不同类型水电站群优化调度模型的大系统 分解协调法研究
数学建模常用模型方法总结精品
【关键字】设计、方法、条件、动力、增长、计划、问题、系统、网络、理想、要素、工程、项目、重点、检验、分析、规划、管理、优化、中心 数学建模常用模型方法总结 无约束优化 线性规划连续优化 非线性规划 整数规划离散优化 组合优化 数学规划模型多目标规划 目标规划 动态规划从其他角度分类 网络规划 多层规划等… 运筹学模型 （优化模型） 图论模型存 储论模型排 队论模型博 弈论模型 可靠性理论模型等… 运筹学应用重点:①市场销售②生产计划③库存管理④运输问题⑤财政和会计⑥人事管理⑦设备维修、更新和可靠度、项目选择和评价⑧工程的最佳化设计⑨计算器和讯息系统⑩城市管理 优化模型四要素：①目标函数②决策变量③约束条件 ④求解方法(MATLAB--通用软件LINGO--专业软件) 聚类分析、 主成分分析 因子分析 多元分析模型判别分析 典型相关性分析 对应分析 多维标度法 概率论与数理统计模型 假设检验模型 相关分析 回归分析 方差分析 贝叶斯统计模型 时间序列分析模型 决策树 逻辑回归
传染病模型马尔萨斯人口预测模型微分方程模型人口预 测控制模型 经济增长模型Logistic 人口预测模型 战争模型等等。。 灰色预测模型 回归分析预测模型 预测分析模型差分方程模型 马尔可夫预测模型 时间序列模型 插值拟合模型 神经网络模型 系统动力学模型(SD) 模糊综合评判法模型 数据包络分析 综合评价与决策方法灰色关联度 主成分分析 秩和比综合评价法 理想解读法等 旅行商(TSP)问题模型 背包问题模型车辆路 径问题模型 物流中心选址问题模型 经典NP问题模型路径规划问题模型 着色图问题模型多目 标优化问题模型 车间生产调度问题模型 最优树问题模型二次分 配问题模型 模拟退火算法(SA) 遗传算法(GA) 智能算法 蚁群算法(ACA) (启发式) 常用算法模型神经网络算法 蒙特卡罗算法元 胞自动机算法穷 举搜索算法小波 分析算法 确定性数学模型 三类数学模型随机性数学模型 模糊性数学模型
优化调度的数学模型
1）目标函数 假设系统可运行的机组数为n，总负荷为d P，以电厂内所有机组的总煤耗量最小为目标，建立如下的数学模型： 其中：——机组序号； ——第i台机组的煤耗量； ——n 台机组的总煤耗； ——第i台机组的负荷； ——第i台机组的煤耗量与负荷的函数关系。 2）约束条件 约束条件包括功率平衡约束和机组出力约束。 （1）功率平衡约束： （2）机组出力约束： 其中：——n台机组的总负荷； ——第i台机组的负荷下限和负荷上限。
假设系统可运行的机组数为，总负荷为，以调度周期为一昼夜来考虑，分为h个时段。 1）目标函数 机组优化组合的目标函数如下： 式中——机组序号； ——n 台机组的总煤耗； ——机组i运行状态的变量，仅取0、1 两个值，表示停机，表示运行。 ——第i台机组在t时刻的负荷； ——第i台机组在t时刻的煤耗量与负荷的函数关系； ——机组的启动耗量。 2）约束条件 考虑机组运行的实际情况，本文确定的机组约束条件包括功率平衡约束、机组出力约束、最小停机时间约束、最小运行时间约束以及功率响应速度约束。 （1）功率平衡约束： 式中——机组序号； ——第i台机组在t时刻的负荷；
——n台机组的总负荷。 （2）机组出力约束： 式中——机组的启停状态，0 表示停机，1 表示运行。 ——第i台机组的负荷下限和负荷上限。 （3）最小停机时间约束： 式中——机组i的最小停机时间。 （4）最小运行时间约束： 式中——机组i的最小运行时间。 （5）功率响应速度约束： 式中——机组i每分钟输出功率的允许最大下降速率和最大上升速率。 由于是在火电厂内部进行优化组合，可不考虑网损和系统的旋转热备用约束（这两项通常是电网调度中需要考虑的）。因此，机组优化组合从数学角度上讲就是在（5）～（9）的约束条件下求式（4）的最小值。 3）机组启停耗量能耗Si 的确定 通常情况下，对Si的处理采用如下的方法：机组的启动耗量包括汽机和锅炉两部分，由于汽机的热容量很小，其启动耗量一般可近似当
遗传算法在交叉口配时优化中的应用
遗传算法在交叉口配时优化中的应用 摘要：介绍r模糊控制、人匸神经网络、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、女智能体等智能控制方法，详细分析了遗传算法的在交通控制领域的实际应用案例，更深入了解和学握了交通智能算法的应用。 关键词：优化：相位；配时参数：遗传算法 1引言 随着社会经济的发展，交通量急剧增长，交通拥堵加剧，交通事故频发，特别是在一些大城市，交通问题已成为制约城市经济发展的瓶颈⑴。为此，人们提岀建立智能交通系统(ITS)。作为ITS的重要组成部分，交通管理系统(ATMS〉在改善交通流秩序、提高交通安全性等方面发挥积极的作用。英中，交通信号优化控制是保证城市交通安全、有序、畅通、快速、高效运行的重要途径。当前，随着交通控制智能化的不断提高，智能控制方法在交通信号控制的重要性日益凸显。按照控制原理的不同，传统的交通信号控制分为宦时控制和感应控制。左时控制按事先设左的配时方案运行，英配时的依据是交通量历史数据°感应控制是某相位绿时根据车流量的变化而改变的一种控制方式，其中车流量可由安装在平面交叉口进口道上的车辆检测器测量。这两种控制方法存在共同的局限性：以数学模型为基础。由于城市交通系统中被控对象过程的非线性、较大的随机「?扰、过程机理错综复杂以及现场车辆检测的误差，建立精确的数学模型非常困难，这就适成了算法本身就有一定的缺陷。即使经过多次简化己建立的数学模型，它的求解还须简化计算才能完成。所以传统的交通控制方法并不能有效地解决目前复杂的交通问题。针对传统交通控制的固有缺陷和局限性，许多学者将模糊控制、神经网络、遗传算法、蚁群算法、多智能体技术等人工智能基础研究方法同常规交通控制方法结合应用。 2交通优化智能算法 2.1模糊逻辑 模糊逻辑是一种处理不确左性、非线性等问题的有力工具，与人类思维的某些特征相一致，故嵌入到推理技术中具有良好效果。