旅客交通方式选择地为的模糊机会约束规划模型

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引入心理变量的旅客中长距离出行方式选择模型

确和理性的分析、预测未来交通需求结构的变化，对各种运输方式协调发展、有序竞争、降低社会经济系统的运行成本及减少资源浪费有重要的战略指导意义Ｉ也２ｌ，有利于运输企业从把握旅客出行心理的角度出发，更
好的提高运输质量和效率。
的提高，中长距离出行已成为人们生活中交通出行的
一
个重要组成部分，出行工具主要为公路、路和航空铁
境特性的综合评价）决定。而人们的知识状态与所处的环境——社会经济系统密切相关，社会经济系统的复
杂性导致了人们知识状态的不确定性，使得人们的活
关系见图பைடு நூலகம்１所示网。
出行方式选择行为关系，以便为综合运输系统规划及客流分析模型提供重要的属性参数，并且为制定未来综合运输系统发展政策及目标提供理论依据。同时，引
人心理变量的旅客出行方式选择行为研究能够更为准
图１系统之间作用关系
论
坛
２１年（３卷）２００第９第期
引入，理变量的旅客中长距离出行方式选择模型
何永占
（中铁第一勘察设计院集团有限公司，陕西西安７０４）１０３
摘要：为了更加合理韵表述旅客中长距离的出行方式选择行为，以京郑客运专线ＯＤ调查以及旅客出行意愿调查为例，在
三种运输方式『１Ｉ。与此同时，随着运输需求总量不断增
长，旅客中长距离出行的运输需求特征发生了显著的

供应商选择问题的模糊机会约束规划模型

在第二优先级中，交付延迟的货物量以置信水平低于；
｛．ｔ）ｓｉ－：ｌ ’ ｔｌｌ２００７． ¨ 】４】
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供应商选择问题的模糊机会约束规划模型
ｌｅｘｍｉｎ｛，｝
pos将被极小化pos将被极小化2采购成本应低于目标值即12系统约束1所有供应商的供货量不大于总需求量其中是模糊变量如果希望模糊约束以置信水平成立则有pos模糊环境中的机会约束目标规划可以看作是目标规划的一个推广在决策者给定一些优先结构与管理目标后模型将在某个给定的优先级下极小化与此目标的偏差正偏差或负偏差如果vsp的决策者有以下的优先结构和管理目标
、、ｉ＝Ｉ』Ｊ
ｆ
ｆ
ｎ
１
１
（） — ｍａ）（Ｐ０ｓ｛一ｉ ∑ｚ， ≤ ｄ｝ ≥ ：｝
＝ｌ
ｆｎ
１
（）一Ｐ０ｓ｛ ∑ ≤ ｏ｝
Ｌｉ＝１
步骤２根据产生的数据训练一个多层前向神经元网络逼近不确定函数Ｕ（ｘ）。
Ｐ ’ ≤６，ｉ＝１，２， …，ｎ
≥０，且是整数，＝１，２， …。ｎ
其中，需求量，供应商交货的废品率ｑ，供应商交货的延迟交付率ｚ为模糊变量，一般用三角模糊数
（ｒ，ｒ２，ｒ３）描述，其参数ｒ，ｒ２，ｒ３通常由部门经理根据经验判断决定。
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供应商选择问题的模糊机会约束规划模型

