摘要：基于收益管理的思想,综合考虑顾客需求转移和批量订舱行为,建立离散时间的铁路货运班列动态舱位控制模型,指出在任意决策阶段,舱位预定请求接受/拒绝阈值点若存在则至少存在一个的特性.然后在任意决策阶段,利用每种舱位的阈值点构造了两组区间序列,针对每组区间序列给出相应的舱位预定请求的接受/拒绝策略.此外还证明了期望收益函数的性质及阈值点关于需求转移率的单调性.最后,通过设计3组仿真实验分别验证了最优舱位控制策略的可行性及相关性质的正确性.

摘要：给定新增列车理想始发时刻及初始利润,考虑始发时刻调整及全程停时延长造成的罚数,基于时空网络构建以全图运行线总利润最大为目标的整数规划模型,进行拉格朗日松弛,根据松弛解对偶信息设计启发式算法求解各运行线可行解,并通过更新拉格朗日乘子进行迭代优化.以京沪高铁为例进行了验证,结果表明:在算例条件下,相较以理想始发时刻推线求解,该方法能够多增铺6条运行线;随着始发时刻可调整度由10 min增加至60 min,CPLEX的求解时间快速增长,而拉格朗日松弛启发式算法能快速求得高质量的解,除始发时刻可调整度10 min情景,求解效率均高于CPLEX;延长始发时刻可调整度至4 h,最多增铺18条运行线,说明现有框架下京沪高铁能力已接近饱和.

摘要：为使铁路行车组织符合日常货流动态变化,本文提出编制日常动态货物列车开行方案,以确定货物列车开行的始发终到站、开行数量、编组内容和开行时段.基于编组计划、运行图等基本运输计划构建列车时空网络,以车流走行费用,列车运营费用,车流延误费用之和最小为目标;考虑车流径路唯一,节点流量平衡,列车开行数量,车流中转时间等约束,构建整数规划模型.为提升算法的求解效率,增加解的个体数目实现算法的并行性,引入多邻域移动准则,设计改进的模拟退火算法进行求解.以蒙华铁路实际数据进行案例分析,结果证明了本文模型和算法的有效性.

摘要：在损失规避模型的基础上,引入缺货规避偏差因素对经典报童模型进行修正,构建了缺货惩罚条件下损失规避的最优报童订购模型,同时,基于Microsoft VFP平台设计库存决策行为实验对模型进行验证.结果表明:在高利润、均衡利润和低利润产品中,决策者的缺货惩罚系数依次减小,且均衡利润产品中的损失规避报童订购量等于风险中性的报童订购量;高利润产品中的损失规避报童订购量小于风险中性的报童订购量;而低利润产品中的损失规避报童订购量大于风险中性的报童订购量.

摘要：选择反转是交通行为中的一种悖论现象,未能通过实验的谨慎误差控制得到良好解释.本研究从决策心理学的角度,基于齐当别理论建立起选择支属性的判断维度体系,在确定、不确定以及风险条件下进行了3种公交出行决策场景的心理实验.实验结果中匹配任务的效应分析说明,齐当别理论的侦测性占优原则可对出行方式选择进行解释;选择一致性的重测信度分析说明,出行者对交通方式属性维度的判断是可变过程;选择和匹配一致性分析说明,选择变异随匹配任务中的维度判断的改变而产生.总体上,3组实验选择反转的变化特征趋势符合实验设计框架,齐当别模型的解释在3组实验中均表现出显著一致性,能够对出行方式的选择反转进行预测和解释,即当出行者采取不同的齐同策略时,重复选择中令人费解的反转悖论现象便会出现.

