摘要：高速铁路满足现代旅客出行需求,在其运量持续上升的同时,仍存在部分动车组列车客座率随时间波动较大而导致运力不足或运力浪费的现象。针对目前高速铁路票价机制单一,不能有效发挥引导客流合理分布和增加企业票价收益等问题,引入收益管理的思想和方法,提出考虑弹性需求的高速铁路列车动态定价和票额分配的联合优化方法,以各售票时段的票额限制和动态票价为决策变量,同时考虑各列车的票价上下限、列车运输能力等约束,以客票总收益最大化为目标构建优化模型,并基于蜂群算法设计高效求解算法。最后,以京沪高速铁路列车票价制定为例进行计算分析,结果表明:在不增加运力的情况下,所提出优化方法使高速铁路客票期望收益最高提升4.28%。

摘要：针对目前高速铁路票价机制单一,不能有效发挥客流引导调节作用和增加企业效益等不足,研究高速铁路客票差异化定价与坐席分配的联合优化决策方法。根据出行特征对高速铁路旅客进行市场细分,利用累积前景理论定量描述旅客出行选择行为中的有限理性规律,在综合票价、旅行时间、发车时刻和退票成本等因素的基础上构造价格弹性需求函数后,考虑列车能力、票价上下限、票价倒挂以及坐席分配数量等约束,以高速铁路客票总收益最大化为目标构建优化模型。结合模型特征,通过将票价倒挂约束进行多段映射罚函数处理后,设计改进的灰狼优化算法对模型进行求解与计算分析。针对京沪高速铁路进行的计算分析表明,在运输能力不变的情况下,所提出的客票定价和坐席分配的联合优化方法可使总客票收入提高4.76%。

摘要：实际应用中的卫星调度方案往往受到外界因素的影响,例如电磁干扰、卫星失效、云层遮挡以及新任务的动态到达等,需要在短时间内对原始调度方案进行调整并生成新的调度方案,以保证卫星系统的稳定性.对此,考虑新任务到达情况下的卫星应急调度,建立多星协同应急调度的整数规划模型,并提出一种基于动态邻域结构的卫星应急调度算法(satellite emergency scheduling algorithm based on dynamic neighborhood,SESA-DN).设计多种类型的邻域结构以及动态的邻域选择策略,能够根据任务完成情况进行有效反馈,通过对应急任务的插入与替换生成卫星应急调度方案;同时,构建多星应急调度场景,通过大量仿真实验将SESA-DN算法与多种对比算法进行比较.实验结果表明,SESA-DN算法的稳定性优于对比算法,对于多星协同动态调度问题具有很好的适用性.

摘要：考虑B2B电商环境下随机需求以及低碳要求对物流配送环节的影响,以配送总成本最小、车队规模最小以及客户时间满意度最大为目标,建立基于低碳与随机需求的多目标模型,针对该模型特点,设计基于Pareto最优的多目标遗传算法。最后以步步高集团云通物流为实际配送优化案例,对上述优化模型及其求解算法的有效性进行验证。研究结果表明:从政府管理的角度,碳税额定为70元/t最优,从物流配送行业的角度,碳税额定为40元/t最优。配送企业的不同优化目标偏好与配送优化决策方案的选择密切相关。本模型可为政府制定合理的碳税政策以及企业制定合理的配送决策提供理论依据。

摘要：在自然灾害发生后,受灾区域内同样受损的交通网络是实施人道主义救援的最重要物质基础,且其损毁情况将直接决定救援行动的效率和效果。为增强交通网络的抗毁能力和保障救援工作的交通效率,在灾害发生前需将有限应急资源合理用于交通网络中关键路段的加固等应急预防护工程。本文在不确定灾害风险环境下,考虑灾后交通网络连通性、出行效率鲁棒性和防护预算等约束,以最小化交通网络基础设施的灾前养护加固成本和灾后维修成本为优化目标,建立了不确定风险环境下的交通网络应急预防护的"一主多从"双层规划模型,并基于模拟退火算法和基于路径的梯度投影算法,设计了模型的求解方法。计算分析表明,算法收敛性好;预防护方案的决策成本与交通出行效率鲁棒性约束成反比;问题可行解的存在性同时受到出行效率和防护预算等约束的影响,尤其是预算的设施对问题是否存在可行解有较大影响。