铁路旅客选择列车的随机机会约束目标规划模型

ａｄｍｌｐｅ６ｊｃａｓｎｅｓｓｅｉｇｎｒｕｉｇｓｃａｔｅｉｏａｉｇｏｔｉｔｎｔｏｙａｓ — ｎｕｔｌｂｅｔｐｓｅｇｒｅｋ．ｉｏｃｔｈｓｃｄｃｓｎｍｋｎｐｉｚｉｅｒ，ｔｉｓｎｔｄｎｏｉｉｍａｏｈｏｃａｔｈｎｅｃｎｔｉｅｂｃｖｒｇｍｍｎｄｌｆａｌａａｓｎｅｓｅｃｎａｓｓｅｅｏｅ，ｈｓｃｃａｃｏｓａｄｏｊｔｅｐｏｒｉｒｎｅｉａｉｍｏｅｏｉｙｐｓｇｒｓｌｔｇｔｉｖｌｄｇｒｗｅｅｉｒｎｉｄｐｗｉｕｊｃｔｐｓｎｅｓｄｍｎｒｃａａｒｉｇｔｅｔｖｌｇｃｓ，ｐｏａｉｔｏｕｉｃｅｈｈｉｓｂｅｔｏａｓｇｒｅａｄｆｔｌｒｖｉ，ｒｅｉｏｔｒｂｂｌｙｆｙｇｔｋｔｃｓｅｏａｕｉｎｍａｎｉｂｎｉｓ
摘要：旅客乘坐铁路列车出行时，需选择列车车次，这与各次列车的情况和旅客的出行要求均相关．分析旅客选择列车时的不确定因素和追求的多重目标，引入随机决策
优化理论，在旅客对列车实际到达时刻出行费用、购票成功概率、旅行舒适度等要求的约束下构建了选择列车的随机机会约束目标规划模型．列车到站时的晚点时间与购票时的剩余票额是影响旅客选择列车的两个重要的不确定因素，且是随机变量．根据其分布函数和旅客出行的相关要求将含有不确定约束的模型转化为确定模型，用隐枚并举法进行了算例求解．结果表明，型能够明确地给出旅客选择列车的合理建议．模关键词：铁路运输；随机机会约束规划；目标规划；旅客列车；型；模隐枚举

客专大站到发线运用随机机会约束模型与算法研究

ＳｏｈｓｃａｃＣｏｓｒｉｅＰｒｇａｔｃａｔＣｈｎｅｎｔａｎｄｏｒｍｍｉｇｏｅａｄＡｌｏｔｍｉｎＭｄｌｎｇｒｈｉ
ＸＩＭｉｇＺＡｎ，ＨＯＵｅ－ｈｎ，Ｅ－ｉｎ，ＨＯＵｎｆｎ，ＨＯＵｎＬｉｓａＬＹｉｘａｇＺＹａ－ａｇＺＹａ
（ｃｏｌｆｒｉ＆ＴａｓｏｔｔｎＢｉｎＪｏｏｇｎｖｒｉ，ｅｉｇ１０４，ｈｎ）ＳｈｏＴａｃｒｐｒｉ，ｅｉｇｉｔｎｉｓｙＢｉｎ０４ＣｉａｏｆｎａｏｊａＵｅｔｊ０
ＡｂｔａｔＣｏｓｄｒｎｅｆｃｏｓｏｎｅｔｉｔｈｔｉａｉｎｏｒｉａ— ｄｄｐｒｕｅｔｃｓｔｅｐｐｒｓｕｅｓｏｔｍｉａｉｎｗｉｓｒｃ：ｎｉｅｇｔａｔｒｆｃｒａｎｙｉｔｅｕｉｚｔａｒｖｌａ — ｅａｔｒａｋ，ｈａｅｄｉｓｉｐｉｚｔｔｉｈｕｎｌｏｆｎｒｔｔｏｈ
ＯｐｉｚｄＵｔｌａｏｏｔｅｒｖｌａｄｅａｔｒＴｒｃｓｆｒｅａｓｎｅ－ｅｉａｅｔｔｎｔｒｕｈｔｍｉｅｉｉｔｎｆｈＡｒｉａ－ｎ－ｄｐｒｕｅａｋｏＬａｇＰｓｅｇｒｄｄｃｔｄＳａｏｓｈｏｇｚｉｉ
技术与方法
ｄｉＯ９９．ｓ．０－Ｘ２１．．ｏｌ．６／ｓｎ５１２．００９：３］１ｉ０５００８１
，