模糊逻借不需要获取模型中的复杂关系，不需要建立精确的数学模型，是一种基于规则的智能控制方式，特别适用于具有较大随机性的城市交通控制系统。 2.2人工神经网络 人工神经网络是模拟生物的神经结构以及其处理信息的方式来进行计算的一种算法。它具有自适应、自组织和自学习能力，在认知处理、模式识别方而有很强的优势，最显著特点是具有学习功能。人工神经网络适用于非线性时变性系统的模拟与在线控制，交通控制系统正是一个非线性、时变系统。 2.3遗传算法 遗传算法是运用仿生原理实现在解空间的快速搜索，广泛应用于解决大规模组合优化问题。它是一种比较先进的参数寻优算法，对于不易建立数学模型的场合实实用价值较为突出，是以同样适用于交通工程。1997年，Kiseok和Michael等应用遗传算法对交通网络内的交叉口信号相位进行设计⑴，在交叉口形成的冲突点，结果显示该方法给出的相位方案要优于TRANSYT给岀的方案。同年，Memon等人给出了利用遗传算法进行信号配时方案设汁的研究结果。陈小锋，史忠科针对典型的多车道双向交叉路口的交通流分布, 建立四相位控制的动态交通控制模型，采用遗传算法同时对信号周期时长和相位绿灯持续时间进行优化⑶。承向军等对到达车辆数目进行模糊分类，将不同数量车辆的信号控制决策方案以规则集形式存储在知识库中，利用改进的遗传算法对交叉口信号模糊控制器的模糊规则进行优化，建立了新的优化算法【旬。顾榕等
智能公交动态调度优化模型
Abstract An intelligent bus dispatching system can better meet people's travel needs.The optimized algorithm takes advantage of advanced technology and equipments.However,in recent years the development of Chinese intelligent bus dispatching systems is not satisfactory with an.excessive attention to advanced technology but less to practicality.Dynamic scheduling has yet to be fully exploited.In this paper,intelligent transportation scheduling systems and scheduling characteristics are analyzed. The information about dynamic transportation and vehicle locations is acquired and merged.An optimization model for intelligent dispatching of buses is proposed on basis of real data.This model is under the support of GPS positioning,communications,computers and other technologies,where intelligent algorithms are used in bus operation and dispatching and both passengers satisfaction and company profit are considered.The method of collecting data automatically and the algorithm of this model are presented.This model is shown to be able to significantly improve the rate of bus full loading,shorten the waiting time of passengers,and reduce the total vehicle trips,with an evident effect of optimized dispatching. Keywords intelligent transportation;optional model;dynamic dispatching;intelligent bus;Matlab software 0引言 伴随经济社会的发展，中国城市交通问题日益突出。交 通问题的出现，严重影响了城市的生产生活，而且从长远来看，影响了城市功能的发挥，制约了城市的健康发展。国际上城市交通发展的经验证明，解决城市交通问题，关键是要树立城市公共交通在城市交通体系中的主导地位，大力优先发展公共交通，建立先进的公共交通系统APTS （Advanced Public Traffic System ）[1]，实现公交调度智能化，提高道路通行 能力和公交运营管理水平。 近年来，由于科学技术的进步和政府对公交投入力度的加大，中国智能公共交通调度系统初现端倪，已经有杭州、上海、北京等地安装了电子站牌，车载GPS 定位设备，实现了车辆的实时跟踪、定位，公交车与调度室的双向通讯，以及电子站牌上实时显示下班车位置信息等功能。青岛、贵阳、石家庄等城市在实现公交系统智能化管理方面，已经有了一系列有益的探索[2]。但是，这些系统普遍存在先进的系统与静态、原始的调度方法共存现象，未能充分利用智能系统提供的动态 智能公交动态调度优化模型 摘要 利用先进的技术和设备实现公交的优化调度，充分满足人们的出行需要，是智能公交系统发展的目标。然而近年来中国智 能公交发展在一定程度上出现过于追求先进性、忽略实用性、运营效果不理想、动态调度尚待充分开发等问题。