基于改进K最短路算法的公交线网优化研究

文章研究了公交场站选址和线网设计组合优化问题,建立以站间直达为关键约束的线网优化模型并给出求解算法。在所构建的公交网络中,利用改进的 K最短路算法和相应的路径筛选条件获得从节点出发的K最短路径树,找出符合条件的单个K最短路径树作为初始解;通过不同节点的K最短路径树的叠加、删除、替代的优化过程,获得最优的K最短路径树组合,得到最优的公交线路集、场站位置。算例结果表明:公交网络规模越大,所需场站越多;K值越大,所需场站越少;不同场站可相互配合进行布局,实现公交线网性能的提升。

基于K短路径的城市轨道交通运力资源配置研究

利用节点拆分的方法对轨道交通网络进行了网络构建,并提出了成网条件下的基于K短路算法的运力资源配置模型。最后通过北京轨道交通网络的数据验证了模型和算法的有效性。

一种应用于路由规划的实用无环K路算法

在对已有第K条最短路算法进行分析和比较的基础上提出了一种新的无环K路算法。该算法基于最短路计算，具有复杂度较低、收敛快以及无环等特点，在路由规划中的应用以及仿真分析都证明本算法是有效、实用的。

危险品车辆路径规划的双目标模型与算法研究

本文在交通流量、行程时间、受影响的人数等不确定条件下,研究了危险品运输车辆的可靠性和安全性双目标路径规划模型.对于可靠性目标,考虑了路段的随机通行时间、路口等待时间以及路段和路口通行时间相关性的3个因素的可靠路径搜索问题.对于安全性目标,不仅考虑危险品运输车辆所经过路段附近受影响的人数,还考虑了事故发生后该路段上的车辆中受影响的人数以及其相关性.由于目标函数的不可加性,本文提出了一个新的基于不等式放缩技巧和K短路算法的启发式算法,对双目标函数进行求解,节约了计算量,并给出了搜索非支配解(non-dominated solution)的方法.数值算例的结果说明与传统的模型相比,若忽略信号交叉口的随机延迟和相关性会导致寻找可靠最短路径和最优安全路径的结果存在偏差,导致路径选择不准确,有可能造成严重的经济损失和环境危害.最后,通过数值演示了该算法在现实道路交通网络中的潜在应用前景.

考虑作业环节完整性的企业车站进路选择优化

传统企业车站进路选择优化问题,即当多项作业出现在同一时空,以行车作业优先,调车作业在冲突节点前停车等待至行车作业驶离冲突节点再继续作业。现实生产过程中易造成调车作业长时间停滞等待,导致调车作业无法准时到达目标地点,破坏了调车作业环节的完整性,损害了企业车站的利益。基于企业车站行车作业与调车作业并存且调车作业数量要远大于行车作业的特点,同时考虑调车作业环节完整性,将调车作业设定一个能充分完成作业的时间标准值,并动态实时更新作业过程中节点占用时间,以判断进路冲突并进行疏解,建立以调车作业时间成本、行车作业时间成本最小的多目标进路选择优化模型。为加快遗传算法的搜索效率,结合K短路算法特点改进了遗传算法,并且以进路为基本单元针对性地设计了个体编码方案、交叉变异策略,求解该模型。最后,以具有代表性的某企业车站为例进行了验证。研究结果表明:考虑作业环节完整性的进路选择优化模型得到的进路选择方案能够有效地避免作业冲突,并且能够依据作业的优先级为车站作业选择合理的进路,快速有效地得出满意的作业方案,满足车站工作的需求。与传统进路选择方案相比,总的作业时间降低了23.26%。研究成果对该企业车站进路选择具有一定的参考价值。

基于综合运输网络的客流分配优化模型与算法

以综合运输网络条件下的客流分配为研究对象,提出更适合表现旅客出行需求和各种运输方式相互竞争关系的运输细分方式,采用可量化表征综合运输网络当前客流状态的区间饱和度和径路饱和熵,并结合旅客出行广义费用函数,构造旅客出行阻抗函数,给出以综合运输网络中旅客出行总阻抗最小为目标的客流分配优化模型。基于k条最短路算法和混沌优化算法,在径路选择时考虑当前综合运输网络的旅客出行阻抗因素,设计客流分配迭代优化的动态求解算法。算例表明,利用给出的模型和算法能够得到可行和更为细分的综合运输网络客流分配方案。

考虑乘客出行数据的城市轨道交通有效路径集生成方法

有效路径集合生成是城市轨道交通断面客流预测、线网运力计算和客流分析的基础。为解决传统有效路径生成中存在的各路径有效程度无法评估、线性约束无法赋权的问题,降低问卷随机性对最终路径集生成的影响,本文在传统有效路径问卷调查数据的基础上,对乘客出行路径选择行为进行分析并做出假设,引入乘客出行时长,针对处于不同时长聚类簇下的有效路径分别建立评估模型,提出1种有效路径集生成方法。将轨道交通网络中站点和线路分别抽象为节点和边,构建轨道交通网络有向图;考虑出行路径类型、乘客出行主观因素以及乘客出行密度分布规律,利用自适应的DBSCAN算法处理乘客出行时长数据,以各时长下的出行密度为基准划分聚类簇,以聚类簇及其属性为输入,构建Logit模型并以其评估结果替代传统有效路径生成中的线性条件约束,并独立计算各簇所代表潜在有效路径的有效性权重,基于有效路径出行时长区间的连续性特点获取有效路径集。以广州地铁线网中多对出行OD为例进行验证,结果表明:结合乘客出行数据聚类分析后所得到的有效路径集,调整兰德系数为0.652,相比于其他传统路径算法的生成结果,提升了0.379;同时在路径总时长-换乘次数平面上所产生的集合边界更为平滑,对复杂线网与快速变化的新开线网拥有更强的适应性。