机会约束规划

a1x1+a2x2+…anxn≤a
b1y1+b2y2+…bnyn≤b
✓引例2:又假定型号为i的每架飞机的对空作战能力为ξi,型号为j的舰艇每艘
的对空战斗能力为ηj (每架飞机或舰艇的对空作战能力不同), ξi和ηj随机变量, 而要求整个编队的对空作战的总能力大于E的概率大于α,这时就不能象上面那样的约束不等式,而只能写成下面的概率不等式:
Pr{di+≥fi(x,ξ)-bi}≥βi (3)
在i=1,2,…m时所取最值
令g(x,ξ)=b-f(x,ξ)-d-或g(x,ξ)=f(x,ξ)-b-d+,(2)和(3)式都可化为(1) 的形式
假设g(x,ξ)的形式为g(x,ξ)=h(x)-ξ,则(1)式可表示为:
Pr{h(x)≤ξ}≥α ………(4) ξ是随机变量,概率分布φ,由概率论可知,对于置信水平α,必有一数Kα ,使得 Pr{Kα≤ξ}＝α,∴kα＝φ-1(1-α), φ-1是φ的逆函数, ∴(4)式可等价为 h(x)≤kα
地小,这时 :
min z=f(d+)
(3)要求超过目标值,但必须是负偏差变量都要尽可能地小,这时
min z=f(d-)
三.机会约束规划的解法(等价形式)
我们考虑下列形式的机会约束: Pr{g(x,ξ)≤0}≥α (1)的解法.
由于Pr{fi(x,ξ)+di--di+=bi}≥βi可理解为满足
Pr{di-≥bi- fi(x,ξ)}≥βi (2)
决策的目的是尽可能满足战场的需要.假定4个战场的飞机最少分别为25架,20 架,20架,30架.
指挥者有一定的优先结构:
第1优先级,尽可能满足第1战场的需求,优先因子为P1即 x11+d1--d1+=25, 其中d1-将被极小化

旅客出行选择行为

3、出行特征
出行距离、出发时间、出行目的等出行特征同样会对旅客选择产生影响。
二、出行方式选择影响因素
出行距离步行 <3km 自行车 <5km 摩托车 <8km 公共汽车 <300km 轿车 <500km 货车 <500km 铁路 500-1000km、低附加值货物飞机 >1000km、高附加值货物水运(内河) 短途、捷径、观光水运(近海、远洋) 旅游、散货、低附加值货物
一、个人出行方式概述
方式分担：一个出行与一种交通方式相对应，一个地区的全部出行数中利用该种交通方式的人所占的比例。分担交通量：每个交通方式所分担的量叫做该交通方式的分担交通量。分担率：分担交通量在全部交通量中所占的比例叫做分担率（或选择率）。
二、出行方式选择影响因素 1、客运产品特征
四、出行选择行为模型根据方式选择的基本单位进行分类
集计究该问题。集计方法是以一批出行者作为分析对象，将有关他们的调查数据进行统计处理，给出平均意义上的期望值，然后以这些量为依据进行规划和设计。
非集计模型。以个人为单位构造模型来确定各交通方式的选择概率，然后再将每个人的方式选择结果集计起来，预测分担交通量的模型。
旅客出行方式选择行为
2014年10月
目
录
一
二三四
个人出行方式概述出行方式选择影响因素出行方式选择调查方法出行选择行为模型
一、个人出行方式概述
在现实的经济生活中，各种运输方式成为满足个人出行需求的载体与工具，在一次出行时，个人也会根据自身经济条件、出行特性等因素,选择一种合适的运输方式。单独开车出行乘公共汽车出行乘地铁出行乘出租车出行骑自行车出行骑摩托车出行步行出行混合出行铁路运输综合运输规划公路运输水运运输航空运输

城市轨道交通乘客路径选择模型

若阻抗与随机选择相不影响，则在 a，b 间的路径 k 是有效路径
的几率用 Logit 的模型为：随着城市轨道交通网络的逐渐增长，
上述公式不能简易的计算复杂线路网中的有效路径，因此将模
型优化，优化模型如下：
p
ab k
=
exp（
－θcakb
/
c
ab min
）
∑m exp（
－θcakb
/
cab min
）
模型科学性和有效性，为进一步对西安地铁的客流分布等特征
进行研究。
本实例中的模型参数取值如下：
（ 1）西安地铁的发车间隔时间和换乘站如表 1 所示，换乘
站的换乘时间如表 2 和表 3 所示。
（ 2）取 α = 1．25，β = 1．78。
（ 3）本实例中采用西安地铁 2019 年 3 月份实测数据作为
公式中，Cambin 指的是路径 a，b 中阻抗最小的路径。
6 实例分析
为验证以上乘客换乘路径网络模型，检验客流分配结果，
选取西安轨道交通已开通的网络为例，根据调查数据和实测数
据对模型中的参数标定取值为，作为基础实际分析西安地铁换
乘流量的分配方法，通过西安地铁的实例，效验乘客出行决策
Cab min
＜（
1+H）
Cab min
其中，Cambin 指的是 OD 对 ab 之间全部路径中出行消耗费用
最低的费用； H 指的是路径阈值。
换乘次数影响着乘客的乘车路径，换乘次数影响着乘客乘
车的体验，因此以换乘次数来确定有效路径也是确实可行的。
5 路径选择概率模型
在同一 OD 路径选择中，阻抗越小，被选择的几率越大，如

