静态交通:问题多多

静态交通：问题多多刘江鸿动态交通和静态交通同为城市道路交通的两个方面,两者之间相辅相成,但在目前的城市道路交通管理实践中,人们往往只重视对城市动态交通的疏导与控制,而忽视了对车辆停放等静态交通的规划、建设与管理,使得城市交通拥挤、堵塞、事故频发等老大...     

生态文明背景下的中小城市绿色交通规划

在生态文明背景下，我国城市交通管理面临着巨大挑战。随着城市车辆和出行量的增加，导致交通供给量高于交通需求量。如何缓解交通拥挤状况成了市民普遍关注的重点。而合理规划绿色交通是改善交通拥挤状况的有效手段。本文将对生态文明背景下的中小城市绿色交通规划进行分析。     

节约里程法下悦客便利超市日用品配送的路径优化

基于提高配送效率,从配送路程长短角度出发,提出车辆配送路径安排问题:首先在确立路面交通不拥挤的情况,基于节约里程法建立配送路径安排模型,其次将配送问题转化为路径优化问题,最后以徐州悦客便利店为例,进行验证。     

基于PDDL智能规划的车辆路径问题研究

针对车辆路径问题和多种扩展问题,文章提出一种基于PDDL智能规划的建模和求解方法,给出了多种车辆路径问题的PDDL模型,并利用SGPlan6和DaeYa规划器对PDDL模型进行了求解。实验结果表明,该算法能够在较短时间内给出高质量的车辆路径安排方案,并具备很好的扩展能力。     

基于量子微粒群算法的车辆路径问题研究

提出一种基于量子行为的微粒群智能优化算法。使用量子角表示量子比特的状态,并引入微粒群算法中,对量子群中的各量子角进行自适应动态调整．设计一种新的编码方式,用于求解车辆路径问题,通过计算表明,该算法是解决车辆路径问题的有效方法。     

基于CiteSpace的我国车辆路径问题研究进展及热点前沿分析

旨在利用CiteSpace工具对我国车辆路径研究的进展和热点前沿进行分析,通过中国知网（CNKI检索“车辆路径问题研究”,最终获得有效数据712篇。首先分析了年发文量、作者及研究机构分布,对高校被引学者和研究机构进行排名。接着统计关键词词频,对关键词进行聚类分析,总结了该领域的研究热点。最后通过构建时区图、突现图,描述了该领域研究主题的演化趋势。通过分析得出以下结论：车辆路径问题研究的发文量呈现波动上升趋势,研究者更倾向于独立研究,研究机构间合作不密切。未来我国需要建设车辆路径问题研究的核心团队,继续提高发文质量和数量;我国车辆路径研究的热点主要集中在传统路径规划算法、智能化路径规划以及多目标路径规划等方面;在我国车辆路径研究中,与实际道路情况和交通拥堵相关的问题备受关注,研究者通过运用交通流模型、交通预测技术等方法,探索如何考虑实际道路情况和交通拥堵对物流配送的影响,提高车辆配送的效率和可靠性。随着新兴技术的快速发展,学者们越来越关注将大数据、区块链、物联网、智慧物流等新兴前沿技术应用于车辆路径问题的研究领域,以提高研究的深度和广度。     

基于Dijkstra算法浙江交通系统中最优路线算法的研究和实现

近年来，智能交通系统越来越受到人们的重视，它在当代科学技术充分发展的背景下产生，旨在将先进的计算机技术、通信技术、数据库技术、人工智能技术等运用于交通运输中，以解决交通拥挤、保证交通安全、提高交通网络使用效率等问题。智能交通涉及到交通领域的多个方面。最优路径的选择就是其中的一个重要应用。主要通过Dijkstra算法来研究浙江交通中最优路线的实现，目的是能为出行的人们提供参考，节省更多时间和交通费用，同时也为其他省市交通系统中最优化路线的实现提供参考。     

基于预知OD的城市路网交通流路径优化研究

针对城市路网交通流分布不均引起的交通拥堵问题,提出了在预约出行交通背景下基于预知OD的交通流路径优化方法。首先,分析了预约出行交通背景下预知OD的数据环境;其次,根据动态用户均衡准则,对预知的OD进行流量分配,给出预约出行车辆的路径;接着,使用预测控制的方法,结合路网上预约车辆的状态,以路网上路段的饱和度和未预约车辆的行程时间最小化为目标,从系统和用户两个角度对未预约车辆的路径进行实时的诱导,通过连续时域的滚动优化控制,优化交通流的路径;最后,对本方法的实现和应用做了思考和探索,对本研究做了总结。     

基于智能化系统的干道交通信号管理与控制

随着我国经济的发展,人们生活水平的提高,私人车辆越来越多。车辆的增加,带给人们出行方便的同时,也带来了堵车、拥挤等诸多交通问题。为了解决日益严重的交通问题,在信息化为主流的社会背景下,将智能化引入了交通信号的控制与管理中。     

