摘要：针对传统的匈牙利算法在求解旅行商问题(travelling salesman problem,TSP)时会导致多回路闭合的问题,提出了破环机制,设计了破环匈牙利算法。通过采用分配问题的描述方法对旅行商问题进行建模,并建立二者之间的转换关系,论证了TSP可行解的充分必要条件是对应分配问题的可行解与辅助边结合后仅包含一个环路,对6个标准旅行商进行测试和对比分析,验证算法的有效性。实验结果表明:在不同的数据集中,改进匈牙利算法能有效求出TSP问题的解。

摘要：针对海洋垃圾收集船路径优化问题中垃圾质量具有不确定性的特点,构建船舶路径鲁棒优化模型。该模型以总成本最低为目标,其中总成本包括运输成本和固定成本,同时考虑船舶载质量和时间窗等约束条件。通过鲁棒等价变化和对偶变化将不确定性模型转化为确定性混合整数规划模型,并设计一种节约里程算法、邻域搜索算法与模拟退火算法相结合的混合遗传算法进行求解。结果表明,所提出的模型能较好地抵抗垃圾质量不确定性的影响。所设计的混合遗传算法比传统遗传算法和模拟退火算法求得的总成本分别减少了5.94%和8.70%。对垃圾质量的不确定参数和碳税进行灵敏度分析,为决策者制定合适的碳排放政策提供参考。

摘要：研究城市轨道交通车辆基地资源共享技术和布局形式,有利于提高网络运行效率和资源利用率,优化场段布局设计,节约轨道交通企业成本。研究分析了车辆基地共享类型,对比了国内外城市轨道交通车辆基地的共享条件、用地规模和布局形式。案例研究表明,我国城市轨道交通车辆基地资源共享率低、占地规模大,国外典型城市中东京的车辆基地资源共享情况最好,共享车辆基地布局紧凑、占地规模更小。最后,提出了我国建设轨道交通车辆基地建议:共享车辆基地可采用库房倒装、联合运用库、多层运用库、地下停车库等布置形式,节约用地,提高资源利用率,服务线路互联互通,实现车辆资源共享。

摘要：密集场景下准确人群计数和定位,对于保障公共安全具有重要的意义。针对密集人群计数与定位易受人群分布不均、背景干扰等因素的影响,导致计数定位不准确的问题,提出一种基于区域感知校准的自适应人群计数与定位方法。通过构建金字塔结构提取人群图像的多尺度特征,增强特征关联性,并设计可变形几何自适应模块学习不同分布的人群几何特征,以增强对人群分布不均的适应性。在此基础上,提出区域感知和区域校准模块,提取全局上下文特征和区域特征,克服了背景干扰造成的定位与计数不准问题。接着通过双分支卷积预测通路,输出生成点的预测位置和置信度分数,以提高网络的定位与计数精度。最后提出改进二分图最大匹配Hopcroft-Karp算法对真值点与预测点进行匹配校准,从而完成人群定位与计数。实验结果表明,所提方法分别在公开的ShanghaiTech Part A和Part B数据集、NWPU-Crowd数据集、UCF-QNRF数据集上评价指标均优于对比算法,且定位精度较P2Pnet分别提高了3.5%、6.1%、11.3%和8.1%,能够有效提高人群定位与计数的准确度。

摘要：为解释客运产品特征对列车乘车区段客流分布预测的影响,本文提出一种基于可解释机器学习框架的高速铁路列车乘车区段客流分布预测方法。首先,提出基于梯度提升树模型的高速铁路列车乘车区段客流分布预测框架,构建不同梯度提升树模型(GBDT、XGBoost、LightGBM及CatBoost)的高速铁路列车乘车区段客流分布预测模型;其次,计算特征贡献重要度,基于SHAP(SHapley Additive exPlanations)方法实现特征变量优化,揭示单一特征和交互特征与列车乘车区段客流分布预测的非线性关系。北京南—上海虹桥间列车客流分布预测结果表明:4种模型可精准预测客流分布结果,GBDT,XGBoost,LightGBM及CatBoost在测试集的决定系数分别为0.9664,0.9601,0.9680及0.9715;特征优化后,按贡献重要度排序依次为标杆车,票价,旅行时间,日期,星期,车次及出发时间;特征优化后,CatBoost-7模型在验证集中的决定系数为0.9458;日期和标杆车对客流分布预测呈现非线性正相关,旅行时间对客流分布预测呈现非线性负相关,低旅行时间、高票价及出发时间整点的标杆车对客流分布预测产生正向影响。本文研究结果能够为高速铁路客运产品设计提供一定参考价值。