城市交通出行方式选择模型研究

城市交通出行方式选择模型研究随着城市化进程的加速，城市交通问题日益突出。

选择合适的交通方式对于解决城市交通拥堵、减少空气污染、提升居民生活质量具有重要意义。

因此，研究城市交通出行方式选择模型，以便更好地指导交通规划、提供个性化的出行建议，具有重要实践意义。

首先，个人出行方式选择涉及多个因素。

人们在选择交通方式时，往往受到时间、经济、舒适性、环境友好性等多个因素的影响。

这些因素在不同人群中有不同的权重，因此建立合理的交通出行方式选择模型，需要兼顾个人差异。

基于这一前提，研究者可以采用数据统计和调查问卷等方法，收集个人出行方式偏好的相关数据，以此构建出行方式选择的数学模型。

其次，基于收集的数据和构建的模型，可以应用机器学习算法进行预测分析。

通过对大量的历史数据进行训练，交通出行方式选择模型可以不断优化，逐渐提高预测的准确性。

此外，基于机器学习算法的模型还能够识别出交通拥堵或交通事故等突发状况，并根据实时的交通状况调整出行建议，提供更加智能、高效的路线规划。

这种个性化的出行建议不仅可以减少交通拥堵，还能缩短出行时间，提升出行效率。

除了机器学习算法，还可以结合人工智能技术，开发出更为智能的城市交通出行方式选择模型。

通过语音交互、图像识别等技术手段，使模型能够与用户实时互动，获得更准确、更全面的数据。

借助人工智能的强大计算能力，模型可以更加深入地分析用户的个人出行习惯，并结合用户的位置信息、出行目的等因素，给出更加精准的出行建议。

然而，城市交通出行方式选择模型研究还面临着一些挑战。

首先，模型建立的过程需要大量的数据支撑，而获取和整理这些数据需要耗费大量时间和精力。

其次，不同城市的交通特点各有不同，因此一个通用的模型需要考虑到城市之间的差异。

而对于个人而言，每个人的出行习惯和需求也不尽相同，因此如何实现个性化的出行建议也是一个亟待解决的问题。

在未来，随着大数据和人工智能技术的不断发展，城市交通出行方式选择模型将会不断完善和优化。

旅客运输需求模型的建立与分析

旅客运输需求模型的建立与分析旅客运输是现代社会中不可或缺的一项服务。

在高速运输和全球化的背景下，建立和分析旅客运输需求模型对于优化交通流量，提高运输效率具有重要意义。

本文将探讨旅客运输需求模型的建立和分析，介绍相关的方法和技术。

一、需求模型的基本原理旅客运输的需求模型通过分析旅客的出行行为和偏好，预测未来的运输需求。

需求模型的建立涉及多个因素，包括人口结构、经济发展水平、交通基础设施和社会文化等方面。

其中，出行行为模型和交通流量模型是两个主要的组成部分。

出行行为模型主要侧重于分析旅客的决策过程，包括出行目的、出行方式选择和出行时间等。

这些决策与个体的社会经济背景、个人喜好和出行成本等相关。

通过统计调查和数学建模，可以获得旅客出行行为的概率分布，为后续交通流量模型的构建提供基础。

交通流量模型用于预测旅客运输的需求量和流量分布。

这一模型考虑了交通网络结构、交通方式选择和交通指标等关键因素。

通过交通流量模型，可以评估不同交通方式的运输效率，为优化交通规划和资源配置提供参考依据。

二、建立需求模型的方法1. 统计调查方法统计调查是建立需求模型的主要方法之一。

通过问卷调查、样本抽取和数据分析等手段，可以获得有关旅客的行为数据和偏好信息。

统计调查方法既可以定量分析旅客出行行为，又可以定性分析旅客对交通服务的需求。

然而，统计调查方法受到样本偏倚和数据可靠性等限制，需要进行合理的数据处理和模型验证。

2. 实证分析方法实证分析方法通过观测现实的交通数据和交通指标，从而推测旅客的出行需求。

实证分析方法可以利用市场调研数据、交通疏散数据和交通流量数据等进行建模。

与统计调查方法相比，实证分析方法更加直观和客观，但同时也需要充分考虑数据的质量和可靠性。

三、需求模型的应用案例1. 高铁需求模型随着高铁网络的不断扩大和完善，高铁需求模型成为了各地交通规划的重要参考。