结合中国智能公交系统现状，通过对智能公交调度系统和调度特点深入分析，在GPS 定位、通信、计算机等技术的支持下，将动态交通状态信息与车辆定位信息有效融合，将智能化算法引入到公交运营调度中，建立了基于实时动态数据，兼顾乘客满意度和企业效益的动态调度优化模型。并且阐述了模型数据的自动采集方法、模型Matlab 程式化的解法。结果表明，该模型可以显著提高公交车辆满载率、缩短乘客等车时间和减少车辆总班次，优化调度效果明显。 关键词智能交通；优化模型；动态调度；智能公交；Matlab 软件 中图分类号U494.22，TP29文献标识码A 文章编号1000-7857（2009）17-0069-04 李志强，周建立，张毅 河南科技大学车辆和动力工程学院，河南洛阳471003 An Optimization Model for Dynamic Intelligent Dispatching of Buses 收稿日期：2009-05-11 基金项目：河南教育厅自然科学基金项目（200510464028）；河南科技大学科研基金项目（2004ZY030，2006ZY027）作者简介：李志强，经济师，研究方向为智能交通，电子信箱：liqiangsqjt@https://www.wendangku.net/doc/5716929790.html, LI Zhiqiang,ZHOU Jianli,ZHANG Yi Vehicle &Motive Power Engineering College,Henan University of Science and Technology,Luoyang 471003,Henan Province,China
交通红绿灯配时优化模型研究
交通红绿灯配时优化模型研究 在人民物质生活日益提高的今天，解决交通的拥堵状况成为一大难题。文章通过对三角湖路口的交通状况进行探究，利用采集到的数据，如车辆的到达率和离开率，车辆的延误时间等，建立良好的模型，对红绿灯的时长进行相应的优化，达到优化等待时间的目的，最后将一些影响甚微的因素考虑进来，使得优化更精确。 标签：车辆到达率；离开率；延误时间；红绿灯时长 1 概述 近年来，随着国內经济的迅猛发展，人们的交通出行方式开始多样化，但机动车通行依然占据着主导地位，随着我国机动车数量的不断增多，交通事故和交通拥堵的现象也开始频发，而交叉路口在其中起着至关重要的作用，合理的优化红绿灯配时不仅能缓解交通压力，还能达到节能减排的目的，促进可持续发展。本文利用目前流行的红绿灯模型优化实际通行道路。 2 模型假设 （1）车辆在通行过程中，无交通事故造成拥堵。（2）忽略人为造成的交通现象。（3）忽略天气影响。（4）交通信号灯正常工作。 3 模型的建立 因为在不同的交叉路口，交通量呈现很大的随机性，所以在统计不同方向和车道的车辆时要尤为注意（在本次试验的路口有2个方向是无法左转的）。通过对车流量信息的统计，为模型建立提供数据。因为路口交通情况复杂，有很多因素影响着交通，如：过马路的行人数量，车辆的车速等等，那么如何来评定一个路口的交通状况好坏呢，可以利用车辆的延误时间的作为参考因素，因为车辆作为交叉路口通行情况的主要制造者，车辆因为各种因素造成的延误时间越长，交通状况就越差，延误时间越短，交通状况就越好，因为每个方向的车辆数，车道数存在差异，因此将4个方向的车辆延误时间之和，即总延误时间，作为评定标准。 通过实地研究发现，车辆的延误时间和每个路口车辆的到达率，离开率以及信号周期有关。记d为交叉路口的车辆到达率（辆/s），c为交叉路口的车辆离开率（辆/s），T为交叉路口信号周期（s），t绿为绿灯持续时间，发现：t1时刻红灯亮时，车辆陆续停留在路口等候，那么到达的车辆数就是车辆达到率乘车辆等候时间n1=d×t等，等到t2时刻绿灯亮时，车辆安全通过路口，当然不一定所有的等候车辆都能一次通过，有的车辆可能要等待2次红灯，那么在绿灯亮到t3时刻，即等候车辆都能安全通过（本文为优化交通状况，故视为一次均通过），通过车辆数为n2=c×（t3-t2）。当然离开率要大于到达率（不造成拥堵）。可以知
城市供水系统优化调度 数学模型的建立
城市供水系统优化调度 数学模型的建立 摘要：介绍了城市供水系统优化调度的主要内容以及原则。同时介绍城市供水系统优化调度的研究状况。用水量预测研究是优化调度的基础和前提。用水量预测模型是在分析城市用水量序列数据模式的基础上, 综合利用多种方法建立的数学表达式。给水管网数学模型是建立水厂出厂压力和流量与管网测压点之间的经验数学表达式, 它反映了给水系统的运行工况。优化调度模型的建立和求解是优化调度的核心。 关键词：城市供水系统；优化调度模型；用水量预测 Optimal Operation of Urban Water Distribution System Wei Sheng （Beijing University of Civil Engineering and Architecture，School of Environment and Energy Engineering，Beijing，100044） Abstract：Primary coverage of urban water distribution system and its principles are introduced. At the same time introduce the situation of the urban water distribution system. Water consumption forecasting is the bases of optimal dispatching. Water consumption forecasting model is a mathematical representation which is based on the data pattern of urban water consumption series. Water distribution network model reflecting the operating mode of water distribution system, is an empirical equation based on the relation of pressure, water flow and pressure tap's data. Derivation of optimal dispatching model is primary. Key words：urban water supply system; optimal dispatching model; water consumption forecast 1．优化调度原因及概念
