考虑时空热度的共乘匹配问题建模及求解

在共乘匹配问题中，考虑时空热度对共乘车主收益的影响，构建了以共乘收益和共享路线百分比为优化目标的数学模型，提出了一种启发式多进程进化算法用于求解. 算法根据历史数据采用三次样条插值法和复合辛普森求积法得到预计订单的时空热度，从而预估车主共乘收益. 在进化算法中，根据差异度自适应选择不同的交叉策略，以达到搜索深度和广度的自动平衡. 实验结果表明，该算法与最优化算法(匈牙利算法)比较，在以相同效用矩阵作为输入条件时，本文方法可在较短时间内得到高质量的解，且在处理大规模实例上效果明显，能够高效求解共乘匹配问题.     

基于改进差分进化算法的出租车合乘问题研究

在现有出租车合乘问题研究基础上,考虑乘客模糊时间窗、合乘意愿等因素,建立 更符合实际的多对多合乘模型,并使用改进的差分进化算法进行求解.该算法设计了一种分段 实数编码方案、基于个体排序的缩放因子F 与交叉概率CR及混合轮盘赌的半贪婪选择策略. 仿真结果表明：所提算法的求解效果优于传统差分进化算法与遗传算法,是解决该类问题的 有效方法;与非合乘模式相比,所建模型成本减少、服务乘客数增加,模型合理有效;同时分析 了模糊时间窗、合乘意愿2个因素对模型求解结果的影响.     

考虑轨迹相似度的综合客运枢纽出租车合乘方法研究

针对综合客运枢纽出租车停靠点乘客滞留问题，提出一种考虑轨迹相似度的枢纽出租车合乘模型. 以车辆数最小与总里程最短为目标，基于包围面积的轨迹相似度指标在形态上约束合乘后车辆的行驶轨迹. 设计两阶段算法求解此NP-hard 问题，第1 阶段利用kmedoids 方法对乘客需求聚类，第2 阶段设计蚁群算法求解得到乘客匹配方案及合乘行驶路径. 实测数据实验证明：该方法能较好优化车辆数和总里程，减少乘客等待时间；轨迹相似性度量约束能有效提高合乘后路径的JAC值，满足乘客希望合乘路径与原始路径差异最小化的心理.     

车辆合乘问题的两阶段分布式估计算法

针对智慧交通中多车辆合乘问题,提出一种分布式并行计算环境下的合乘模型. 利用合乘概率矩阵的先验知识,实现更高效的运算和求解.当合乘概率矩阵不是单位 矩阵时,合乘模型被增广为车主合乘和乘客合乘两个阶段.两阶段分布式估计算法运用可行合乘解的合乘概率矩阵,作为一种随机优化方法求解最优值.根据可搭乘矩阵初始化合 乘概率矩阵,并在优化过程中连续更新合乘概率矩阵.车主同乘客分离优化,减少了出行车辆,并实现了互相搭乘的合乘模型.通过合乘模型的优化迭代能够为乘客挖掘出高效可 行的搭乘路线.实验结果表明,该合乘模型具有平均等待时间少、平均载客量大、人均行驶 距离短的高效出行特点.     

车货供需匹配模型与算法研究综述

随着货车保有量及货运需求的迅速增长,车货供需匹配问题成为了货运电子商务平台的核心和热点。本文主要针对车货供需匹配问题从模型和算法两个方面对现有文献进行梳理和总结。在车货供需匹配模型方面,考虑的优化目标主要包括满意度、公平性和稳定性三个方面的评价指标,根据应用场景,将车货供需匹配模型分为一对一、一对多和多对多三类,其中一对一车货供需匹配模型针对整车运输,其他两种则对应零担运输。随着三种应用场景的模型复杂程度越来越高,相应求解难度、求解时间也呈现递增趋势。在车货供需匹配算法方面,根据货运需求数据的结构与特点可以划分为最优化算法、人工智能算法、推荐算法以及其他算法四类：对于小规模、时效性要求不高的货运需求,可以根据模型的特点与特性设计最优化求解算法;对于大数据、交互性数据或实时性要求高的货运需求,人工智能算法和推荐算法则是车货供需匹配问题的有效途径,其中人工智能算法通过预测车主行为或匹配结果实现匹配任务,而推荐算法可以针对车货需求大数据实现有效的召回并推荐。最后,本文总结了现有研究的不足之处,并从中归纳出三个值得进一步研究的方向：一是结合实际业务场景和车货信息大数据背景,提高车货供需匹配方法...     