高铁需求模型的建立聚焦于预测旅客对高铁出行的需求量和市场潜力。

出行方式选择模型与交通出行规划优化研究

出行方式选择模型与交通出行规划优化研究随着城市人口的不断增加和经济的快速发展，交通出行问题变得越来越突出。

如何选择最合适的出行方式以及如何优化交通出行规划成为了城市交通管理的热点问题。

本文将围绕出行方式选择模型和交通出行规划优化展开研究，旨在为城市交通管理提供参考和指导。

出行方式选择模型是基于个体出行特征及其偏好、交通服务供需状况以及环境特征等因素，通过建立合适的数学模型，来预测个体出行方式选择行为的过程。

在城市交通管理中，准确地预测出行方式选择行为对于优化交通出行规划至关重要。

因此，建立出行方式选择模型成为了研究的重点。

一种常见的出行方式选择模型是基于选择实用理论（Choice Theory）的模型。

选择实用理论认为，个体在选择出行方式时会在不同选择之间进行权衡，选择具有最大实用性的出行方式。

因此，出行方式选择模型需要考虑个体的出行偏好、费用、时间成本等因素，并进行数学建模和分析。

这种模型可以通过回归分析、模拟仿真等方法来进行经验估计和预测。

除了选择实用理论，还有一些其他的出行方式选择模型被应用于交通出行规划。

例如，基于Neural Network（神经网络）的模型可以通过模拟大量的个体出行数据来捕捉不同因素对出行方式选择的影响。

基于Random Utility Model（随机效用模型）的模型则可以更好地解释不确定性和随机性对出行方式选择的影响。

这些模型的应用可以提供更全面和精确的个体出行方式选择预测和分析，为交通出行规划提供更有效的决策依据。

在交通出行规划优化方面，目标是通过合理的交通出行规划措施来提高交通效率、减少拥堵、优化人流量、降低空气污染等。

优化交通出行规划是一个复杂的问题，需要综合考虑城市交通网络、交通需求特征、出行需求等多个因素。

一种常用的交通出行规划优化方法是基于交通模型和算法的优化，例如基于交通网络模型和最短路径算法的优化。

在这种方法中，通过建立城市交通网络模型，并利用最短路径算法来寻找最优路径和最优出行方式。

春运期间的旅客行为分析与预测模型

春运期间的旅客行为分析与预测模型随着经济的发展和人民生活水平的提高，春运期间的旅客运输需求日益增长，给交通运输系统带来了巨大的挑战。

为了更好地理解和预测旅客的行为，制定合理的运输策略和安排，建立一个行为分析与预测模型变得尤为重要。

一、行为分析模型1. 数据收集与处理行为分析模型的第一步是收集和处理数据。

通过各种方法，如问卷调查、行车记录仪、手机信令数据等，收集旅客出行的相关信息，包括出行目的、交通方式、出行距离、时间等。

然后对这些数据进行清洗和整理，以便为后续的分析做准备。

2. 行为特征提取在行为分析模型中，需要从数据中提取出旅客的行为特征。

例如，通过分析数据可以得出旅客出行的高峰时段、高峰地点以及常用的出行方式等。

此外，还可以通过数据挖掘技术挖掘出一些隐藏的行为特征，如旅客的出行偏好、出行时间分布等。

3. 行为模式识别行为模式识别是行为分析模型的核心部分，它旨在发现和预测旅客的行为模式。

通过分析大量的数据，可以识别出旅客出行的规律和趋势。

例如，在春运期间，人们可能会更倾向于选择高速公路出行，或者在特定的时段选择火车。

二、预测模型1. 数据建模预测模型的第一步是建立数学模型，以描述和预测旅客行为。

常用的预测模型包括时间序列模型、回归模型、神经网络模型等。

通过对历史数据的分析和拟合，可以建立一个能够准确预测旅客行为的模型。

2. 模型验证与调整建立模型后，需要对其进行验证和调整。

可以使用历史数据进行模型验证，比较模型的预测结果与实际情况的差异。

如果存在较大的误差，需要对模型进行相应的调整，以提高预测的准确性。

3. 预测结果可视化为了更直观地展示预测结果，可以使用数据可视化技术对预测结果进行展示。

例如，可以使用图表、地图等方式来展示旅客行为的分布和趋势。

这样不仅能够提高预测结果的可信度，还能够帮助决策者更好地理解和分析旅客行为。