计划动态调度及路由模型
计划/动态调度和路由模型 重新计划物流活动以应对地震不可预测性和毁灭性的地震影响着执行政府对灾害易发地区提供实用的应对计划以及时减少地震带来的破坏和损失。物流管理是其中一个关键问题,应考虑一个适当的规划,特别是规划所需商品的运输在响应和疏散受伤的人。在本文中,我们提供了一个动态调度模型和路由汽车以应对地震。我们关注的是两个商品的运输和受伤的人送到医院。该模型是在任何时间收到更新的信息并相有能力的改变调整计划。速度是一个关键的和一个成功的地震响应因素,模型分层次对受伤的人直到抵达医院的总时间最小化,以及总时间满足大众商品需求。我们设计的实验进行了从提高地震响应效率拓展到提高地震响应质量。 地震是最普遍的自然灾害，强大的地震影响更是毁灭性的。尽管成千上万的网络化的地震仪电台安装在世界各地不断分析和强大的电脑数据生成的这些站,我们仍无法准确预测何时何地地震将罢工。这个随机和不可预测性地震地震实施政府制定全面计划响应来减轻损害和损失。精心策划的后勤支持业务贡献显著减少地震损失和赔偿和保持一场灾难后幸存者。 在灾难发生后立即,工作主要集中在寻找和营救幸存者。这需要后勤支持通过运送受伤人们从受灾地区医院或其他紧急医疗中心。这是皮毛,具有必要分派商品(如食物和帐篷)和设备受影响的地区。这些商品可以来自指定的仓库或直接从供应商。相当大的不确定性的情况下赖斯-规划设计、调度和运输商品来自各种地方的不同规划区域可能会导致相当大的复杂性。
进一步的并发症救灾规划相关的物流数据的事实可能会改变在响应(易建联和Ozdamar 2007;Ozdamar et al . 2004年)。例子是项目需求的变化,计划供应商的订货情况在医院(包括例如能力和服务利率)或运输基础设施(道路可能被阻塞由于余震)。反应组织因此遇到一个动态的情况下,数据可能会改变突然和意外。此外,规则和程序可能需要被改变。例如,要提供更多的道路容量从海岸,在飓风疏散部分在美国公路I-16可能完全西行方向操作。这两个往东的车道I-16可以转化为西行的车道时必需的(CEMA 2011)。这些变化可能对响应计划和有很大的影响因此可以根据这些变化是有益的调整计划。一个决策支持系统提供可能性轻易调整计划基于这样的新信息可以更好地促进物流活动的计划组织参与灾难的反应。 本文旨在建立一个数学模型,使中央的身体协调和(重新)计划物流活动同时考虑现有的计划和新网络中可用的数据变化情况和需求。政府经常设置这样的灾难灾难发生后协调中心。我们也考虑两个层次目标函数关注减少运输时间货物和受伤的人。第一个目标打算最小化总等待时间的伤员灾难响应到达的时刻医院在规划周期。第二个目标是最小化总等待规划周期期间从需要的那一刻起,直到货物到达在该地区的影响。 提出了混合整数,多目标,多种商品,综合模型包含条件和约束中遇到地震的现实响应。它包含了各种车辆和车辆的能力以及多样性联合运输的模式允许商品和受伤的人。此外,我们的模型能够在任意时刻处理更新计划动态条件下的响应。我们的模型可以选择另外的车了每次需要重新规划。此外,我们的模型的区别 之间流动的商品和受伤人员的流动。 此外,值得注意的是,该模型和算法实现物流决策支持系统(LDSS),可以使用
水库优化调度
水库调度研究现状及发展趋势 摘要：实施梯级水电站群联合优化运行是统筹流域上下游各电站流量、水头间的关系，从而实现科学利用水能资源的重要手段，符合建设资源节约型、环境友好型社会的要求，是实现节能减排目标的重要途径，对贯彻落实科学发展观，促进流域又好又快发展具有重要意义。本文拟介绍水库调度研究现状及发展趋势，对工程实际具有重要的理论意义。 关键词：水库;优化调度;研究形状;发展趋势 随着水电发展的规划推进落实，大型流域梯级水库群将逐步形成，其联合调度运行必将获得巨大的电力补偿效益和水文补偿效益，同时在实际工程中也会不断涌现新的现象和问题。在新形势下综合考虑梯级上下游电站之间复杂的水力、电力联系，开展梯级水库群联合调度新的优化理论与方法应用研究，统筹协调梯级水库群上下游电站各部门的利益及用水需求，结合工程实际探索梯级水库群联合优化调度的多目标优化及决策方法，实现流域水能资源的高效利用、提高流域梯级水库群的联合运行管理水平乃至达到流域梯级整体综合效益的最大化，对缓解能源短缺、落实科学发展观、贯彻国家“节能 减排”战略以及履行减排承诺均具有重要的理论指导意义和工程实用价值[1]。 1 水库调度研究现状 水库调度研究，按其采用的基本理论性质划分，可分为常规调度(或传统方法)和优 化调度[2]。常规调度，一般指采用时历法和统计法进行水库调度;优化调度则是一种以 一定的最优准则为依据，以水库电站为中心建立目标函数，结合系统实际，考虑其应满足的各种约束条件，然后用最优化方法求解由目标函数和约束条件组成的系统方程组， 使目标函数取得极值的水库控制运用方式 [3]。 常规调度 常规调度主要是利用径流调节理论和水能计算方法来确定满足水库既定任务的蓄泄过程，制定调度图或调度规则，以指导水库运行。它以实测资料为依据，方法比较简单直观，可以汇入调度和决策人员的经验和判断能力等，所以是目前水库电站规划设计阶段以及中小水库运行调度中通常采用的方法。但常规方法只能从事先拟定的极其有限的方案中选择较好的方案，调度结果一般只是可行解，而不是最优解，且该方法难以处理多目标、多约束和复杂水利系统的调度问题。 优化调度 为了充分利用有限的水资源，国内外从上世纪50年代起兴起了水库优化调度研究。其核心有两点:一是根据某种准则建立优化调度模型，二是寻找求解模型的优化方法。 1946年美国学者Masse最早引入优化概念解决水库调度问题。1955年美国人Little[4]采
