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考虑超重超远客户的卡车无人机协同配送研究

中国公路学报 2024年第3期37卷 395-406页

作者：宋瑞边疆何世伟迟居尚北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

卡车与无人机配送的母船模式是指卡车搭载无人机至离客户较近的地点后,由无人机起飞配送多个客户点,再与卡车汇合的协同配送方法,是交通工程领域中具有潜力的重要发展方向之一。考虑到现实中存在部分客户点需求量超出无人机最大载重,或... 详细信息

卡车与无人机配送的母船模式是指卡车搭载无人机至离客户较近的地点后,由无人机起飞配送多个客户点,再与卡车汇合的协同配送方法,是交通工程领域中具有潜力的重要发展方向之一。考虑到现实中存在部分客户点需求量超出无人机最大载重,或所处位置超过无人机最大航程覆盖范围的情况,在母船模式基础上,提出考虑超重超远客户的卡车与无人机协同配送模式(Truck-Drone Joint Delivery with Consideration of Customers with Great Demands and at Great Distances, TDJD-CGDGD)。该模式允许卡车服务超重超远客户,并允许无人机起降于不同地点。该模式下待求解的问题为含无人机的旅行商问题。以最小化总配送成本为目标,构建了混合整数线性规划模型。为高效求解大规模算例,提出了一种融合贪婪随机自适应搜索(GRASP)与自适应大邻域搜索(ALNS)的混合算法。算法首先在附加约束条件下,生成车机共同配送路径,该约束可简化车机路径优化过程。随后放松附加约束,针对性地调整一部分无人机路径,进一步降低总成本。试验结果表明:所提算法具有较好的计算性能;本协同配送模式与仅由卡车配送的传统模式相比可平均节约成本19%;允许无人机在超重客户点处起降与不允许情况相比可平均节约成本5%。

关键词：交通工程协同配送自适应大邻域搜索无人机路径规划

考虑机会充电与行程时间可靠性的区域多车型电动公交调度优化

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交通运输系统工程与信息 2024年第4期24卷 151-165,187页

作者：姚恩建王鑫刘莎莎杨扬李成北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 北京交通大学交通运输学院北京100044 交通运输部科学研究院城市公共交通智能化交通运输行业重点实验室北京100029

为提高电动公交系统运营效率,降低运营成本,本文提出一种考虑机会充电和行程时间可靠性的电动公交调度优化方法。首先,基于区域调度场景,提出在线路始末站配备快速充电桩,利用车次接续时间进行机会充电的策略;然后,考虑行程时间的随机波... 详细信息

为提高电动公交系统运营效率,降低运营成本,本文提出一种考虑机会充电和行程时间可靠性的电动公交调度优化方法。首先,基于区域调度场景,提出在线路始末站配备快速充电桩,利用车次接续时间进行机会充电的策略;然后,考虑行程时间的随机波动,以表征特定可靠性的预留行程时间作为模型输入生成调度方案,同时,将发车延误成本纳入目标函数中,综合考虑公交企业从规划到运营阶段的整体效益,构建以总成本最小为目标的区域多车型电动公交调度优化模型,针对模型特点,设计自适应大邻域搜索算法进行求解;最后,以北京市大兴区4条公交线路为例,验证模型和算法的有效性。结果表明:基于本文方法得到的最优调度方案相较于传统单线路单车型调度方案,能使企业日均总成本下降37.93%,平均每辆车的发车延误时长减少5.63 min,说明本文所提方法能有效降低企业成本,提升公交系统可靠性。相较于不考虑机会充电和行程时间可靠性的区域多车型运营模式,本文最优方案能使总成本下降28.67%。此外,通过灵敏度分析,建议公交企业以240 kW的充电功率进行快速充电资源的配置,以90%的行程时间可靠性进行电动公交调度方案的编制。

关键词：城市交通区域调度自适应大邻域搜索电动公交机会充电行程时间可靠性

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交通流“流速密能”图谱模型与应用

中国公路学报 2024年第4期37卷 84-97页

作者：黄健畅宋国华北京交通大学交通运输学院北京100044 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