时变路网单车路径优化模型及算法

讨论了一类时变路网下单车辆配送路径优化问题,建立了基于时变路网以配送完成时间最早为优化目标的单车配送路径优化模型。在增加贪婪配送策略情况下,给出了车辆行驶时间满足FIFO规则的动态规划精确求解方法。数值算例验证了理论分析得到的结论。     

一般城市融入都市经济圈一体化进程的路径选择

就都市经济圈内一般城市融入一体化进程的基本方向和主要路径进行分析,指出其具体的路径选择主要包括培育统一要素市场,对接产业分工与协作,融入都市圈快速交通圈,打造通用信息平台,遵循区域发展总体规划实施城镇体系发展分区规划,交流与共享人才资源,创新政府公共协调制度等方面.一般城市通过上述方式汇入都市圈一体化进程,以此实现整个都市圈,进而实现城市自身利益最大化的发展目标.     

旅游交通需求预测方法探讨

将旅游交通进行分类,从典型的旅游交通形式的角度,借鉴交通需求预测方法,分析了干线旅游交通需求预测和观光线旅游交通需求预测的方法,给出相应模型,为旅游道路网的规划提供依据.     

考虑实时交通情况的配送优化模型

通过分析现代物流配送的新特点、城市交通的新情况以及道路交通情况对配送计划的影响,在考虑时间窗、交通情况、车辆限制、拥挤成本等因素的基础上建立了考虑实时交通情况的配送优化模型,并介绍了模型的软件实现,分析了模型所得的结果。     

猪舍清洁机器人设计及路径规划研究

针对现猪舍缺乏智能清洁粪便装置,设计一款猪舍清洁机器人;清洁机器人的清洁机构设计参考了除雪车的铲头和机车的减震器装置,设计为具有一定柔性的铲头;清洁机器人的路径规划问题,本文在传统的A^*算法上引入评价优先度代价,以适用于全覆盖的路径规划,并使用MATLAB进行路径仿真。     

交通性公共空间盲区及其综合治理

交通性公共空间分为联通性道路空间和生活性道路空间。分析了联通性道路空间盲区和生活性道路空间盲区的特点,探讨了公共空间盲区的成因,分析了交通性公共空间对城市犯罪的影响,并在此基础上提出了交通性公共空间盲区治理的基本思路。指出联通性道路空间盲区治理的重点在于治理机动车辆的违规行驶、停放和行人的随意穿越;生活性道路空间盲区治理的重点在于治理人车混杂和人车拥挤。最后从合理的安全性规划设计、科学的交通管制手段、即时性的交通安全防控等三个方面提出了交通公共空间盲区治理的基本途径。     

基于物联网技术的高速公路交通监控系统

物联网技术引入高速公路交通监控系统中,交通监控指挥中心通过安装在车辆上的电子标签,对车辆身份识别和定位,实现对车辆的实时监控和管理,一旦发现数据异常,系统会立即发出告警信号,相关人员接到报警后立即对事件进行处理,并通过超级计算机动态计算出最优的交通指挥方案和车行路线,这对于降低环境污染,减少交通拥堵,确保高速公路交通安全畅通,进一步提高高速公路运行安全等具有重要意义。     

灰色理论在城市总体规划中的应用研究

在编制城市总体规划时收集的资料和信息往往是不完全和不对称的，很多数据需要通过科学的理论去建立合理的模型来推算，本文采用灰色理论建模，以GDP预测为例详细说明了灰色预测模型GM（1，1）的建模过程。该模型对于预测城市总体规划中水文、人口、用地规模、城市化水平、交通运输发展、公共交通以及客货运量等具有普遍指导意义。     

安吉物流装车道位利用率优化设计

随着整车物流的发展，装车道位成了企业运作的关键资源和制约因素。为了解决装车道位紧缺的压力以及装车效率过低的问题，文中以提高装车道位利用率为目的，通过AutoCAD软件设计“集装箱立体道位”为新的装车道位，促使装车时间下降。开发新的预调度指令以适应新的装车模式，运用交通信号灯变化原理解决轿运车出入库瓶颈问题，保证了装车效率和道位利用率的提高，最终使仓库使用率得到提高。     

The impact of traffic congestion when optimising delivery routes in real time. A case study in Spain

This paper studies the importance of considering congestion costs when optimising delivery routes. Through the analysis of two study areas (the region of Catalonia and the city of Barcelona, in Spain), four different scenarios have been implemented and compared in which different objective functions are minimised: Euclidean distance, real distance, real time with static congestion, and real time with dynamic congestion. The data have been collected from Google Maps, which allows us to obtain information on traffic conditions in real time. The results indicate that minimising real time considering congestion as a dynamic attribute which varies throughout the day is the most efficient method to optimise delivery routes, especially within urban areas. For the two study areas, and using this dynamic approach in which real-time congestion costs are reflected into the vehicle routing problem, savings in time up to 11% have been obtained.