检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：揭婉晨华中科技大学

学位级别：博士

随着经济的发展,能源危机、环境污染以及温室效应等问题日益严重。其中传统型汽油车或柴油车的保有量持续增长,它们的尾气构成了城市大气污染中的一个重要组成部分。这对汽车行业提出了更高的节能减排要求,使得发展以电动汽车为主的新... 详细信息

随着经济的发展,能源危机、环境污染以及温室效应等问题日益严重。其中传统型汽油车或柴油车的保有量持续增长,它们的尾气构成了城市大气污染中的一个重要组成部分。这对汽车行业提出了更高的节能减排要求,使得发展以电动汽车为主的新能源汽车已成为汽车行业变革的必然趋势。现阶段,国家和社会也开始重视电动汽车的应用,在财政和税收等方面给予了一定的优惠政策。为了紧跟时代的步伐,响应政府的号召,物流企业在其转型的过程中越来越重视电动汽车在物流配送中的应用。如何提高电动汽车的配送效率,充分利用电池充电设施或者换电设施,发挥电动汽车在环境方面的优势,使得物流企业的配送成本最小化,这是当前急需解决的问题。在这样的背景之下,本文研究了面向物流配送系统的电动汽车路径优化问题,并取得一些创新性的研究成果。为了顺应物流配送系统中电动汽车的发展趋势,论文对带时间窗的电动汽车车辆路径问题进行研究,考虑电动汽车在物流配送中的最大行驶里程、充电耗时以及行驶时间等因素,以最小化物流配送距离为目标,建立了相应的混合整数规划模型,并且改进分支定价算法求得了该问题的最优解。实验部分则通过用改进的Solomon算例作为实验数据,验证所建模型和求解算法的正确性,并对最大行驶里程和充电率进行灵敏度分析,证明提出的算法具有一定的应用价值。随后考虑到物流企业通常是采用多种不同类型的车辆来为顾客点提供服务,在带时间窗的电动汽车车辆路径问题基础上,论文研究带时间窗的多车型电动汽车车辆路径问题。该问题考虑了不同类型电动汽车的电池最大容量、电池充电率、电量单位消耗率、最大载重量、固定成本和可变成本不同,以最小化物流配送成本为目标,建立了相应的混合整数规划模型。该模型的求解采用了分支定价算法和改进算法上界和下界的两种加速策略。实验部分通过用多组算例验证了模型和算法结果的准确性,还证明了提出的两种加速策略能有效的提高算法的求解速率,并且通过不同规模的算例分析车辆可变成本的变化对结果的影响。随着城市物流的可持续发展,解决城市物流配送中的常见问题,如快递包裹的配送,显得尤为重要。因此,论文研究了两层电动汽车车辆路径问题。在该配送模式下,物流企业先通过大型电动汽车把货物从配送中心运输至中转站,再通过小型电动汽车把货物从中转站运输至各个顾客点。基于该配送模式,以最小化物流配送成本为目标,建立了相应的混合整数规划模型,通过设计扩展的扫描法和换点站贪婪优化算法,并结合列生成法和自适应的大邻域搜索算法对该模型进行求解。实验部分不仅对两层电动汽车车辆路径问题和两层传统汽车车辆路径问题进行比较计算,验证了求解算法的有效性和通用性,而且还分析了两层配送系统中电动汽车的最大行驶里程对各层计算结果的灵敏度,同时也讨论了该物流配送模式对污染排放量减少率的影响。

关键词：电动汽车车辆路径问题分支定价算法多车型自适应的大邻域搜索算法

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基于可变路网的灾后应急物资配送路径优化

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中国安全生产科学技术 2024年第11期20卷 131-138页

作者：狄卫民张威风李涛郑州大学管理学院河南郑州450001

为研究灾后路网结构变化下的应急物资配送路径优化问题,考虑到道路受损及中断路段抢修,通过路网预处理得到不同时段下的受灾点间最短距离路径,以车辆启动成本和运输成本之和最小化为目标,构建含时间窗的灾后应急物资配送路径优化模型;... 详细信息