基于Vague集的铁路车流径路优化

为实现车流径路时间消耗与距离消耗的双重优化,求得更合理径路,针对以往径路优化模型没有考虑径路走行时间的问题,将车辆在车流径路上的运行时间分为在途时间与在站时间,并结合信息化手段对在站时间的历史数据进行统计分析来确定在站时间参数,建立以车辆在路网上运行的路径最短和时间最短为目标的多目标优化模型,采用?K?短路算法求出满足约束的合理径路集,并引入Vague?集来对合理径路集进行评价,从而得到满意解,最后通过算例验证了模型的有效性与算法的可行性。

不确定条件下的多式联运路径优化

多式联运实施过程中,自然因素与人为因素的干预会导致货物运输速度值、准时送达概率阈值和转运时间值不确定。针对这一问题,开展了不确定条件下的多式联运路径优化研究。首先,采用随机规划理论估计不确定值;其次,设置最小运输总成本为模型的优化目标,包括运输费用、转运费用以及货物未准时送达产生的延误惩罚费用;设置货物准时送达概率为模型的机会约束。然后,采用K短路算法求解多式联运路径优化模型。该方法在输出最优运输方案的同时,能获得该方案在符合机会约束路径集合中的时间优势度。最后,基于西非区域内的无水港节点和综合运输网络开展实例研究,对模型和算法的合理性进行验证,并进行灵敏度分析。结果表明,与单一的公路运输方式相比,在西非区域内发展以铁路为主导,公路、水路为辅的货物多式联运模式能够有效缓解物流服务压力,降低区域综合物流成本,并进一步提升沿海港口的辐射能力和衔接转换水平。另外,灵敏度分析结果表明,准时送达概率阈值的变化对路径方案选择的影响能力最强,不确定运输速度的变化次之,不确定转运时间最弱。

基于开行方案的高速铁路客流分配方法研究

基于开行方案的客流分配方法是开行方案优化的重要组成部分,既有研究大多使用基于图论的寻路算法和用户均衡配流算法,与高速铁路的实际情况存在一定差异。基于高速铁路和公路的差异性分析,对用户均衡定理不适用于高速铁路客流分配进行了证明;基于实际的高速铁路旅客出行选择行为,提出了一种无需遍历图而仅搜索开行方案的两阶段k短路算法。算法具有较低的时间复杂度,并且随着高速铁路网络连通性的提高,算法的时间复杂度会进一步降低。采用成渝地区部分高速铁路网络进行实例验证,结果表明本文提出的两阶段k短路算法能快速求解多条备选路径,使用全有全无配流算法能在较短时间内完成大规模路网的客流分配。

整车物流运输多式联运与路径优化研究

运输成本在整车物流成本中占比最大,合理的运输路线规划是降低整车物流成本中运输成本的关键。针对整车物流远距离商品车运输中物流成本过高的问题,本文从路线优化方面入手,选择合适的运输方式,以成本最小化为原则,在满足时间约束条件下,确定多式联运方案。该方案结合各种运输方式优势,有效利用资源,提高了设备使用率。通过采用多式联运路线优化方案,能降低整车物流的成本,为多式联运与路径的优化提供决策支持。

时变网络下4PL协同路径定制问题研究

鉴于物流在运输过程中受天气、交通条件等因素影响而具有的行驶速度时变性,提出了时变网络下第四方物流(4PL)协同路径定制问题。基于第三方物流(3PL)承运商的运输时间依赖于出发时刻的假设,建立了考虑3PL停靠与转换成本的时变4PL协同路径定制问题的数学模型并设计了基于K短路算法的粒子群算法。通过对4PL是否在转运节点更换3PL承运商以及对出发时刻的分析,说明了4PL在协同路径定制过程中的作用。

自由空间激光通信网路由最优路径选择方法研究

自由空间激光通信网容易出现的高丢包率和负载不均衡问题,传统的路由最优路径选择方法实现过程复杂,容易受到外界干扰,降低了最优路径选择的准确性。提出一种自由空间激光通信网路由最优路径选择方法。通信网络的链路代价度量进行计算,在此基础上,获取具有较高链路代价的两跳通信信道,选择第k最短路算法获取自由空间激光通信信道的最短路径,对最短路径进行迭代更新,得到不同的最短路径及对应最短跳数,选择跳数最小的路径作为最优路径,完成自由空间激光通信路由的最优路径选择,并利用通信吞吐量作为优化指标,对最优路径选择算法进行改进。仿真实验证明:最优路径优化方法可以减少路由切换的跳数,降低通信网络时延和时间复杂度,大大提高了网络的吞吐量,说明该方法可以提高自由空间激光通信网络的整体性能。

基于层次分析法的应急物流路径选择方法

针对企业和个人的应急物流对时间的严格要求使用改进的层次分析法进行了研究。层次分析法是针对模糊情况下的相对理性的选择办法,然而采用这种方法就免不了对判断矩阵进行一致性检验。为了减少判断矩阵一致性检验的计算并且增加各因素权重的合理性,对于可以求出精确值的各因素的权重采用计算加权平均。经算例测试,改进后的层次分析法建模的结果合理,使用方便。

基于货运时间和成本的运输方式组合方法

在货物起运地和目的地之间构建运输方式组合虚拟网络有向图,并将各种可选运输方式的总成本赋予在相应的虚拟网络图的有向路径上,将运输方式组合问题转化成该虚拟网络的最短路问题,然后通过集成运用Dijkstra启发式算法和k最短路算法,搜索检验出满足运输总时间要求的第k最小总成本,以实现运输总成本和运输总时间的最佳统一,可得出运输时间限定条件下的运输总成本最低的运输方式组合方案。