简介:目前,随着电动汽车的普及,物流企业逐渐重视电动汽车的应用。本文考虑到电动汽车在实际应用中的行驶里程、充电耗时以及配送时间等因素,研究含时间窗的电动汽车车辆路径问题,建立了相应的混合整数规划模型,然后改进分支定价算法以求得其最优解。改进的分支定价算法首先根据Dantzig-Wolfe分解原理将原问题分解为基于路径的主问题(MP)和求最短路径的子问题,然后用列生成和动态规划算法在主问题和子问题之间进行迭代以求得主问题线性松弛后的最优解,最后采用基于弧的分支策略求得其整数解。通过用改进的Solomon算例的实验数据,与CPLEX比较验证了模型和算法结果的准确性,并对该问题进行了灵敏度分析,证明了本文提出的算法具有一定的应用价值。
简介:基于等级特征与可变信息板(VMS)研究了交叉巢式Logit(CNL)模型及网络交通流分配。综合幂函数与指数函数表示方法给出新的信息效用衰减因子,结合道路等级特征表示VMS对车流的影响系数及CNL模型的分配系数;给出等级结构道路网络的随机用户均衡条件下的交叉巢式Logit路径选择模型及其等价数学规划,并设计网络流分配算法。通过实例网络的计算与分析,得到一些有意义的结论:等级结构越显著的路网总出行时间费用越低且其分散参数(θ)弹性绝对值越大;对具有较强随机性的实际路网,若增加一定的确定性则节省更多网络总出行时间;道路网络中设置了VMS时总出行时间受分散参数的影响更小。
简介:针对突发事件情景下串联式需求系统遭受破坏问题,分析了突发事件情景下串联式需求系统应急物资协同调度的特征。在对系统提供应急物资进行修复的基础上,以串联式需求系统修复的时间最短及成本最小为目标,分别构建了纵向配送的应急物资调度模型和纵向配送与横向转运相结合的应急物资协同调度模型,并设计一种遗传算法对两种模型进行求解。最后通过算例分析,求解得到两种模式下串联式需求系统应急物资调度的最优配送方案,比较解的结果,得出纵向配送与横向转运相结合的应急物资协同调度模式优于一般的应急物资纵向配送模式的结论,验证了该应急物资协同调度模式的有效性和可行性。
简介:为了解决M/M/c模型在实际运用中模拟精度不高及使用范围有限的问题,本文立足系统状态变化与输入率和服务率的关系,通过引入输入概率和服务度,构建依赖系统状态的递进式输入率和服务率。递进式输入率和服务率通过研究系统实际运行状况设定临界值,其中输入率分为两阶段,服务率分为三阶段。此外,结合递进式输入率和服务率及排队论状态转移过程构建了递进式M/M/c模型,并采用后确定法确定模型参数。递进式M/M/c模型是M/M/c模型的扩展形式,提高了M/M/e模型的模拟精度,在一定程度上拓展了模型的应用范围。最后,通过一个生活实例验证了递进式M/M/c模型的优化性和实用性。