为研究灾后路网结构变化下的应急物资配送路径优化问题,考虑到道路受损及中断路段抢修,通过路网预处理得到不同时段下的受灾点间最短距离路径,以车辆启动成本和运输成本之和最小化为目标,构建含时间窗的灾后应急物资配送路径优化模型;以列生成和动态规划算法为基础,改进分支定价算法实现模型的精确求解;为加快算法求解,利用启发式取整法生成整数解上界以压缩解空间。研究结果表明:与优化求解器比较验证模型准确性和算法有效性,且模型充分考虑到路网结构变化,能够有效降低配送总成本,识别出关键抢修路段。研究结果可为灾后的应急方案制定提供参考。

关键词：应急物流路径问题可变路网分支定价算法列生成算法

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云层不确定条件下光学对地观测卫星调度问题研究

云层不确定条件下光学对地观测卫星调度问题研究

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作者：王建江国防科学技术大学

学位级别：博士

光学对地观测卫星是搭载了光学遥感器,从太空获取地面影像数据的卫星平台,在军事和商业领域都发挥着重要作用。随着航天技术的不断发展,光学对地观测卫星在军事侦察、灾害监控、城市规划等诸多领域应用越来越广泛,促使用户对地观测需求... 详细信息

光学对地观测卫星是搭载了光学遥感器,从太空获取地面影像数据的卫星平台,在军事和商业领域都发挥着重要作用。随着航天技术的不断发展,光学对地观测卫星在军事侦察、灾害监控、城市规划等诸多领域应用越来越广泛,促使用户对地观测需求快速增长。如何对有限的卫星观测资源进行合理的统筹规划,制定优化的观测方案,是满足用户需求,提高卫星观测效率,充分发挥对地观测卫星系统效能的关键问题。光学对地观测卫星具有空间分辨率高,信息获取准确等优势,其不足之处是对云层穿透能力弱,观测效果受到云量等级、云层厚度影响很大,实际应用中存在大部分光学对地观测由于云层遮挡而失败。为了获取高质量的地面目标影像数据,光学卫星对地观测应尽量避免云层遮挡的影响。需要注意的是,云层状态不是一成不变的,而是具有很强的不确定性,想要在调度前对云层状态进行准确预测并不现实。因此,分析云层遮挡不确定性对光学卫星对地观测的影响,研究云层不确定条件下光学卫星观测调度问题对于满足用户观测需求,提高卫星观测效能具有重要意义。论文针对云层不确定条件下光学对地观测卫星调度问题,从问题建模和算法求解两方面开展研究,主要工作及创新点如下:1)提出了云层不确定条件下光学对地观测卫星“前摄式+反应式”调度框架论文深入分析云层不确定性对卫星观测的影响,以及云层不确定条件下对地观测卫星调度的特点,考虑卫星观测调度中计划制定、计划实施各个阶段,提出了“前摄式+反应式”综合调度框架。前摄式调度是基于云层预测先验信息,对云层不确定条件下光学卫星观测调度问题建模求解,生成基准观测方案。反应式调度是在基准观测方案执行过程中,针对云层不确定性引起的扰动,对观测调度方案进行修复和调整,维持观测方案的可行性并提高观测收益。该调度框架将地面站静态前摄式调度与星上自主反应式调度有机结合,既能提高卫星观测效率,最大化满足用户需求,又能维持观测方案的稳定性,有效的支持用户决策。2)设计了卫星观测前摄式调度随机期望值模型及分支定价求解算法针对云层不确定条件下光学对地观测卫星前摄式调度问题,以最大化对地观测收益的期望为目标,建立了卫星观测调度随机期望值模型。考虑随机期望值模型具有分块对角结构的特点,论文基于Dantzig-Wolfe分解原理将问题重构为一个set packing主问题和多个约束最长路径规划子问题,然后设计了分支定价算法求问题。通过仿真实验比较了分支定价算法与优化软件CPLEX的求解性能,验证了算法的有效性。3)研究了前摄式调度机会约束规划模型及分支割平面、列生成启发式求解算法针对随机期望值模型不能有效规避风险的不足,在满足一定置信水平的条件下,以最大化观测收益的下界为目标,采用机会约束规划模型对卫星前摄式调度问题建模。针对机会约束规划模型中机会概率难以计算的特点,论文采用样本近似方法将机会约束规划模型转化为便于求解的混合整数规划模型。针对基于禁忌队列的任务指派模型,设计了基于惰性约束的分支割平面算法求解问题最优解。针对卫星观测调度“流变量”模型,基于Dantzig-Wolfe分解原理,设计了列生成启发式算法求解问题近似最优解。论文设计了大量仿真实验对算法性能进行了评估,验证了算法的有效性。4)提出了卫星观测前摄式调度鲁棒模型及精确、启发式求解算法针对云层不确定条件下光学对地观测卫星前摄式调度问题,随机期望值模型和机会约束规划模型都只考虑了将单个任务调度到单个观测资源上,没有考虑到将单个任务同时调度到多个资源上,能够增加任务观测成功的可能性。因此,论文考虑将单个任务同时调度到多个资源上,建立了云层不确定条件下卫星观测前摄式调度鲁棒模型。针对鲁棒模型非线性、难以求解的特点,将问题分解为一个方案选择主问题和多个路径规划子问题,提出了一种精确求解算法。该算法采用基于标记更新思想的动态规划算法求解子问题,基于子问题的所有可行解,采用枚举算法求解主问题。针对精确算法不能求解大规模问题的不足,论文基于随机采样思想设计了5个多通道启发式求解算法。采用仿真实验验证了鲁棒模型的优越性和求解算法的有效性,并分析了不同算法求解不同规模问题的性能优劣。5)提出了卫星观测反应式调度多目标优化模型及启发式求解算法针对云层不确定性引起的扰动,同时考虑调度收益和调度稳定性,论文建立了卫星观测反应式调度多目标优化模型。针对反应式调度时效性要求高,计算资源能力有限的特点,论文设计了基于任务插入、任务撤销、任务置换等策略的高效启发式求解算法。仿真实验结果表明,反应式调度不仅能够提高调度性能,增加观测收益,还能够降低云层不确定性对用户决策的干扰。