三、模型应用与改进1. 应用领域行为分析与预测模型可以应用于各个领域，如交通规划、运输安排、交通管制等。

春运期间的旅客行为分析与预测模型

春运期间的旅客行为分析与预测模型随着春节即将到来，中国进入了一年中规模最大的人口迁徙期——春运。

每年春运期间，数亿人次的旅客蜂拥而至，给全国各大交通枢纽带来极大的压力和挑战。

为了更好地应对春运期间的旅客行为，同时提前做好安排和预测，各方面积极研究和开发了分析与预测模型，以便提供有针对性的服务和措施。

一、春运期间旅客行为分析1. 旅客流量特征分析在春运期间，旅客流量呈现明显的特点。

通过对历年数据的分析，我们可以发现，春运期间旅客流量呈现明显的波动性，高峰期和低峰期交替出现。

高峰期通常出现在春节前后，而低峰期则主要集中在春节期间。

此外，对于各个交通方式的偏好也会影响旅客流量特征。

2. 旅客流向分析旅客流向的分析对于合理安排运力和资源具有重要意义。

通过对历年数据的观察，可以发现春运期间主要流向呈现一定的规律性。

例如，农民工多数会选择回家乡过年，大城市的外来务工人员则多选择回到户籍所在地过年。

对不同地区、不同交通方式的流向进行详细分析，可以为运输企业和相关部门提供有益的参考。

二、春运期间旅客行为预测模型1. 基于统计的预测模型基于历史数据的统计分析，可以为春运期间的旅客行为预测提供趋势和参考。

通过对大量数据的整理和分析，结合时间序列、回归等统计方法，可以建立预测模型，预测春运期间的旅客流量、高峰出现时间和持续时间等重要指标。

这样，交通管理部门和运输企业可以根据预测结果提前做好准备，采取相应的措施，以应对旅客流量的变化。

2. 基于机器学习的预测模型机器学习技术在预测方面的应用正在逐渐成熟。

通过机器学习的方法，结合海量的历史数据和实时数据，可以建立预测模型，并进行实时的行为预测。

这种模型可以自主学习和适应变化的旅客行为，对流量波动进行分析和预测，为交通运输部门提供决策支持和应对策略。

三、春运期间旅客行为分析与预测的意义1. 提前安排运力和资源通过分析和预测春运期间旅客行为，交通运输部门可以提前安排运力和资源，合理分配车辆、航班和乘务人员等。

旅客交通方式选择行为的模糊机会约束规划模型

第 26 卷第 2 期 2002 年 4 月Biblioteka 北方交通大学学报
J OU RNAL OF NOR THERN J IAO TON G UN IV ERSIT Y
Vol. 26 No. 2 Apr. 2002
文章编号 :100021506 (2002) 0220060206
价外的其他因素决定的速度值. 再作映射 f 4 ( x 6) ,于是得到
x 4 = η41 x 10 + η42 f 4 ( x 6)
(4)
记旅客所欲选择的交通方式所能达到的最大速度值为 V max. x 10和 f 4 ( x 6) 值域为 0 到 V max.η41 、η42为模糊系数 ,它们表示了快速性指标的构成方法 ,服从一定的模糊分布.η41应表示 x 10的概率特征.
旅客交通方式选择行为的模糊机会约束规划模型
刘卫果 ,胡思继
(北方交通大学交通运输学院 ,北京 100044)
摘要 :基于旅客出行心理 ,将其所考虑的因素归结为衡量客运产品服务质量的安全、舒适、方便、快速、准时、经济 6 个因素 ;并通过分析这些因素之间的关系 ,导出并求解描述旅客出行意愿的模糊机会约束规划模型 ;然后采用理想交通方式模型得到旅客方式选择的结果 ;最后给出一个算例. 关键词 :旅客运输 ;交通方式选择 ;旅客出行意愿 ;最优化方法 ;计算机模拟中图分类号 :U293. 13 文献标识码 :A
论域上具有最大隶属度的速度值参与映射函数的运
算 ,从而得到关于速度模糊量的安全性指标. 因为安全不仅与速度有关 , 还与别的随机因素有
图 1 速度模糊量到安全性指标之间的映射
关 ,所以还要引入一个模糊变量 x 7 ∈[0 ,1 ] ,它表征除速度以外的其它因素 (如天气、旅客人数等) 对安全