公交车调度的优化模型
公交车调度的优化模型 摘要 公共交通是城市交通的重要组成部分，做好公交车的调度对于完善城市交通环境、改进市民出行状况、提高公交公司的经济和社会效益，都具有重要意义。本文就是通过对我国一座特大城市某条公交线路的一个工作日两个运行方向各站上下车的乘客数量统计进行分析，建立公交车调度方案的优化模型，使公交公司在满足一定的社会效益和获得最大经济效益前提下，给出了理想公交车调度方案。 对于问题一，模型I 中建立了最大客容量，发车车次数的数学模型，运用决策方法给出了各时间段最大客容量数，在满足客车载满率及载完各时段所有乘客情形下，得出每天最少车次数为460次，最少车辆数为54辆，并给出了整分发车时刻表(见表6、表7)。 对于问题二，模型II 进行了满意度分析。满意度包含公交公司的满意度A i 和乘客的满意度i B ，通过分析得到公交公司的满意度公式(7)和乘客的满意度公式(12)，然后求出当公交车最大载客量为120时，公交公司和乘客的满意度为：上行方向：11A =0.9686,B 0.7165=，下行方向：2A2=0.9563,B 0.7138=。再算出当公交车最大载客量分别为100、50时对应的公交公司和乘客的满意度，最后通过二次拟合得出乘客和公交公司满意度对应的关系式为： 上行方向：21111.8709 2.10170.4361B A A =-++ 10.41020.9686A ≤≤ 下行方向：22222.2995 2.63450.2974B A A =-++ 20.41060.9563A ≤≤ 使双方满意度之和达到最大，同时双方满意度之差最小，得到上下行的最优满意度分别为()110.8599,0.8599A B ==，()220.8610,0.8610A B ==，此时公交车调度
交巡警服务平台的设置与调度的优化模型
湖南工业大学 课程设计 资料袋 学院（系、部）2011~2012 学年第 2 学期 课程名称图论及其应用指导教师职称 学生姓名ake555 专业班级学号 题目交巡警服务平台的设置与调度的优化模型 成绩起止日期2013 年6月16 日～2013 年 6 月21 日 目录清单
课程设计任务书 2012—2013学年第2学期 学院专业班级 课程名称：图论及其应用 设计题目：交警服务平台和调度设计问题 完成期限：自2013 年 6 月16 日至2013 年 6 月21 日共 1 周
指导教师（签字）：年月日系（教研室）主任（签字）：年月日
图论及其应用课程设计说明书 2013年6 月21 日 目录
一、问题描述 (5) 二、模型假设 (6) 三、符号说明 (6) 四、模型建立与求解 (6) 五、模型评价 (15) 六、体会心得 (16) 七、参考文献 (16) 八、附件 (16) 交巡警服务平台的设置与调度的优化模型 一问题描述 随着人们社会经济的迅猛发展，人们生活的质量的提高，安全意识以深入人心，作为社会秩序的维护者警察对社会稳定起着巨大的作用
.警察肩负着刑事执法、治安管理、交通管理、服务群众四大职能。为了更有效地贯彻实施这些职能，需要在市区的一些交通要道和重要部位设置交巡警服务平台。每个交巡警服务平台的职能和警力配备基本相同。由于警务资源是有限的，如何根据城市的实际情况与需求合理地设置交巡警服务平台、分配各平台的管辖范围、调度警务资源是警务部门面临的一个实际课题。 试就某市设置交巡警服务平台的相关情况，建立数学模型分析研究下面的问题：问题一：附件1中的附图1给出了该市中心城区A的交通网络和现有的20个交巡警服务平台的设置情况示意图，相关的数据信息见附件2。要求为各交巡警服务平台分配管辖范围，使其在所管辖的范围内出现突发事件时，尽量能在3分钟内有交巡警（警车的时速为60km/h）到达事发地。 问题二：对于重大突发事件，需要调度全区20个交巡警服务平台的警力资源，对进出该区的13条交通要道实现快速全封锁。实际中一个平台的警力最多封锁一个路口，通过求解给出该区交巡警服务平台警力合理的调度方案。 问题三：根据现有交巡警服务平台的工作量不均衡和有些地方出警时间过长的实际情况，拟在该区内再增加2至5个平台，通过分析计算需要增加平台的具体个数和位置。 问题四：针对全市（主城六区A，B，C，D，E，F）的具体情况，按照设置交巡警服务平台的原则和任务，分析研究该市现有交巡警服务平台设置方案（参见附件）的合理性。如果有明显不合理的地方，给出解决方案。 问题五：如果该市地点P（第32个节点）处发生了重大刑事案件，在案发3分钟后接到报警，犯罪嫌疑人已驾车逃跑。为了快速搜捕嫌疑犯，请给出调度全市交巡警服务平台警力资源的最佳围堵方案。 二模型假设 1．出警时道路恒畅通（无交通事故、交通堵塞等发生），警车行驶正常；2．在整个路途中，转弯处不需要花费时间； 3．假设逃犯驾车逃跑的车速与警车车速相当 三符号说明
31高速铁路运行控制与动态调度一体化基础理论与关键技术