关键词：光学对地观测卫星调度云层不确定性 Dantzig-Wolfe分解分支定价算法样本近似分支割平面算法列生成算法枚举算法启发式算法

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考虑维护的共享单车再平衡问题研究

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工业工程与管理 2022年第4期27卷 142-149页

作者：张建同何钰林同济大学经济与管理学院上海200092

共享单车的运营管理面临单车的供需不匹配和单车故障的问题。针对这两方面问题,对共享单车再平衡进行研究,同时在再平衡过程中进行故障单车的维护。提出了两阶段方法:先由巡检人员检修轻度故障单车和回收严重故障单车到调度节点,再由调... 详细信息

共享单车的运营管理面临单车的供需不匹配和单车故障的问题。针对这两方面问题,对共享单车再平衡进行研究,同时在再平衡过程中进行故障单车的维护。提出了两阶段方法:先由巡检人员检修轻度故障单车和回收严重故障单车到调度节点,再由调度车在调度节点间调配单车和回收严重故障单车。提出多阈值的密度聚类算法以找出单车停放热点区域作为调度节点,利用泰森多边形的方法划分巡检区域,提出启发式算法和精确算法相结合的分支定价算法求解调度模型。数值实验结果表明提出的算法有较好性能。灵敏度分析结果表明,巡检区域密度阈值和调度车容量的不同对巡检调度的成本和效率产生影响。