考虑源荷双侧不确定性的模糊随机机会约束优先目标规划调度模型

考虑源荷双侧不确定性的模糊随机机会约束优先目标规划调度模型赵冬梅;殷加玞【摘要】针对风电功率和分时电价(TOU)下用户响应行为的双重不确定性对电网调度运行的影响,提出了基于模糊随机机会约束目标规划(FRCCGP)和优先目标规划(PGP)结合,求解计及预测误差模糊随机性的双层调度模型.首先,深入研究了电网调度运行的不确定因素,利用模糊随机理论对预测误差的模糊随机性进行建模.然后,引入机会约束目标规划构建表征系统备用不足风险的偏差量指标,利用优先目标规划建立双层调度模型,对安全性目标和经济性目标设立明确的等级顺序.最后,利用算例验证模型的有效性,结果表明双层调度模型在保证安全性的基础上实现了经济最优性.%The double uncertainty of wind power output and demand response of time of use (TOU) bring great difficulty to the system operation scheduling. Based on the combination of fuzzy random chance constrained goal programming (FRCCGP) and preemptive goal programming (PGP), the paper established the bi-level dispatch model considering fuzziness and randomness of the prediction error. First of all, the paper deeply studied the uncertain factors of system operation and model the double uncertainty of the prediction error. In addition, the chance constrained goal programming was introduced to form the reserve deviation indexes. The bi-level model based on PGP identified the rigorous priority level of the safety goals and the economic goals. Finally, the validity of the model was verified with case studies and results showed that the bi-level modelcould optimize the operation economy on the basic of meeting the security demand.【期刊名称】《电工技术学报》【年(卷),期】2018(033)005【总页数】10页(P1076-1085)【关键词】源荷双侧不确定性;模糊随机理论;机会约束目标规划;优先目标规划;运行调度【作者】赵冬梅;殷加玞【作者单位】华北电力大学电气与电子工程学院北京 102206;华北电力大学电气与电子工程学院北京 102206【正文语种】中文【中图分类】TM732近年来，全球范围内能源危机和环境污染日益加重，以风力发电为代表的可再生能源迅速发展。

产品开发方案优化的模糊机会约束规划模型及求解

产品开发方案优化的模糊机会约束规划模型及求解一、绪论1.1 研究背景和意义1.2 国内外研究现状及局限性1.3 研究内容和目标1.4 论文结构二、模糊机会约束规划模型2.1 机会约束规划模型简介2.2 模糊机会约束规划模型的建立2.3 优化目标的确定三、模糊机会约束规划模型求解算法3.1 遗传算法简介3.2 改进的遗传算法3.3 灰色关联度分析四、产品开发方案的优化4.1 优化方案的制定4.2 实例分析4.3 优化结果的分析和评价五、结论和展望5.1 研究结论5.2 研究展望参考文献一、绪论1.1 研究背景和意义随着市场竞争的日益激烈，产品开发方案的制定已成为企业成功的关键之一。