31.“高速铁路运行控制与动态调度一体化基础理论与关键技术”重大项 目指南 作为我国综合交通运输体系的核心，高速铁路近年来发展迅速，其运营里程数、客运量等均居世界首位。然而，随着我国高速铁路里程数和客运量的快速增加，现有的控制手段和调度方法在快速、有效解决高速列车运行过程中出现的突发事件（比如电力故障、突发地震、山体滑坡、轨道突然出现障碍物等）方面尚有一定差距，使得高速列车晚点时间过长，旅客满意度下降、高铁运营效率不高。为此，本重大项目主要针对高速列车运行过程中可能出现的各类突发事件，开展高效运行控制和动态调度一体化基础理论与关键技术研究，提升高铁应急决策能力，最终实现提高旅客满意度和高铁运营效率。 一、科学目标 面向我国高速铁路未来发展的重大需求（列车运行安全、旅客满意度和运营效率），针对目前我国高速铁路应急处置突发事件（比如突发地震、山体滑坡、轨道突然出现障碍物等）能力不高的现状，本项目围绕高速铁路高效运行控制理论与动态调度方法展开研究，旨在实现以下三个方面的理论突破：高速移动环境下多层域实时智能感知理论与方法；多约束条件下组合动态优化控制方法；复杂高铁路网下列车群的协同动态调度理论。 主要理论成果在该领域国际著名刊物上发表并产生重要影响，技术成果申请系列发明专利。构建高速铁路运行控制与动态调度一体化仿真实验系统，完成室内仿真实验，部分相关理论、方法和技术成果在实际系统中进行验证。培养一批我国高速铁路运行控制与调度方面的理论和工程技术人才，为我国高速铁路事业做出贡献。 二、研究内容 （一）高速移动环境下多层域协同智能感知与数据融合。 研究满足高速铁路系统全局状态（包括山体滑坡、铁轨突然出现障碍物等高速铁路灾害状态）信息重构的传感器部署方法，揭示系统不同层级状态信息的关联规律及耦合机理，提出跨层域多传感器协同感知理论，研究轻量级高效的多源数据融合理论，建立兼顾大数据和样本数据的数据组织结构和分析方法，为建立高速铁路运行控制与调度一体化模型提供数据支撑。 （二）复杂环境下高速铁路运行控制与动态调度一体化建模。 研究突发事件条件下高速铁路调度系统状态演化机理，分析列车延误传播机理和影响；提取成网条件下高速铁路调度复杂巨系统特征参数，分析参数与系统状态的映射关系；研究状态交互影响的时空特性，耦合规律，构建其全局架构模型；针对复杂路网条件下不同的时空粒度需求，研究网络客流的实时分布及运力资源匹配模型，研究车、线、网构成的高速铁路运行控制与调度一体化模型。为研究高速铁路运行过程突发事件情况下的控制与动态调度奠定基础。 （三）复杂环境下高速列车运行优化控制方法。 基于运行数据和实时动态感知信息及一体化模型，分析复杂快速多变且信息交互的高速铁路运行环境，研究正常状态及突发事件情况下事件驱动的列车运行实时动态优化控制理论以及人机高效协同决策机制，提出列车运行调整动态优化的评价体系，建立有效的动态调整的满意决策控制模型。 （四）复杂高速铁路路网条件下的列车群动态调度方法。
公交车调度方案的优化模型
第三篇公交车调度方案的优化模型 2001年 B题公交车调度Array公共交通是城市交通的重要组成部分，作好公交车的调度对 于完善城市交通环境、改进市民出行状况、提高公交公司的经济 和社会效益，都具有重要意义。下面考虑一条公交线路上公交车 的调度问题，其数据来自我国一座特大城市某条公交线路的客流 调查和运营资料。 该条公交线路上行方向共14站，下行方向共13站，表3-1 给出的是典型的一个工作日两个运行方向各站上下车的乘客数量统计。公交公司配给该线路同一型号的大客车，每辆标准载客100人，据统计客车在该线路上运行的平均速度为20公里/小时。运营调度要求，乘客候车时间一般不要超过10分钟，早高峰时一般不要超过5分钟，车辆满载率不应超过120%，一般也不要低于50%。 试根据这些资料和要求，为该线路设计一个便于操作的全天（工作日）的公交车调度方案，包括两个起点站的发车时刻表；一共需要多少辆车；这个方案以怎样的程度照顾到了乘客和公交公司双方的利益；等等。 如何将这个调度问题抽象成一个明确、完整的数学模型，指出求解模型的方法；根据实际问题 的要求，如果要设计更好的调度方案，应如何采集运营数据。
公交车调度方案的优化模型* 摘要：本文建立了公交车调度方案的优化模型，使公交公司在满足一定的社会效益和获得最大经济效益的前提下，给出了理想发车时刻表和最少车辆数。并提供了关于采集运营数据的较好建议。 在模型Ⅰ中，对问题1建立了求最大客容量、车次数、发车时间间隔等模型，运用决策方法给出了各时段最大客容量数，再与车辆最大载客量比较，得出载完该时组乘客的最少车次数462次，从便于操作和发车密度考虑，给出了整分发车时刻表和需要的最少车辆数61辆。模型Ⅱ建立模糊分析模型，结合层次分析求得模型Ⅰ带给公司和乘客双方日满意度为（0.941，0.811）根据双方满意度范围和程度，找出同时达到双方最优日满意度(0.8807,0.8807)，且此时结果为474次50辆；从日共需车辆最少考虑，结果为484次45辆。对问题2，建立了综合效益目标模型及线性规划法求解。对问题3，数据采集方法是遵照前门进中门出的规律，运用两个自动记录机对上下车乘客数记录和自动报站机(加报时间信息)作录音结合，给出准确的各项数据，返站后结合日期储存到公司总调度室。 关键词：公交调度；模糊优化法；层次分析；满意度 3.1 问题的重述 3.1.1 问题的基本背景 公交公司制定公交车调度方案，要考虑公交车、车站和乘客三方面因素。我国某特大城市某条公交线路情况，一个工作日两个运营方向各个站上下车的乘客数量统计见表3-1。 3.1.2 运营及调度要求 ⑴公交线路上行方向共14站，下行方向共13站； ⑵公交公司配给该线路同一型号的大客车，每辆标准载客100人，据统计客车在该线路上运营的平均速度为20公里/小时。车辆满载率不应超过120%，一般也不低于50%； ⑶乘客候车时间一般不要超过10分钟，早高峰时一般不要超过5分钟。 3.1.3 要求的具体问题 ⑴试根据这些资料和要求，为该线路设计一个便于操作的全天（工作日）的公交车调度方案，包括两个起点站的发车时刻表；一共需要多少辆车；这个方案以怎样的程度照顾到了乘客和公交公司双方的利益，等等； ⑵如何将这个调度问题抽象成一个明确完整的数学模型，并指出求解方法； ⑶据实际问题的要求，如果要设计好更好的调度方案，应如何采集运营数据。 3.2 问题的分析 本问题的难点是同时考虑到完善城市交通环境、改进市民出行状况、提高公交公司的经济和社会效益等诸多因素。如果仅考虑提高公交公司的经济效益，则只要提高公交车的满载率，运用数据分析法可方便地给出它的最佳调度方案；如果仅考虑方便乘客出行，只要增加车辆数的次数，运用统计方法同样可以方便地给出它的最佳调度方案，显然这两种方案是对立的。于是我们将此题分成两个方面，分别考虑到：⑴公交公司的经济效益，记为公司的满意度；⑵乘客的等待时间和乘车的舒适度，记为乘客的满意度。