关键词：自由浮动共享单车共享单车再平衡问题共享单车维护分支定价算法

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考虑容重比的多约束三维配载优化研究

考虑容重比的多约束三维配载优化研究

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作者：严梦荣华东交通大学

学位级别：硕士

随着经济的快速增长,零担运输市场迅速增长。零担运输承运人需要装载和运输大量包装类型、尺寸、重量和容重比差异很大的货物,使得零担物流运输成本居高不下。如何优化轻型货物和重型货物的配载组合以最大限度地提高车辆的利用率是零担... 详细信息

随着经济的快速增长,零担运输市场迅速增长。零担运输承运人需要装载和运输大量包装类型、尺寸、重量和容重比差异很大的货物,使得零担物流运输成本居高不下。如何优化轻型货物和重型货物的配载组合以最大限度地提高车辆的利用率是零担运输承运人最关心的问题,也是亟待解决的问题。本文以零担运输为研究对象,在考虑轻重型货物配载平衡的情况下,研究了考虑容重比的三维配载问题。针对零担运输时面临的轻重型货物之间的承重关系、几何尺寸、重量、货物旋转方向等多种实际约束,构建以最小化车辆数量、最大化车辆总体积利用率和总载重量利用率为目标的混合整数规划模型,达到提升车辆利用率和增强货物配载稳定性的目的。通过Dantzig-Wolfe分解技术将三维配载问题分解为主问题、限制性松弛主问题和子问题,并设计分支定价算法求解该问题。针对分支定价的节点,设计了考虑容重比的货物定序算法和基于极值点和动态容重比的启发式装箱算法,并将这些启发式算法嵌入列生成中来提高求解效率。最后以算法的时间复杂度和计算精度为标准,将该算法和列生成算法、有偏随机密钥遗传算法和非支配排序遗传算法进行对比分析,算例结果表明本文提出的分支定价算法能够快速制定高质量、令人满意的货物配载方案,达到零担运输配载工具高效利用及货物安全运输的要求。灵敏性分析表明当配载货物的容重比发生较大变化时,算法也具有良好的稳定性,可以为LTL管理者提供科学决策依据和支撑。

关键词：零担运输三维配载容重比分支定价算法

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多车场电动公交车辆优化调度问题研究

多车场电动公交车辆优化调度问题研究

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作者：张一白大连海事大学

学位级别：硕士

近十年来,为落实可持续发展战略和实现国家“碳达峰”和“碳中和”的目标,电动公交车受到了国家重点支持和普及。作为新能源车辆之一,电动公交车因其噪声小、碳排放低、节约能源和安全性较高等优点受到了各国公交集团和企业的青睐。根... 详细信息

近十年来,为落实可持续发展战略和实现国家“碳达峰”和“碳中和”的目标,电动公交车受到了国家重点支持和普及。作为新能源车辆之一,电动公交车因其噪声小、碳排放低、节约能源和安全性较高等优点受到了各国公交集团和企业的青睐。根据北京市公交集团发布的《2020年企业社会责任报告》中的数据可知,北京市的新能源和清洁能源公交车占比为87.34%,其中纯电动公交车占比逐年增加,占比已超过50%。然而,电动公交车与传统燃油公交车或燃气公交车相比有着续航里程短和补充燃料时间长等缺点。电动公交即使充满电也无法完成一整天的公交任务,中间过程必须要充电。充电资源却比较有限,北京市累计建成可充电的场站或充电站212处,这对于近1000条新能源公交线路来说,若不对充电资源进行合理调度,则会严重影响公交正常运营。如何使用尽量少的车辆完成公交路线的发车任务成为该领域亟需解决的新挑战。现有的研究大多数集中在单车场的问题或考虑的充电过程与现实的充电过程有差异,而本文充分考虑了现实的充电情况,研究了灵活充电技术下多车场电动公交车辆调度问题,考虑了充电桩数量有限所导致的不确定充电时间和车辆等待充电的情况。在已知公交路网和运营参数的条件下,通过建立了一个混合整数规划模型来描述问题,证明了该问题的模型是NP-难的。求解上,大多数的研究在求解该类问题的算法上集中于启发式算法,虽然求解时间得到保证,但并不能保证求解的效果一定好。而公交车辆调度计划是长期计划,求解不必实时完成。于是,本文根据问题模型的特殊结构和特点,设计了一个分支定价算法的框架进行全局精确最优的求解。根据Dantzig-Wolfe分解算法的思想,将原问题模型分解为以车次链为基列的主问题,和每个车次链的子问题。子问题通过改进目前求解该类型子问题效果最好的Pulse算法进行求解。通过松弛约束、提前定界、多列添加和列管理等策略有效抵抗了主问题的退化性,并使得算法整体更加高效。最后,本文通过大量的符合实际的实验数据和交通网络来验证本文算法的逻辑正确和算法效率,并与现有效率较高的混合整数规划求解器Gurobi进行了比较。结果表明,Gurobi只能有效求解40个发车任务以下的规模,而针对100个点以内的规模,本文设计的算法可以有效的求解。最后,本文还对充电桩数量,充电速率和电池电量等参数变化对问题结果的影响进行了敏感性分析,并为决策者提供更多的决策支持。