一个好的产品开发方案不仅能够提高产品的竞争力和市场占有率，还能为企业带来巨大的经济利益。

然而，在产品开发过程中，由于市场需求的不确定性和技术开发的限制，制定一种符合市场需求的最优化方案变得尤为困难。

为了解决这个问题，许多学者提出了机会约束规划模型来帮助企业制定更好的产品开发方案。

该模型通过对不同机会条件的约束建立了一个有约束的优化问题，从而解决了市场需求的不确定性和技术开发的限制问题，帮助企业制定更好的产品开发方案。

然而，由于传统机会约束规划模型在等式或不等式约束的表示上通常是精确的，不能完全描述市场需求不确定性和模糊性。

因此，面对市场竞争的新形势，寻求一种适用于模糊不确定性的机会约束规划模型及求解算法已经成为业界的迫切需求和研究热点。

1.2 国内外研究现状及局限性针对优化问题，国外学者主要采用了基于差分进化算法、遗传算法、禁忌搜索等优化算法来解决。

而在国内，由于优化问题计算量大，设计的约束条件复杂，仍然存在一些问题。

首先，国内机会约束规划模型仍然侧重于传统的等式或不等式的约束表示，不能完全描述市场需求的模糊不确定性。

其次，许多国内学者关注于如何确定优化目标和改进求解算法，忽视了在优化问题建模方面的重要性。

1.3 研究内容和目标本文旨在提出一种适用于模糊不确定性的机会约束规划模型以及一种改进的遗传算法和灰色关联度分析的求解算法，以有效解决产品开发过程中如何制定最优化方案的问题，并通过实例分析进行应用验证。

航空旅客选择行为模型研究

航空旅客选择行为模型研究
收益管理作为一门新兴的管理技术,已经被国内外多数航空公司采用。

然而,传统的收益管理方法仅仅从航空公司的效益角度去考虑,并没有挖掘旅客选择行为在其中的应用,易于导致控制决策的失误,影响航空公司的收益。

考虑旅客选择行为模型的研究已成为航空公司收益管理的重要方向之一。

本文以航空旅客选择行为模型及其在收益管理中的应用问题为主要研究对象。

首先概括分析了本文的研究背景。

其次,系统介绍了旅客选择模型的理论基础。

包括消费者行为理论,旅客到达模型,旅客选择模型。

其中在旅客选择模型方面,重点介绍了离散选择模型,以及PODS(Passenger Origin-Destination Simulator,旅客起终点模拟器)。

之后,总结了传统单航段舱位控制方法,重点介绍了EMSR(expected marginal seat revenue,期望边际座位收益)模型,包括变种EMSRa和EMSRb模型。

以及介绍了现有引入旅客选择的舱位控制方法,并分析不足。

本文的工作重心和重点一方面是构建了基于非齐次旅客到达选择的舱位控制模型。

另一方面是构建了基于市场细分的旅客选择舱位控制模型。

并通过仿真实验与传统的舱位控制算法进行比较,结果证明考虑非齐次旅客到达选择的舱位控制算法和考虑市场细分的旅客选择舱位控制算法更具有增加航空公司收益的潜在价值,同时也证明了方法的可行性与有效性。

改进二部分图的民航旅客出行偏好模式的构建

改进二部分图的民航旅客出行偏好模式的构建贺怀清;李图波【摘要】According to passenger's personal information,purchase history information,frequent flyer information and historical access re-cords of guests passing the terminal equipments,the automatic construction of passenger travel preferences pattern is realised.According to raw bipartite graph resource allocation algorithm we propose an improved approach for resources allocation matrix,and couple it with the origi-nal matrix to improve recommendation accuracy.Experimental results show that the accuracy of this improved method varies along with the changes of variable parameters,when the variable parameter is assigned a certain optimisation value,the accuracy of the improved method is superior to the one not improved.Applying the improved method to constructing the preference pattern of passenger travel,it does find the passenger travel rules by comparing the applied results with the original data set.%根据旅客的个人信息、历史购买信息、常旅客信息以及旅客通过终端设备的历史访问记录，实现自动的旅客出行偏好模式的构建。

应急定位一路径的模糊机会约束规划模型

作者：孙华丽[1];王循庆[2];薛耀锋[3]
作者机构： [1]上海大学管理学院,上海200444;[2]华东师范大学教育信息化系统工程研究中心,上海200062;[3]上海数字化教育装备工程技术研究中心,上海200062
出版物刊名：统计与决策
页码： 45-48页
年卷期： 2012年第7期
主题词：突发事件;应急物流;设施选址;车辆调度;模糊规划
摘要：文章针对需求量和运输费用不确定的应急定位一路径问题，以系统总成本和灾害损失成本之和最小为目标，构建了基于模糊机会约束规划的应急系统定位一路径模型，并设计了遗传算法对其进行求解。

实例计算结果表明，该模型和算法可以有效地解决应急物流系统中定位一路径问题，从而为政府机构应对重大突发事件提供科学的决策参考。