交通流的物理本质是能量驱动的物质位移。为挖掘交通流和能量的关系,基于交通流功率分布模型探索建立了流量、速度、密度和能量四要素图谱。其中,能量(kJ·km^(-1)·h^(-1))在数学上描述为能耗因子(kJ·km^(-1)·veh^(-1))和交通流量(ve... 详细信息

交通流的物理本质是能量驱动的物质位移。为挖掘交通流和能量的关系,基于交通流功率分布模型探索建立了流量、速度、密度和能量四要素图谱。其中,能量(kJ·km^(-1)·h^(-1))在数学上描述为能耗因子(kJ·km^(-1)·veh^(-1))和交通流量(veh·h^(-1))的乘积。首先,基于均衡态交通流不同空间平均速度下的功率分布,建立随平均速度变化的能耗因子曲线;其次,基于4个经典交通流基本图模型(Greenshields、Greenberg、Underwood和Van Aerde)建立速度与流量关系;最后,结合流量和能耗因子得到流量-速度-密度-能量图谱。当能量转换效率为100%时:在速度-能量方面,流量对能量的变化起到主导作用,因此,随着速度上升能量呈现先上升后下降趋势;在密度-能量方面,随着密度上升能量同样先上升后下降,但由于密度和速度呈负相关,其变化原理与速度-能量相反;在流量-能量方面,同一流量可对应低速/高速下的拥堵/非拥堵状态,能耗因子随着流量上升呈现2种状态,能耗因子上升或能耗因子下降,但下降速率低于流量上升速率。该研究是面向能量网络制定精细化政策和优化能源网络设施设计的先行工作。

关键词：交通工程流速密能图谱功率分布能量交能融合

考虑Pareto最优的列车运行图与维修天窗协调优化

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铁道科学与工程学报 2024年第3期21卷 949-958页

作者：张哲铭何世伟李光晔赵子琪王攸妙周汉北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

列车运行图与维修天窗之间的冲突始终无法避免,且维修天窗开设时间的长短显著影响列车总运行时间。针对此问题,综合考虑维修天窗对列车运行造成的限速约束、车站到发线数量约束等,建立列车总运行时间最小,以及维修天窗实际开设时长与理... 详细信息

列车运行图与维修天窗之间的冲突始终无法避免,且维修天窗开设时间的长短显著影响列车总运行时间。针对此问题,综合考虑维修天窗对列车运行造成的限速约束、车站到发线数量约束等,建立列车总运行时间最小,以及维修天窗实际开设时长与理想时长总偏差最小的双目标混合整数规划模型;对困难约束设置中间辅助变量将模型线性化以提高求解效率,并设计约束转换算法求解双目标模型的Pareto最优;微观化处理铁路线,将站内资源和站间资源细化为一系列行车资源单元,得到更加符合实际旅客运输需求的运行图。以某地区铁路线夜间开行列车及维修天窗开设计划为研究背景,调用商业软件求解双目标函数模型的Pareto最优,并对双目标模型的最小支配解和最优支配解进行对比分析;针对最优支配解下的列车进入、离开行车资源单元的时间、停站作业时间及维修天窗的开始时间及开设时长,绘制列车运行图。求解结果表明:模型在满足维修天窗最小开设时长的同时,能够兼顾列车运行总时间最小和维修天窗开设时长更充裕。基于最优支配解绘制的列车运行图表明:微观路网下的列车运行时刻表优化结果更符合实际旅客运输生产作业需要。研究结果可为铁路运营管理部门进一步优化列车运行图编制与维修天窗开设提供参考。

关键词：铁路运输列车运行图维修天窗到发线数量约束转换算法 Pareto最优

跨线条件下城市轨道交通列车交路计划优化方法

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铁道学报 2024年第8期46卷 21-29页

作者：陈垚柏赟毛保华温芳北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

跨线运营是城市轨道交通重点发展方向。针对跨线条件下列车交路计划编制问题,通过构造乘客出行时空网络图准确刻画复杂交路下的客流行为,建立以最小化列车走行公里与乘客出行时间成本为目标的混合整数规划模型。模型以列车交路方案、开... 详细信息