摘要：为解决已有可达性研究没有量化可达性与客流需求关系,以及没有考虑实际公交网络中线路首末站布局位置的问题,首先提出广义可达性的概念,引入可达强度指标,并在此基础上建立了已知规划站点布设和规划线路数量,以客流强度与可达强度匹配最佳和可达性值最大为目标,以首末站布局位置要求为约束的公交线网可达性优化模型,设计了求解该模型的遗传算法,并通过算例对模型和算法进行验证。研究结果表明:考虑量化可达性与客流关系及首末站约束条件后的公交线网优化方案,其可达强度与客流强度匹配程度比不考虑上述条件的公交线网优化方案提高了1.57%,且最终优化方案满足首末站布局位置约束条件;在公交线网设计及优化时,考虑可达性与客流关系能够有效提高线网布局与客流出行需求的匹配程度,使线网中的直达出行比例提高,乘客出行更为便捷;依据公交线网规划与优化过程中首末站点应布设在公交场站内或靠近公交场的实际情况,增加首末站点布局约束条件可使最终优化线网与实际相符。研究为公交线网设计及优化提供了一种辅助决策方法,该方法考虑了乘客出行需求量以及公交线网首末站布局要求,使最终优化结果更加符合实际需求。

摘要：为研究时延对交通流稳定性的影响,构建考虑时延的人工驾驶汽车和智能网联汽车混合交通流稳定性分析模型.首先,分析并确定混合交通流中不同类型跟驰模式的比例关系和时延取值;然后,在此基础上采用不同的跟驰参数和时延值区分车辆的跟驰模式,并由此推导出混合交通流线性稳定条件;最后,以智能驾驶员模型为例,通过设计数值实验分别讨论智能网联汽车的渗透率、驾驶员的感知时延和车辆通信时延对混合交通流稳定性的影响.结果表明,智能网联汽车能够提高混合交通流的线性稳定性,而驾驶员的感知时延和车辆通信时延均不利于混合交通流系统平衡;与人工驾驶汽车相比,自动驾驶汽车对混合交通流稳定性影响仍较小,实验表明智能网联汽车在一定程度上能够减缓对混合交通流系统的干扰.

摘要：出发追踪间隔时间是限制列车实现3 min追踪运行的主要瓶颈之一,压缩出发追踪间隔时间可有效提高线路通过能力.首先,分析高速列车出发追踪运行过程,提出在出站信号机内侧一定距离设置预发车信号机,使列车在出站信号机开放时具有一定初速度且剩余出站距离缩短;并设计预发车过程的“故障导向安全”原则以确保列车不冒进出站信号机;然后,在分析影响压缩出发追踪间隔时间因素的基础上,研究不同预发车方案下的列车控车模式曲线;最后,以上海虹桥站高速场为例进行仿真验证.研究表明:该方法能压缩列车出发追踪间隔时间,压缩效果随预发车距离的增大呈现先上升后下降的趋势;在到发线有效长可提供200 m预发车距离时,最大可压缩列车出发追踪间隔时间26 s以上.

摘要：配流方案是阶段计划的关键内容,在作业中将任务交由可用度较高的资源执行,能够在较大程度上提高计划的兑现率.考虑编组站实体资源的空闲度与可信度,给出了资源可用度的计算方法.在此基础上,综合考虑成功配流的自编始发列车数量、车辆在站停留时间、编组站整体资源的可用度,建立了基于资源可用度的编组站配流模型,并通过分层优化方法降低求解难度.算例结果表明:考虑资源可用度的编组站配流模型,其解编系统的资源可用度增幅均在5%以上;编组系统资源可用度的改善更加明显,在时间段3~8增幅约为18.9%.

摘要：为研究智能网联车(CAV)对交通流的影响,基于智能驾驶人模型(IDM),考虑后车和多前车速度差的影响,构建CAV智能驾驶跟驰模型,推导了CAV跟驰模型的临界稳定性条件。然后以考虑1辆后车和5辆前车速度差的CAV跟驰模型设计数值仿真实验。结果表明:交通流稳定性随考虑后车影响的权重比例变化而变化,即只有当后视权重比例在恰当范围内时才可提高交通流稳定性;考虑后车影响和多前车速度差还可削弱由时延导致的交通流不稳定性。同时,新模型控制下的车辆加速度变化更平稳,更有助于提高交通流稳定性和交通流安全性。