摘要：中欧运输通道和运输方式不断发展完善,海运、中欧班列及多种运输方式联运等构成了中欧间集装箱运输服务网络。货主在选择运输服务时,一直关注货物运输的费用与时效性,由于中欧间运输距离长,节点多,节点作业时长还存在很大的不确定性。同时,随着全球对碳排放问题的重视,运输服务产生的碳排放也成为货主考虑的因素。综合考虑运输费用、时间和碳排放的影响,并关注节点作业时间的不确定性,解决中欧集装箱多式联运服务网络设计问题具有非常重要的现实意义。建立最小化运输费用、运输时间和运输碳排放量的多目标多式联运服务网络设计模型,并在模型中引入不确定性时间变量。由于节点作业时间样本数据有限,通过Box-Muller变换生成随机数丰富数据,并减少不可观测的误差,运用蒙特卡洛模拟对运输时间进行不确定性统计,描述总运输时间的统计特征。基于多目标的Pareto最优思想,设计了快速非支配排序遗传算法求解最优运输服务方案。以天津至汉堡的中欧集装箱运输为实例,根据实际调研结果确定各项相关参数设定,进行模型和算法验证,求解得到多式联运运输方案的Pareto最优解集。结果显示不同的运输服务方案其运输费用、运输时间、碳排放量各有差异,并且符合Pareto最优解集定义,证明了研究提出的考虑不确定性的多目标服务网络设计建模及算法的正确性和可行性,研究成果可为货主提供选择符合其需求的不同运输服务优化方案。

摘要：针对国内十字交叉口大多采用固定相位和配时方案的信号控制现状,对动态可变相位方案以及交叉口信号配时优化进行研究.首先,根据可穿越间隙理论计算左转车流通行能力,对比实际左转车流量,在相位库中选择合适的相位控制方案.其次,以机动车车均延误、行人人均延误和停车率为优化目标,构建了多目标信号配时优化模型,模型中设计两组权重体系,采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法求取多目标模型的Pareto最优解集,使用变异系数法得到第1组权重,采用指标系数法得到第2组权重.然后,利用遗传算法求解多目标模型在两组权重下转化的单目标模型,得到优化方案,对比优化结果.最后,使用软件Vissim进行仿真,验证模型的有效性.研究结果表明:对信号控制方案进行优化后,案例交叉口若在平峰时段采用二相位控制方案,可以将机动车车均延误以及行人人均延误降低50%以上,将停车率降低20%以上,证明动态相位控制方案和信号配时优化方法的可行性.