跨线运营是城市轨道交通重点发展方向。针对跨线条件下列车交路计划编制问题,通过构造乘客出行时空网络图准确刻画复杂交路下的客流行为,建立以最小化列车走行公里与乘客出行时间成本为目标的混合整数规划模型。模型以列车交路方案、开行比例与频率为决策变量,并针对跨线交路与本线交路的行车冲突,考虑非等间隔发车,确定列车发车时刻。设计基于交路及开行频率搜索与运行间隔协调的定制分解算法。案例结果表明,列车跨线方向与乘客换乘主方向一致时,跨线交路可同时提升企业运营与乘客出行效益。换乘出行导致的断面客流量差异是跨线交路开行方案设置的主要依据。研究结论可为运营企业制定列车交路计划提供依据,有助于提高网络运输效率。

关键词：城市轨道交通互联互通跨线运行交路方案服务网络

考虑线路能力协调利用的车流径路与配空组织优化模型

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铁道科学与工程学报 2024年第5期21卷 1783-1792页

作者：李光晔何世伟迟居尚王攸妙吴艺迪北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

为提高铁路整体通过能力,均衡利用路网中各线路,应对愈发波动的运输市场,开展考虑线路能力协调利用的重空车流协调优化模型研究。首先,对线路能力协调利用的实现机理进行研究,在考虑流平衡约束、配空约束、线路能力约束基础上,增加考虑... 详细信息

为提高铁路整体通过能力,均衡利用路网中各线路,应对愈发波动的运输市场,开展考虑线路能力协调利用的重空车流协调优化模型研究。首先,对线路能力协调利用的实现机理进行研究,在考虑流平衡约束、配空约束、线路能力约束基础上,增加考虑铁路线路能力协调利用约束,同时在优化目标中增加紧张线路的使用成本,构建考虑线路能力协调利用的重空车流组织优化模型,以实现在优化车流径路与空车调配方案的同时兼顾铁路线路的协调利用。其次,在此基础上设计拉格朗日松弛算法,对线路能力约束与能力协调性约束松弛,将原问题分解为车流径路子问题、空车调配子问题和虚拟车流量子问题,进而降低了问题求解难度。再次,通过5组算例对算法的有效性进行验证,案例结果说明,设计的拉格朗日松弛算法在求解大规模算例时效率优于商业求解软件Gurobi。最后,设计了包含36个车站56条线路的实际案例,算法求解耗时4757.7 s,运输组织综合成本为29535803元,通过对求解结果分析,与传统优化模型相比该模型优化结果在运输成本仅增加1.56%的前提下能力紧张的线路数量由17条缩减至12条,降低了29.4%,同时空车调配符合就近配空的原则。研究结果表明,该模型可以有效缓解铁路能力紧张情况,促进铁路线路能力的协调利用。

关键词：铁路能力协调性车流径路空车调配拉格朗日松弛算法

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考虑股道运用的重载卸车站作业计划优化研究

铁道科学与工程学报 2024年第4期21卷 1402-1411页

作者：周汉何世伟吴艺迪张哲铭北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

重载卸车站是重载运输的重要组成部分,实现车站作业计划自动化编制对于加速列车周转时间、提高重载运输生产效率具有重要意义。重载卸车站由于列车在站作业种类多,车站作业计划编制复杂。为实现计算机自动化编制高效智能的车站作业计划... 详细信息

重载卸车站是重载运输的重要组成部分,实现车站作业计划自动化编制对于加速列车周转时间、提高重载运输生产效率具有重要意义。重载卸车站由于列车在站作业种类多,车站作业计划编制复杂。为实现计算机自动化编制高效智能的车站作业计划,在分析重载列车在车站作业流程的基础上,将重载列车在站技术作业过程转化为对卸车站内到达线股道、存车线股道、卸煤线股道、清煤线股道、组合线股道的5次占用问题,构建考虑股道运用的重载卸车站作业计划模型。考虑到模型属于NP-hard问题,设计微进化算法进行求解,并在微进化算法基础上引入大规模邻域搜索算法中的损坏和修复思想对算子操作进行改进。以朔黄铁路终端黄骅港站某夜间到达的15列重载列车为实际案例,对提出的模型和算法进行验证。研究结果表明:微进化算法所采用的优势基因结构机制能快速有效解决重载卸车站作业计划编制问题,相较于GUROBI求解器,其求解质量在95%以上且求解时间缩短48.16%,同时相较于遗传算法其求解质量提升5.38%且求解时间缩短27.49%。微进化算法得出的优化计划相较于人工编制计划,重载列车在站总时长缩短了389 min,提升了重载卸车站作业计划质量。研究结果能缩短重载列车在站作业时间,加速重载列车在站中转过程,为计算机自动编制车站作业计划提供智能决策。