时间多项式进化算法在旅行商问题中的研究

提出了一种模拟生物遗传的进化算法，并将该算法应用于旅行商问题得到了较好的结果，根据达尔文进化论的优化过程，结合自然选择原则提出了启发式算法，该算法的时间复杂性与快速排序策略相当。在文中利用该算法求解中国旅行商问题得到目前的最佳结果。     

基于改进同伦算法的非线性最小二乘平差

为了寻求一种更有效的非线性最小二乘平差算法,根据同伦思想提出了一种改进的同伦算法．该算法直接从非线性方程入手,将非线性最小二乘平差准则转化为同伦最小二乘平差准则;根据最优化问题的极值条件,将同伦最小二乘平差准则转化为求解非线性方程组的不动点同伦问题;在Li-Yorke算法的基础上,对切向量及步长求解进行改进,并用于求解微分方程初值问题,进而跟踪同伦曲线．对改进同伦算法的收敛性进行了分析,并采用Matlab语言编程进行了试验．结果表明,较之牛顿迭代法和Li-Yorke算法,改进同伦算法是一种结果稳定、精度较高、速度较快和收敛域扩大的整体收敛方法．     

一种新的双种群PSO-DE混合算法

给出一种新的粒子群算法和差分进化算法相结合的混合算法.该算法基于一种双种群进化策略,其中一个种群由粒子群算法进化,另一种群由差分进化算法进化.此外,采用一种信息分享机制,在算法的进化过程中2个种群中的个体可以实现协同进化.为了进一步提高混合算法的性能,在差分进化算法中融入一种线性递减加权策略的变异操作和指数递增交叉概率算子.通过4个标准测试函数的测试结果表明文中提出的混合算法是一种收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强的全局优化算法.     

基于填挖匹配与智能优化算法的土石方调配优化

土石方调配是工程项目建设中的重要组成部分,对降低工程成本、缩短施工工期有重要意义。土石方调配问题中的填挖匹配与运输路径规划是密切联系的两个阶段,传统的土石方调配问题主要聚焦于如何解决填-挖方间的土石方匹配问题,而对施工机械运输路径规划研究得较少。为此,以最小施工费用与最小机械转运距离为优化目标,对土石方调配中两阶段问题进行了模型构建与算法研发。针对填挖匹配问题,构建了土石方填挖匹配模型与线性规划求解算法,获取了最优填挖匹配方案;针对土石方运输路径规划问题,分别采用禁忌搜索算法、模拟退火算法获取了土石方运输路径方案。最后,以某土石方调运项目为例,采用土石方两阶段调配模型与两种求解算法进行求解,实验结果表明两阶段调配模型与算法可有效地对土石方调配问题进行求解,算法求解时间可控制在5 s以内。     

基于改进遗传算法的物流配送点选址问题研究

在已知物流配送点数目的条件下,以最低送货运输费用为目标,利用最小二乘法推导出多物流配送点的选址模型及其迭代算法;根据遗传算法的基本思想,设计了求解已知物流配送点数目条件下的选址和物流服务分配问题的遗传算法.通过实例证明该模型及算法具有较好的应用价值.     

感知乘客心理的出租车动态合乘优化方法

为研究考虑乘客感知的动态合乘问题，本文提出一种改进的算法框架。基于可行出行对概念，构建乘客满意度最大、出行时间最少的多目标线性规划问题，将合乘问题转化为车辆和乘客间的线性分配问题，并采用基于精英策略的人工蜂群算法(Elitism based Multi-Objective Artificial Bee Colony，EMOABC)求解。根据海口市出租车订单数据建立算例，实验结果表明，该算法框架能够实时提供优质动态合乘方案。相比单纯优化出行效率，考虑乘客心理的合乘策略，相对提高12%的乘客满意度，服务率等方面也有较好表现。     

集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化

针对集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化问题，以堆场贝位和船舶贝位翻箱次数之和最小为优化目标，考虑堆场装船要求和船舶适航性等多种约束条件，建立数学模型. 鉴于问题的NP特性，提出混合演化策略算法(HES)求解模型，设计二维实数编码，提出基于力矩平衡和逐列装载的解码方法. 基于三点交叉互换的重组算子，单点突变的变异算子和互换的局部搜索策略对算法进行改进. 通过计算证明，对不同规模算例，HES算法均能求解出较优的贝内配载方案和堆场装船顺序.HES 算法与传统演化策略算法(ES)、粒子群算法 (PSO)、基于规则的启发式算法(HA-MBSCC)进行对比，进一步验证了算法的优越性.     

基于破产模型的出租车合乘定价方法

作为一种缓解打车难及减少空气污染的方法,出租车合乘越来越普遍.为了更合理地为出租车合乘定价,依据出租车的载客数量,在将出租车的一次载客过程分为若干阶段的基础上,为其中的合乘阶段建立了破产模型.通过深入分析这一情境所对应破产模型解应满足的特点,利用Talmud法则来求解该模型,由此提出了一种出租车合乘定价方法.算例分析表明,由该方法确定的合乘费用具有随着合乘人数和距离增加而增加,但增幅减缓的特点,从而提高了出租车司机和乘客参与多人合乘和长途合乘的积极性.研究结果可为相关部门制定出租车合乘政策提供决策参考.     