RGV的动态调度模型及其相关分析
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/5716929790.html, RGV的动态调度模型及其相关分析 作者：吴彦亭张子岩毛敏 来源：《信息技术时代·下旬刊》2018年第01期 摘要：多功能轨道式自动引导车极大地加速了產业自动化的历程，因而对于 RGV动态调度问题的研究和分析一直是业内的焦点话题。本文通过建立相关模型，对动态调度问题加以研究。 关键词：非线性目标规划；粒子群-禁忌搜索算法；鲁棒性分析 一、模型一的建立与求解：非线性目标规划模型 首先遵循顺序排队原则确立了调度方案的起始点，紧接着通过建立基于就近算法的流程模型明确其最优化调度流程步骤。继而建立了循环叠加模型，最后建立基于顺排原则和就近算法的非线性目标规划模型。关于n个物料，m台CNC（）的作业车间调度问题时，具体步骤 为： （1）量化表示工作用时 （1） （2）假定统一工作流程之中，不同的需求发出点的开始加工的优先级用表示，定义其优先选择的原则为：若，则第k台CNC比第h台CNC优先实施物料加工；若，则第k台CNC 比第h台CNC实施物料加工的优先级相同；若，则则第h台CNC比第k台CNC优先实施物料加工。则通过设置优先级的约束条件，以期达到缩短重复运行距离，提高运行效率的目的。所设约束条件如下： （2） 其中，M为一个趋于无穷大的常系数。 （3）在求解优化调度模型中，通常构建目标函数[3]来确定工作情况和时间的关系。该模型中，在工作总用时既定的情况下求解最大有效工作量（由最长有效工作时间T来表示）来衡量工作效率。最终得到的目标函数为： 二、模型二的建立与求解：粒子群-禁忌搜索算法 首先，对上一种情况的非线性规划模型进行适用性的修改，建立了空间调度的规划模型。接下来，运用MATLAB软件，通过粒子群算法对数学模型进行初步的处理，发现其寻优不够
优化调度概述
1．概述 1.1 调度问题的提出 敏捷制造作为21世纪企业的先进制造模式，综合了JIT、并行工程、精良制造等多种先进制造模式的哲理，其目的是要以最低成本制造出顾客满意的产品，即是完全面向顾客的。在这种模式下如何进行组织管理，包括如何组织动态联盟、如何重构车间和单元、如何安排生产计划、如何进行调度都是我们面临的问题。其中车间作业调度与控制技术是实现生产高效率、高柔性和高可靠性的关键，有效实用的调度方法和优化技术的研究与应用已成为先进制造技术实践的基础。 调度问题主要集中在车间的计划与调度方面，许多学者作了大量研究，出了不少的研究成果。制造系统的生产调度是针对一项可分解的工作（如产品制造），探讨在在尽可能满足约束条件（如交货期、工艺路线、资源情况）的前提下，通过下达生产指令，安排其组成部分（操作）使用哪些资源、其加工时间及加工的先后顺序，以获得产品制造时间或成本的最优化。在理论研究中，生产调度问题常被称为排序问题或资源分配问题。 1.2 调度问题的分类 生产调度系统的分类方法很多，主要有以下几种： (1) 根据加工系统的复杂度，可分为单机、多台并行机、flow shop和job shop。 单机调度问题是所有的操作任务都在单台机器上完成，为此存在任务的优化排队问题，对于单机调度比较有代表性的请见文[9][10][l1]；多台并行机的调度问题更复杂，因而优化问题更突出，文[8][11]][13]研究了多台并行机的调度；flow shop型问题假设所有作业都在同样的设备上加工，并有一致的加工操作和加工顺序，文[12][13][14]研究了flow shop问题；job shop是最一般的调度类型、并不限制作业的操作的加工设备，并允许一个作业加工具有不同的加工路径。对于job shop型问题的研究，文献很多，综述文章可参见Lawler等[15]。 (2) 根据性能指标，分为基于调度费用和调度性能的指标两大类。 (3) 根据生产环境的特点，可将调度问题分为确定性调度和随机性调度问题。 (4) 根据作业的加工特点，可将调度问题分为静态调度和动态调度。 静态调度是指所有待安排加工的工作均处于待加工状态，因而进行—次调度后、各作业的加工被确定、在以后的加工过程中就不再改变；动态调度是指作业依次进入待加工状态、各种作业不断进入系统接受加工、同时完成加工的作业又不断离开，还要考虑作业环境中不断出现的动态扰动、如作业的加工超时、设备的损坏等。因此动态调度要根据系统中作业、设备等的状况，不断地进行调度。实际调度的类型往往是job shop型，且是动态的。 1.3 生产调度的环境特征 一般的调度问题都是对于具体生产环境中复杂的、动态的、多目标的调度问题的一种抽象和
考虑人均延误和人均排放的信号配时优化模型
第50卷 第9期2018年9月 哈 尔 滨 工 业 大 学 学 报JOＵRNAL OF HARBIN INSTITＵTE OF TECHNOLOGＹ Vol.50No.9Sep.2018 DOI：10.11918／ｊ.issn.0367-6234.201706174考虑人均延误和人均排放的信号配时优化模型 刘 畅，魏丽英 （北京交通大学交通运输学院，北京100044） 摘 要：为将绿色交通二公交优先等理念融入交叉口信号配时优化的建模策略当中，建立以交叉口人均延误二人均CO 排放为优化指标，以各相位有效绿灯时间为自变量的多目标信号配时优化模型.在人均延误公式中引入公交折减系数，用以避免公交绝对优先对社会车辆通行效率的负面影响.模型求解过程中运用模糊折中规划方法使量纲不同的两个目标函数实现无量纲化，令其取值在（0，l ）；采用模糊偏好方法计算两个目标的隶属度函数的权重值，进而将多目标函数转化为单目标函数；然后利用自适应惯性权重和异步学习因子相结合的优化粒子群算法，基于MATLAB 软件平台实现单目标函数的求解；最后将模型应用于实际案例，对各目标值进行比较分析.