关键词：重载运输车站作业计划股道运用微进化算法黄骅港站

基于量子反应均衡的政府与共享单车企业停车管理博弈分析

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控制与决策 2024年第2期39卷 641-648页

作者：张书婧贾顺平彭芃毛保华北京交通大学交通运输学院北京100044 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 北京交通大学中国综合交通研究中心北京100044

共享单车停车问题是城市交通治理中最主要的问题之一,其表面为共享单车用户停车行为不规范、共享单车企业管理调度不及时所致,究其本质实为共享单车各利益主体缺乏有效协同治理机制、停车权责划分不清晰、成本分担失衡的结果.考虑政府... 详细信息

共享单车停车问题是城市交通治理中最主要的问题之一,其表面为共享单车用户停车行为不规范、共享单车企业管理调度不及时所致,究其本质实为共享单车各利益主体缺乏有效协同治理机制、停车权责划分不清晰、成本分担失衡的结果.考虑政府与共享单车企业的有限理性,建立扩展式博弈的量子反应均衡(QRE)模型分析双方停车管理博弈机理,并利用Gambit软件进行算例仿真分析.研究表明:双方博弈结果随理性程度增加逐渐趋向于基于完全理性的子博弈精炼纳什均衡,政府掌握更多企业运营信息有利于达到社会效用最大化的博弈结果;政府引入有效处罚措施或主导负责停车管理可以降低自身的财政支出和社会总成本,建立量化的处罚标准能够促进企业主动承担停车管理责任;有限理性程度、违停数量、激励机制和科技手段运行效率会影响企业的停车管理策略选择.

关键词：共享单车停车治理研究有限理性量子反应均衡扩展式博弈仿真

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危险货物道路运输个性化路径推荐方法

哈尔滨工业大学学报 2024年第7期56卷 55-62页

作者：方琼钱大琳陈心如李思贤综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室(北京交通大学) 北京100044 武汉地铁运营有限公司武汉430035

为加强危险货物道路运输风险源头管控,以危货运输车辆行驶轨迹数据为分析对象,研究安全、经济且符合企业自身偏好的道路运输路径优化选择问题,提出了基于偏好、上下文感知的危险货物道路运输个性化路径推荐方法。首先对危货运输车辆历... 详细信息

为加强危险货物道路运输风险源头管控,以危货运输车辆行驶轨迹数据为分析对象,研究安全、经济且符合企业自身偏好的道路运输路径优化选择问题,提出了基于偏好、上下文感知的危险货物道路运输个性化路径推荐方法。首先对危货运输车辆历史轨迹数据进行处理,通过提取路径安全和经济性特征学习危货运输企业的路径偏好,在此基础上,综合考虑偏好向量间的距离和方向相似性,提出了改进的K-means偏好聚类算法(improved K-means clustering algorithm based on distance and direction similarity measurement,DDM-K-means),获取了路径偏好类别;其次,依据运输任务执行的时间、天气、运距三方面信息,建立了路径上下文向量,并运用Rock聚类算法划分路径的上下文类别,与路径偏好类别共同构成路径信息;最终,基于神经协同过滤提出了危险货物道路运输路径选择优化算法(optimal route selection algorithm based on neural collaborative filtering,NCF-ORS),得到了危货运输企业对各路径类别的偏好排序,从而为企业推荐最优路径。与基线算法比较分析,结果表明危险货物道路运输个性化路径推荐方法,平均绝对百分比误差最低。研究结果有助于挖掘车辆轨迹数据中更多的潜在信息,提升个性化路径推荐能力,可为危货运输企业的选线问题提供决策支持。

关键词：危险品运输路径推荐神经协同过滤偏好聚类算法上下文感知

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