关键词：电动公交车辆调度多车场分支定价算法 Pulse算法灵活充电过程

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基于交通均衡的充电站规划方法研究

基于交通均衡的充电站规划方法研究

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作者：卢超长安大学

学位级别：硕士

当前,电动汽车因其清洁、高效和环保的特点,受到人们广泛关注。然而,电动汽车的普及面临着续航里程焦虑和充电基础设施不足等挑战。通过合理规划建设快速充电站,能够提升电动汽车使用的便捷性,有效缓解用户续航里程焦虑,从而促进电动汽... 详细信息

当前,电动汽车因其清洁、高效和环保的特点,受到人们广泛关注。然而,电动汽车的普及面临着续航里程焦虑和充电基础设施不足等挑战。通过合理规划建设快速充电站,能够提升电动汽车使用的便捷性,有效缓解用户续航里程焦虑,从而促进电动汽车普及率的稳定增长。然而,快速充电站的选址方案会受到城市交通流量的极大影响。针对这一问题,本文提出了一种基于交通均衡的快速充电站规划方法,该方法将充电站选址构建为一个双层规划问题。在下层问题中,首先考虑了交通网络的真实情况,分别为电动汽车和燃油汽车构建了最优路径迭代生成模型。然后,考虑到不同用户路径流量之间的相互影响,建立了混合车流量下的交通均衡模型。最后,采用分支定价算法进行最优路径集的生成并求解交通均衡下的路径流量。在上层问题中,基于下层问题求解出的路径流量状态,以最小化全体用户行驶总时长和快速充电站投资总成本为目标,将充电站建设选址问题建模为整数规划。为了求解的便利性,将其松弛为线性规划问题。最后,通过本文提出的一种特定下降算法进行求解。为了检验该方法的有效性,本文进行了仿真实验。实验结果表明,所提出的快速充电站双层规划方法能够在满足电动汽车用户的充电需求下,最小化全体用户行驶总时长和快速充电站投资总成本,并通过优化充电站的地理空间分布,有效降低交通拥堵,提高交通网络的运行效率。

关键词：电动汽车双层规划分支定价算法迭代下降算法交通均衡

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动态拼车算法研究

动态拼车算法研究

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作者：华诗佳清华大学

学位级别：硕士

城市交通问题已经成为当前国内外各大城市共同面临的一大挑战,这其中以交通堵塞问题最为突出,由此也造成了一系列社会、环境和经济上的问题。与此同时,随着科技的迅速发展,拼车模式由于其在缓解交通堵塞问题和低碳环保等方面的优势而受... 详细信息