结果表明：优化后人均延误下降了0.94s ，下降幅度为3.87%.人均CO 排放量下降了1.25g ，下降幅度为12.74%.说明优化后的信号配时方案对于延误和排放具有优化作用，验证了模型的有效性.关键词：城市交通；信号配时；模糊折中规划；信号交叉口；粒子群算法 中图分类号：Ｕ121文献标志码：A 文章编号：0367－6234（2018）09－0083－06 Ｓｉｇｎａｌｔｉｍｉｎｇｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｐｅｒｃａｐｉｔａｄｅｌａｙａｎｄｐｅｒｃａｐｉｔａｅｍｉｓｓｉｏｎｓ LIＵChang，WEI Liying （Sｃhool of Traffiｃand Transportation，Beiｊing Jiaotong Ｕniversity，Beiｊing 100044，China）Ａｂｓｔｒａｃｔ：To introduｃe the green traffiｃidea and the bus priority idea into the modeling strategy of signal timing optimization for interseｃtions，a multi-obｊeｃtive signal timing optimization model varying with the phase effeｃtive green light time was proposed by ｃonsidering the per ｃapita delay and per ｃapita CO emissions as the indexes.The bus deduｃtion ｃoeffiｃient was introduｃed into the delay per ｃapita to overｃome the negative effeｃt of absolute priority on private ｃar.The fuzzy ｃompromise method was used to transform the two obｊeｃtive funｃtions of different dimensions into a single obｊeｃtive funｃtion，and to determine the values of two dimensions lie in （0，l）.Fuzzy preferenｃe method was used to determine the membership funｃtion weights in the single obｊeｃtive funｃtion.The improved PSO （partiｃle swarm optimization ）whiｃh ｃombines the SAPSO （self-adaptive partiｃle swarm optimization）and the AsyLnCPSO （asynｃhronous learning-faｃtor ｃhanging partiｃle swarm optimization）were used to solve the single obｊeｃtive funｃtion based on the MATLAB software platform.Finally，the model was applied to an aｃtual ｃase and the target values were ｃompared and analyzed.Results showed that the per ｃapita delay reduｃed by 0.94s and deｃreased by 3.87%after optimization.The per ｃapita CO emission reduｃed by 1.25g and deｃreased by 12.74%.The optimized signal timing sｃheme has an optimal effeｃt on delay and emission，and the validity of the model was observed.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：urban traffiｃ；signal timing；fuzzy ｃompromise programming；signalized interseｃtion；partiｃle swarm optimization 收稿日期：2017－08－16 作者简介：刘 畅（1994 ），女，硕士研究生； 魏丽英（1974 ），女，副教授，硕士生导师通信作者：魏丽英，lywei＠bｊhttps://www.wendangku.net/doc/5716929790.html,.ｃn 交通拥堵和环境污染已成为许多国家和地区所面临的严峻挑战，发展公共交通和控制尾气排放被 认为是缓解这些问题的有效手段.国内外已有很多 学者展开这方面的研究，如文献［1］在公交专用道 不连续的情况下，建立了信号配时优化模型；文献 ［2］提出了一种分析公交信号优先策略（绿灯早启和绿灯延长）对于车辆延误影响的分析方法；文献 ［3］以总延误最小为目标优化信号周期，依据相位乘客流量比和相位饱和度确定绿信比.文献［4］根据公交车运行特性，在单点配时模型基础上，建立了定时式相邻交叉口的公交优先信号协调控制模型.但在已有研究中，评价指标多为车均延误二排队长度二通行能力等.同时以人均延误替代车均延误指标，以人均排放替代排放总量指标，可以体现以人为本和公交优先的思想，赋予公交一定的优先权，故本文建立了既考虑人均延误，又考虑人均排放的多目标信号配时优化模型，在保证公交运行效益的同时，万方数据