检索结果-内蒙古大学图书馆

中国公路学报 2015年第2期28卷 95-103,126页

作者：吕彪蒲云刘海旭西南交通大学峨眉校区计算机与通信工程系四川峨眉山614202 西南交通大学峨眉校区交通运输系四川峨眉山614202 西南交通大学交通运输与物流学院四川成都610031

根据随机路网环境下出行者有限理性的路径选择行为,组合能力扩展与拥挤收费2种方案,提出了基于累积前景理论的多目标广义路网设计双层规划模型。该模型上层模型以最小化系统出行时间预算和最大化系统出行前景为目标,下层模型为基于累积... 详细信息

根据随机路网环境下出行者有限理性的路径选择行为,组合能力扩展与拥挤收费2种方案,提出了基于累积前景理论的多目标广义路网设计双层规划模型。该模型上层模型以最小化系统出行时间预算和最大化系统出行前景为目标,下层模型为基于累积前景理论的用户均衡模型。推导了需求服从对数正态分布且路段通行能力服从贝塔分布条件下的前景值计算公式,建立了用等价变分不等式表示的均衡模型,设计了改进型非支配排序遗传算法求解模型。研究结果表明:出行者择路行为的风险偏好与风险认知会显著影响网络设计结果,忽视出行者择路行为的有限理性可能会产生次优甚至错误的网络设计方案。

关键词：交通工程多目标广义路网设计累积前景理论双层规划改进型非支配排序遗传算法

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低碳排放约束下城市多方式交通网络道路收费研究

引用

公路交通科技 2022年第5期39卷 131-139页

作者：张鑫李佳杰俞灏刘攀北京市交通委员会政务服务中心(北京市船舶检验所) 北京100161 北京交通大学交通运输学院北京100044 东南大学交通学院江苏南京210096

为控制和降低城市交通碳排放,研究了低碳排放约束下的城市多方式交通网络道路收费问题。以私家车、常规公交和地铁组成的多方式交通网络为研究对象,以CO_(2)预期减排量和CO环境容量为约束,建立了最小化CO_(2)排放总量和用户出行总时间... 详细信息

为控制和降低城市交通碳排放,研究了低碳排放约束下的城市多方式交通网络道路收费问题。以私家车、常规公交和地铁组成的多方式交通网络为研究对象,以CO_(2)预期减排量和CO环境容量为约束,建立了最小化CO_(2)排放总量和用户出行总时间的双目标道路收费模型。模型采用基于博弈论的双层优化方法刻画决策者和出行者间的领导-跟随关系,上层为决策者在低碳排放约束下制定道路收费方案以权衡双目标,下层为出行者根据收费措施做出交通方式及路径选择。运用变分不等式描述了交通方式间的不对称影响及出行者的出行行为。针对所构建的非线性双目标道路收费模型,设计了改进型非支配排序遗传算法进行求解。算例结果表明:道路收费措施可有效地调节各种交通方式的出行比例,使得私家车出行者转移至公共交通(常规公交和地铁),从而缓解路网拥堵且达到低碳减排的目标;相比于道路收费前的初始状态,收费措施可至少提升43%的公共交通出行量,且使CO_(2)减排量达到32%以上;Pareto前沿验证了2个目标之间的负相关关系,若不增加初始状态的出行总时间,路网能够达到的最大减排比例为32%~59%;若欲达到高于60%的CO_(2)预期减排目标,需提高公共交通的供给水平,减少由私家车转移至公共交通的时间损失,提高系统的运输效率。

关键词：城市交通道路收费双目标优化多方式交通网络碳减排改进型非支配排序遗传算法

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基于NSGA-Ⅱ的城市水循环系统不确定规划研究

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中国给水排水 2015年第1期31卷 72-76页

作者：徐瑾钟炜马啸雨季荣天津理工大学管理学院天津300384 天津大学环境科学与工程学院天津300072

现有对城市水循环系统的规划研究多为确定性规划研究,缺乏对水循环系统中不确定性因素的分析,限制了城市水资源的合理开发和利用。鉴于此,以城市水循环系统中的不确定性因素为主要研究对象,构建了城市水循环系统不确定规划模型,并利用... 详细信息

现有对城市水循环系统的规划研究多为确定性规划研究,缺乏对水循环系统中不确定性因素的分析,限制了城市水资源的合理开发和利用。鉴于此,以城市水循环系统中的不确定性因素为主要研究对象,构建了城市水循环系统不确定规划模型,并利用改进型非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对该模型进行求解,以期提高我国城市水资源的开发利用效率。

关键词：城市水循环系统不确定规划模型改进型非支配排序遗传算法多目标优化

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轴流式叶轮机械叶片气动数值优化设计研究

轴流式叶轮机械叶片气动数值优化设计研究

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作者：王录中国科学院研究生院（工程热物理研究所）

学位级别：硕士

本文搭建适用于轴流式叶轮机械叶片全三维气动数值优化设计平台。该平台包括三个核心模块：叶片的参数化拟合造型；流场气动性能评估；寻优策略。采用非均匀有理B样条(NURBS)曲线参数化叶片；针对叶片气动设计中多参数、非线性、多模态... 详细信息

本文搭建适用于轴流式叶轮机械叶片全三维气动数值优化设计平台。该平台包括三个核心模块：叶片的参数化拟合造型；流场气动性能评估；寻优策略。采用非均匀有理B样条(NURBS)曲线参数化叶片；针对叶片气动设计中多参数、非线性、多模态、多目标的问题,采用基于试验设计(DOE)和具有全局寻优能力的遗传算法的组合优化策略。运用该平台对某NASA跨音速单级透平动静叶片及该透平静叶的叶型和弯积叠线进行多目标气动数值优化研究。本文的主要工作如下： ●搭建轴流式叶轮机械叶片全三维气动数值优化设计平台。 ●开发基于NURBS曲线的叶片参数化拟合造型程序。 ●采用DOE方法详细研究参数化变量对设计目标的影响,选择对目标敏感的变量进行寻优,缩小寻优空间。 ●采用两组权重因子组合多个目标进行寻优,分析不同权重因子组合对寻优最终结果的影响。 ●采用改进型非支配排序多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行多目标同时寻优,分析单目标函数搜索的最优解和多目标函数寻优到的非支配解集(pareto)间的支配关系。研究结果表明： ◆无论采用单目标函数的优化策略还是采用多目标函数的优化策略,在优化工况点优化后叶片的性能均有明显提高,证明本文搭建的优化平台是可靠的。 ◆通过分析不同权重因子组合对单目标函数寻优结果的影响可知：对目标施加较大的权重因子寻优的结果将偏向于该目标的最优。 ◆分析单目标函数寻优结果和多目标函数寻优的pareto解间的支配关系发现：在相同的种群规模和进化代数情况下,单目标函数得到的最优解将支配pareto解集的某些解,但多目标函数搜索到更多的非支配解。 ◆通过对比优化前后叶片全工况特性可知：尽管在优化工况点可以提高叶片性能,但是在非优化工况点无法保证性能的提高,全工况下性能的改善需要进行多工况点的优化。

关键词：气动数值优化叶轮机械叶片参数化非均匀有理B样条试验设计多岛遗传算法改进型非支配排序遗传算法多目标寻优

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