城市交通问题已经成为当前国内外各大城市共同面临的一大挑战,这其中以交通堵塞问题最为突出,由此也造成了一系列社会、环境和经济上的问题。与此同时,随着科技的迅速发展,拼车模式由于其在缓解交通堵塞问题和低碳环保等方面的优势而受到越来越多的关注。然而对于在线拼车调度平台而言,车辆与乘客之间的匹配问题仍然是其面临的主要挑战。本文针对动态情况下拼车调度平台在算法调用的时间截面遇到的动态拼车问题进行研究。与其它文献不同,本文考虑车辆具有不同的初始位置、车载乘客和被安排的乘客以及对应的之前被安排的路径信息,同时引入重新安排比例用于衡量可重新安排的订单占已被安排的订单中的比例。对于该动态拼车问题,本文首先对其建立混合整数模型,然后设计了分支定价算法和拉格朗日松弛算法这两种基于数学规划的算法对其进行求解。对这两种算法分解得到的子问题进行统一,设计动态规划算法对子问题并行地进行求解,加快算法求解的速度。由于基于数学规划的算法不能保证在有限的时间内得到可行解,同时耗时随着问题规模的增大而急剧上升,因此本文设计了自适应大规模邻域搜索启发式算法(An adaptive large neighborhood search heuristic,ALNS)进行求解,并提出了修改的Shaw移除算子、随机插入算子和最佳插入算子这三种新的算子用于求解动态拼车问题。本文设计算例对提出的算法进行测试对比,其中在启发式算法对比时引入业界常用的最近车辆调度启发式算法(Nearest vehicle dispatch,NVD)和最佳插入启发式算法(Best insertion heuristic,BIS)进行对比。结果显示分支定价算法和拉格朗日松弛算法在求解质量、规模和时间上均明显优于求解器(Gurobi)直接求解,分支定价算法在所有的算例下均得到质量最佳的解。ALNS算法得到解的质量均优于NVD和BIS,该优势在大规模的算例下更为显著。与基于数学规划的算法相比,ALNS具有明显的时间优势,得到解的平均gap在9%以内。之后,本文设计动态仿真框架模拟实际应用,进一步验证了各算法在实际应用中的有效性。最后,对重新安排比例因素进行灵敏度分析,为拼车调度平台提供建议平衡系统总收益与用户体验之间的关系。

关键词：动态拼车问题分支定价算法拉格朗日松弛算法自适应大规模邻域搜索算法动态仿真框架

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需求响应式公交路径优化问题研究

需求响应式公交路径优化问题研究

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作者：吕俊彦上海大学

学位级别：硕士

随着经济发展和城市扩建,新建的城市新区和边缘地区不断增多,这些区域的公共交通需求水平较低,传统公交难以覆盖这些区域或者存在公交资源浪费问题。需求响应式公交可以根据乘客的订单信息,提供定制化的公交服务,是“人找车”和“车找... 详细信息

随着经济发展和城市扩建,新建的城市新区和边缘地区不断增多,这些区域的公共交通需求水平较低,传统公交难以覆盖这些区域或者存在公交资源浪费问题。需求响应式公交可以根据乘客的订单信息,提供定制化的公交服务,是“人找车”和“车找人”模式的结合,不仅能够满足乘客的个性化需求,对公交车服务提供商而言又能按需配置运力,节省运营成本。首先,本文分析基于离散站点的需求响应式公交服务,该服务下的公交车备选停车站点是规划建设完毕的,即公交车只能在现有的站点停车。公交车调度中心做出路径规划方案后,车辆在系统指定的几个备选站点停车。针对上述服务,建立数学规划模型并设计实现基于分支定价的精确算法和基于大邻域搜索的启发式算法。然后通过大量数值实验验证了所提模型和算法的有效性。结果表明,对于中小规模算例,基于分支定价的精确算法可在短时间内求得最优解;对于中大规模的算例,基于大邻域搜索的启发式算法可短时间内求得较优的解。另外,敏感性实验结果为基于离散站点的需求响应式公交服务提供商提供关于车场数量、备选停车站点、乘客到达时间参数的管理启示。其次,对基于离散站点的服务进行扩展,分析基于连续站点的需求响应式公交服务,该服务下没有固定的停车站点,调度中心根据乘客预约信息得出合适的停车位置坐标,车辆到系统指定的位置停车。针对基于连续站点的服务,建立混合整数二阶锥模型并设计实现基于分支定价的精确算法和基于大邻域搜索的启发式算法。数值实验验证了所提模型和算法的有效性,实验结果表明基于分支定价的精确算法可在短时间内求得中小规模算例的最优解,基于大邻域搜索的启发式算法可短时间内求得算例较优的解。敏感性实验为基于连续站点的需求响应式公交服务提供商提供乘客到达时间参数、乘客最大步行距离相关的管理思路。最后,进行研究总结,根据本文研究的局限性和不足之处,提出未来可进一步扩展和提高的研究方向。