集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化

针对集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化问题，以堆场贝位和船舶贝位翻箱次数之和最小为优化目标，考虑堆场装船要求和船舶适航性等多种约束条件，建立数学模型. 鉴于问题的NP特性，提出混合演化策略算法(HES)求解模型，设计二维实数编码，提出基于力矩平衡和逐列装载的解码方法. 基于三点交叉互换的重组算子，单点突变的变异算子和互换的局部搜索策略对算法进行改进. 通过计算证明，对不同规模算例，HES算法均能求解出较优的贝内配载方案和堆场装船顺序.HES 算法与传统演化策略算法(ES)、粒子群算法 (PSO)、基于规则的启发式算法(HA-MBSCC)进行对比，进一步验证了算法的优越性.     

基于预约需求的共享停车平台泊位分配方法

为解决在预约需求下，考虑预约时刻、时长及延时需求的共享停车分配问题，提出一种共享停车泊位分配模型. 以平台收益和停车步行距离为优化目标，将需求分为基本及延时两种情况，确定停车预约请求的分配策略. 根据模型结构，设计随机解集生成方法，利用蒙特卡洛法确定模型的最优解. 以医院停车场及周边停车场为案例，测试模型. 结果表明，模型能较好地服务于共享停车泊位的分配，实现平台收益与满足需求之间的平衡.     

考虑运输时限和航速优化的班轮航线网络设计

为了保持市场竞争能力,班轮公司需要保证集装箱在各个港口间的运输时间达到市场平均水平. 本研究将航速设为变量,对具有运输时限的班轮航线网络设计问题进行求解,以得到既满足运输时限要求又能最大化总利润的航线网络设计与配船方案. 为了有效求解实际问题,首先采用港口聚类算法筛选出候选挂靠港,然后确定港口的标号顺序,最后采用基于列生成思想的启发式算法对问题的非线性混合整数规划模型进行分解和迭代求解. 采用不同规模的标准算例,验证了模型和算法的有效性. 结果表明,与采用事先给定的设计航速相比,将航速设为变量,对每条航线的平均航速进行优化,能增强航线网络设计的灵活性并提升航线网络的盈利能力.     

考虑运输时限和航速优化的班轮航线网络设计

为了保持市场竞争能力,班轮公司需要保证集装箱在各个港口间的运输时间达到市场平均水平. 本研究将航速设为变量,对具有运输时限的班轮航线网络设计问题进行求解,以得到既满足运输时限要求又能最大化总利润的航线网络设计与配船方案. 为了有效求解实际问题,首先采用港口聚类算法筛选出候选挂靠港,然后确定港口的标号顺序,最后采用基于列生成思想的启发式算法对问题的非线性混合整数规划模型进行分解和迭代求解. 采用不同规模的标准算例,验证了模型和算法的有效性. 结果表明,与采用事先给定的设计航速相比,将航速设为变量,对每条航线的平均航速进行优化,能增强航线网络设计的灵活性并提升航线网络的盈利能力.     

基于多中心车辆路径问题的收益分配优化研究

针对多中心车辆路径优化过程中配送中心间合作收益分配不均衡的问题,引进物流服务提供商作为协调者促成配送中心间形成合作联盟.首先,以多中心共同配送总成本最少为目标建立数学模型;其次,应用客户点聚类方法形成初始线路,并设计了GA-PSO混合算法进行线路优化;然后,运用MCRS(Minimum Cost-Remaining Saving)法、Shapley法、比例最小核心法、弱最小核心法和最小核心法分别求解多中心收益分配模型,并应用联盟稳定性方法选择最优收益分配策略;最后,应用严格单调路径方法,以物流服务提供商收益最大化为目标,研究联盟合作序列形成过程和多个联盟的存在形式,并进行了实例验证.结果表明,本文方法有利于促进配送中心间形成联盟,并可应用到以多中心车辆路径优化为基础的物流运输网络合作联盟形成、拆分及网络优化的过程中.     

考虑回路因素的电动汽车最短路问题研究

电动汽车保有量迅速增长，但仍存在里程焦虑、充电设施缺乏等问题，导致驾驶员有时必须绕路才能给电动汽车充电. 基于电动汽车在长途出行过程中绕路充电产生的回路现象，对电动汽车最短路径问题进行深入探索. 对路网进行重构，考虑驾驶员在不同充电速度和排队情况下的充电站选择行为，构造寻求电动汽车最短路径的混合整数规划模型，使用成熟的商业规划软件求解. 为提高大型路网下的模型求解速度，基于动态规划的思想提出一种改进的标签设置算法，高效求解路网中存在回路时的电动汽车最短路径问题. 通过算例验证所提模型和算法的合理性及高效性.