现高峰时段区域内停车需求的合理分配,为停车设施管理提供参考.

多目标参数线性规划

本文主要讨论利用一组参数变量求解多目标线性规划的方法,使得所有目标函数的凸线性组合最大,确定多目标规划非劣解的参数约束空间。如何利用参数空间的约束法确定多目标线性规划中目标函数的系数矩阵,以及如何利用参数空间分解法求多目标的非劣解。最后,文中附实例说明如何应用此方法来解决多目标线性规划的问题。

基于贝叶斯网络的停车行为分析

建立贝叶斯网络模型进行停车行为分析.应用K2算法和贝叶斯参数估计方法,进行了贝叶斯网络的结构和参数学习,建立了停车行为分析贝叶斯网络,应用联合树推理引擎推断在出行目的、停车费率等因素的影响下停车行为的变化.结果表明,贝叶斯网络能够直观表现决策行为与其影响因素之间的交互作用机理,并方便进行决策行为的敏感性分析,同时模型具有较高的精确度.可以为政府和规划部门深入了解居民的停车选择行为和停车决策机理提供依据.

多收费方式收费系统资源配置优化方法

随着ETC技术的发展,高速公路收费系统从单人工收费方式逐渐向多收费方式格局演变.同时高速公路收费系统的设计涉及到政府、道路管理者、道路使用者及道路非使用者之间利益的协调发展,因此研究在多收费方式情况下,满足不同利益层面需求的系统资源的优化配置问题具有重要意义.通过建立收费系统资源优化配置模型,在收费制式既定的情况下,利用遗传算法对收费站位置与数量进行寻优,并利用非集计方法对多收费方式情况下的车道配置进行均衡求解,可定量计算出最佳系统资源配置方案,包括确定收费制式、收费站位置与数量、收费方式、各收费站不同收费方式车道组合情况.最后我们进行算例研究,并对优化结果进行了分析比较,可为收费制式的选择及收费站的车道布设提供理论依据.