关键词：需求响应式公交路径优化分支定价算法大邻域搜索算法

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车辆共享系统优化调度研究 ——以公共自行车为例

车辆共享系统优化调度研究 ——以公共自行车为例

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作者：戴盛隆浙江工商大学

学位级别：硕士

近年来,车辆共享系统得到快速发展,作为经济节能、环保低碳以及方便灵活的绿色出行方式而受到政府和社会大力推广。共用共享的车辆(自行车、汽车、电动车等)成为城市交通新的选项和重要补充,其中起源于欧洲的第三代城市公共自行车系统,... 详细信息

近年来,车辆共享系统得到快速发展,作为经济节能、环保低碳以及方便灵活的绿色出行方式而受到政府和社会大力推广。共用共享的车辆(自行车、汽车、电动车等)成为城市交通新的选项和重要补充,其中起源于欧洲的第三代城市公共自行车系统,经过不断的改进和发展,越来越受到民众的欢迎。一个良好的公共自行车系统不仅有赖于租赁点的合理规划与布局、租赁点停车桩合理数量的设置,更与公共自行车的人工调配密切相关。合理的人工调配可以实现整个租赁系统的库存均衡,提高客户满意度,吸引更多的潜在客户使整个系统实现均衡良性的发展。因此对公共自行车调配策略的探索与优化具有很高的研究价值和实际意义。本文基于公共自行车静态车辆调度自身的特点,以同时取送货的车辆路径问题为原型,首先探讨了公共自行车夜间优化调度问题。以实现系统均衡为最终目标,建立了以运输总成本最小为目标的优化调度模型。其次,针对公共自行车特有的高峰时期借还量时空分布严重不平衡导致的无车可借无位可还的问题,提出一种应急预调度策略。在高峰来临前一定时间内对各个租赁点进行预调度,调度车优先访问关键节点。并针对这一策略建立了以面向收益的车辆路径问题为原型的优化模型。针对上述问题,本文使用分支定价这一精确算法进行求解。分支定价算法是一种将列生成技术嵌入分支定界的每个节点上的广义的分支定界算法。列生成算法可以将一个具有大规模变量的线性规划问题进行分解,形成一个与原问题等价的主问题和一系列的定价子问题,定价子问题通常具有有效的求解算法。通过对定价子问题的快速求解,进行主问题与子问题之间的循环迭代并最终实现对原问题求解。本文在使用分支定价算法对上文提到的两个模型求解的过程中,首先将建立的原问题的混合整数规划模型转化为集划分模型,将集划分模型作为列生成算法的主问题。在本文研究的调度优化问题中,主问题对应的定价子问题表现为一种带资源约束的初等最短路问题(RCESPP),在对该问题进行求解的过程中,本文采用一种双向动态规划算法进行求解。在求解静态调度模型时,由于公共自行车调度自身单一品种、取送货结合的特点,使用取货量和送货量作为关键资源约束,在求解应急调度(高峰预调度)模型时,由于这一模型特有的时效性要求,将行使时间加入关键资源,通过将上述关键资源在统治规则和状态扩张限制技术中加以应用,有效控制未被统治状态的规模,提高算法效率。本文通过大量实验,验证了在中小规模的算例中,这一算法的有效性。

关键词：公共自行车分支定价算法初等最短路问题车辆路径问题双向动态规划

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