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该双层规划模型及算法,用于综合客运通道的设计 (2009年)。

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简介:
该文本详细阐述了综合客运通道的网络布局结构,并对通道内旅客出行所涉及的广义费用函数进行了深入分析。此外,它将运输成本、安全性以及舒适性等多种服务特性作为衡量出行阻力的关键指标,旨在通过引入新的旅客运输方式来提升整个旅客运输网络的效率。为了实现这一目标,文本设计了一套双层规划模型,用于解决综合客运通道的离散型网络优化设计问题。该上层模型设定为最大化网络所能承载的OD(Origin-Destination)需求量,而下层模型则着重于解决用户均衡问题。通过采用分支定界法对所构建的模型进行求解,并借助实例验证了模型的实用性与有效性。最后,根据计算结果,对各方案的单位投资额所带来的网络容量OD需求增加量进行了对比分析,从而从投资效益的角度评估了不同方案的优劣表现。分析结果表明,该模型和所对应的算法能够有效地优化综合客运通道的网络设计。

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客服
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  • 2009
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    本文介绍了双层规划模型及算法在综合客运通道设计中的创新性应用,通过案例分析展示了该方法的有效性和实用性。研究发表于2009年。 本段落描述了综合客运通道的网络结构,并分析了乘客出行过程中的广义费用函数。运输成本、安全性和舒适性等因素被用作衡量出行阻抗的标准。通过引入新的旅客运输方式来优化整体交通网络,设计了一个双层规划模型以解决离散型网络优化问题:上层模型旨在最大化通道内OD需求量的承载能力;下层模型则关注用户平衡问题。采用分支定界法求解该模型,并利用实例验证了其有效性。通过比较不同方案单位投资额所引发的网络容纳OD需求增加量,从投资效率的角度解释各方案的优势和劣势。研究表明,此模型与算法能够有效优化综合客运通道网络设计。
  • 优化方能源系统.zip
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    本研究探讨了一种基于双层优化方法的综合能源系统的规划设计方案,旨在提高能源利用效率和灵活性。通过顶层的目标设定与底层的具体实施相结合,该方法能够有效应对多种能源形式间的协调问题,为构建高效、环保的现代能源系统提供新的策略思路。 《基于双层优化的微电网系统规划设计方法》一文探讨了微电网系统的核心技术之一——规划设计,并从分布式电源的综合优化(包括组合与容量优化)及各分布式电源间的调度优化两方面进行了研究。针对不同类型的分布式能源特性,论文提出了适用于并网型和独立型微电网系统的双层优化模型:上层采用综合目标计算最优配置;下层则利用混合整数线性规划算法(MILP)来确定系统最佳运行方案。通过具体案例分析验证了该方法的有效性和准确性。 关键词包括: - 微电网 - 双层优化 - 规划设计 - MILP
  • 式拥挤收费(2010
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    本文提出了一种针对城市交通拥堵问题的创新解决方案——双模式拥挤收费的双层规划模型。该模型结合了不同交通方式的特点,旨在通过优化费用结构和政策调控来改善道路使用效率,并减少环境污染。研究于2010年完成,为智能交通系统的发展提供了新的思路。 为了应对私家车与公交车在行驶过程中相互影响导致的实际阻抗问题,本段落提出了一种广义的阻抗概念,该概念涵盖了车辆因其他交通模式的影响而额外消耗的时间、固定的运行费用(如燃油费及车辆磨损费)、拥挤收费以及由拥堵引发的早到或延迟惩罚等成本。基于这一理论框架,构建了一个以最大化交通网络系统收益与成本之差为目标的上层模型和一个旨在实现多模式交通网络随机用户平衡的下层模型,并且出行方式的选择遵循Logit模型的原则。最终,采用了一种结合步长加速法和惩罚函数法的直接搜索算法来求解该数学双层规划问题。
  • 分析
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    本研究采用双层规划模型深入探讨决策问题中的嵌套结构关系,上层代表宏观决策目标,下层模拟微观响应机制,旨在优化复杂系统的管理策略。 双层规划模型在供应链选址中的应用是高国飞研究的一个重要课题。该模型通过上层决策变量确定设施位置,下层则考虑市场需求和服务水平等因素,从而优化整个供应链的布局与运作效率。此方法能够有效解决复杂多变的物流网络设计问题,在实际操作中具有很高的实用价值和参考意义。
  • 遗传MATLAB源码.doc
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    本文档提供了一种基于遗传算法解决复杂双层规划问题的MATLAB实现代码。结合优化理论与智能计算方法,为研究和应用提供了有力工具。 关于双层规划模型的遗传算法求解的Matlab源码文档的内容描述如下:该文档提供了使用遗传算法解决双层规划问题的MATLAB代码示例。
  • 块装药2009
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    本文基于2009年的研究,探讨了双模块装药在弹道设计中的应用与优化,分析其对武器效能的影响。 为了研究双模块装药的弹道设计方法,采用内外弹道综合技术对双模块装药进行分析,并探讨了其弹道特性。通过计算A、B两个模块之间的特征点与结合点,提出了适用于双模块装药的设计方案及解决射程重叠问题的方法。
  • 遗传解决Matlab代码文档
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    本文档提供了一种利用遗传算法求解双层规划问题的MATLAB实现方案,包含详细源码和注释。适合科研人员及工程师参考使用。 双层规划模型的遗传算法求解的Matlab源码非常实用,值得一看。
  • 遗传研究_GA.rar
    优质
    本资源为关于双层规划及其求解方法——双层遗传算法的研究资料,包含相关理论介绍、算法设计及应用案例分析等内容。 求解双层规划的遗传算法是一种用于解决复杂优化问题的方法。这种方法结合了遗传算法的特点与双层规划的需求,能够有效地处理多层次决策问题中的不确定性和非线性特性。通过模拟自然选择过程来寻找最优或近似最优解,该方法在工程设计、经济管理等领域具有广泛的应用前景。 对于求解双层规划的遗传算法的研究和应用,目前已有不少学者进行了深入探讨,并取得了一定成果。这类研究主要集中在改进传统遗传算子以适应多目标优化问题的需求上;探索新的编码策略来提高搜索效率以及利用混合方法结合其他智能计算技术增强全局寻优能力等方面。 总之,求解双层规划的遗传算法为解决实际生活中的复杂决策问题提供了一种有效途径。随着理论研究和技术进步,未来该领域的发展前景十分广阔。
  • 遗传研究.rar
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    本研究探讨了双层遗传算法在解决复杂双层规划问题中的应用,旨在优化决策过程并提高求解效率。通过实验验证其有效性和适用范围。 使用遗传算法求解双层规划模型以获得最优解。
  • 粒子群机械臂最优研究(2009
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    本研究针对机械臂运动规划问题,提出了一种改进的混合粒子群优化算法,旨在提高机械臂路径规划的效率和准确性。 多关节机械臂路径规划是一个复杂的非线性优化问题,很难找到单一的最优解。为此,提出了一种结合单纯形算法与粒子群算法的混合方法来解决此类问题。通过仿真试验发现,相较于传统的A*算法,该混合算法能够提供更高的求解精度。