摘要：为解决共享车位管理中的车位分配与定价问题,考虑了价格变化对于用户不同停车时长选择的影响,分析在不同停车收费标准下用户停车时长选择的概率,并采用多项式拟合得到精细化的共享停车需求价格弹性函数。进而,为实现停车场价格的动态调整与车位分配,以平台收益最大与用户步行距离最小为目标,构建基于弹性需求和动态定价的泊位分配非线性混合整数规划模型,并设计了遗传算法。最后,设计了包含3个停车场共1000个泊位、共享平台运营时长为3 h的算例,对模型及算法加以验证,通过对比分析,基于弹性需求和动态定价的共享泊位分配方案相比于静态定价,实现平台收益增加19%且满足了大部分停车需求,说明动态定价下共享泊位分配模型及算法的有效性,为共享平台的车位管理提供了新思路。

摘要：为理清高速列车运行图节能优化的研究脉络,主要从高速列车节能运行方式、节能运行图模型构建、算法设计等方面对国内外相关研究进行综述。结果表明:高速列车节能运行具有多种节能方式并存、不同学科交叉等特点,其研究内容从单区间内列车操纵策略优化,发展到列车运行图优化;模型约束从简单的速度、时间上限,变为考虑列车安全时距、复杂线路条件、电分相区等多种因素;算法思想也从基础的庞特里亚金原理,逐渐扩展到运用各类启发式算法帮助快速求解,以及使用精确算法进行预处理,提高求解精度。未来可以针对高速列车在复杂运行区间的驾驶策略、开行方案对能耗的影响、高速列车再生制动能的储能装置等方向继续深入研究。

摘要：目的针对卷状货物在铁路运输途中常发生横向窜动,造成货物损伤、危及行车安全等问题,基于当前主流运输座架和技术经验,设计一款安全可靠、适用多种车型、可叠放回送、可循环使用、适合多种规格卷状货物、带有横向限位装置的运输座架。方法根据《铁路货物装载加固规则》,制定最不利工况下的卷状货物装载加固方案;依据《钢结构设计标准》及敞车、平车的结构,确定运输座架的结构和材料;通过SolidWorks-Ansys对运输座架进行建模和有限元分析,得到卷钢座架变形及应力的变化情况。结果通过分析可知,运输座架会受到垂向力、纵向力,其最薄弱部分的应力分别为355.14、341.99 MPa,位移变形量分别为0.55、1.069 mm,符合规定;在最不利工况下,横向限位挡件的最大应力为28.89 MPa,最大变形量为0.04 mm,符合规定。结论设计的铁路横向限位运输座架安全可靠,可有效防止货物发生横向窜动;叠装回送,可实现重去重回。该设计填补了现有运输座架对卷状货物无法进行横向刚性加固的空白,对当下卷状货物运输发展具有较大的促进作用。

摘要：随着城镇一体化的快速发展,通勤客流需求逐渐增大,市域铁路与地铁的衔接为通勤旅客的出行提供了便利,但大量的通勤客流给市域铁路与地铁衔接的换乘站带来了巨大的压力。为了满足市域客流和地铁客流的出行需求,同时降低通勤旅客在换乘站的等待时间,缓解换乘站的客流压力,需要进行市域铁路与地铁列车运行图的协同优化。引入动态、过饱和OD客流概念,在过饱和条件下,考虑非均匀车头时距、灵活停站时间和旅客换乘条件等约束,从滞留旅客数量和换乘等待时间2个方面构建双目标非线性整数规划模型。结合模型特点,采用ε-约束法将其转化为单目标优化模型,设计具有双阈值和记忆功能的改进模拟退火算法。为验证所提方法的可行性和有效性,将模型及算法应用于金山铁路与上海地铁3号线上海南—中山公园进行案例研究。计算结果表明:优化后的市域铁路与地铁列车运行图,滞留旅客总数增加了9.28%,协同列车数增加了50%,旅客换乘总等待时间降低了60.79%,不断更新容忍度ε能够得到一组综合考虑旅客服务水平和换乘效率的近似Pareto方案,改进的模拟退火算法相较于传统模拟退火算法具有更好的收敛效果和求解效率。研究结果为市域铁路与地铁运行图的协同优化,进一步提升通勤客流的换乘效率提供了理论参考。

摘要：列车开行频率优化对提升城际铁路公交化运营收益水平和旅客满意度具有重要意义。通过分析有限理性条件下的乘车选择行为,构建了有限理性条件下城际铁路客流分配模型;通过构建列车候选集,以基于客流分配的列车客流与开行频率相关的成本为目标,考虑开行客流条件、客流守衡和区间运力等为约束,构建基于列车候选集与旅客有限理性的城际公交化列车开行频率多目标优化模型,并设计了一种NSGA—II算法进行求解。以长株潭城际公交化铁路为例验证模型和算法的有效性,并通过关键参数扰动分析,揭示不同客流OD和客流条件阈值对开行频率方案的影响机理。研究结果表明:在考虑旅客和企业双方效益下,开行频率方案更具多样性,且随开行频率增加,二者间的制约作用显著。随客流OD增大,模型解空间缩小,算法收敛性和解集多样性降低,优化梯度更倾向于增开站站停列车。此外,随客流阈值增加,有限理性行为对优化方案影响甚微,企业成本大幅降低。本研究可为铁路运营企业在城际公交化运营中的管理与决策提供参考。