车流组织试卷.docxVIP

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《现代车流组织理论与方法》考试试卷

简答题:

在车流径路模型中是如何解决模型求解可行的问题的?需要做哪些相应的变换?

车流组织的内容及其核心优化问题?

阐述二次0-1规划模型中二次项的含义及产生的原因。

为什么说货车的集结过程是一个标值点过程?

分析《车流径路与列车编组方案综合优化的网络算法》〔史峰等〕一文车流径路中出现圈的情况,并确定文中的取值范围。

简述空车调整优化与车流径路选择优化的关系。

车流不拆散原理的涵义是什么?

阐述在简化0-1规划模型中,对于零车流处理的方法及原因。

阐述混合整数规划模型中约束条件:的含义和作用,及其在模型中的合理性。

写出直线方向上具有n个技术站的混合整数规划模型,线性0-1规划模型,二次0-1规划模型。

阐述车流径路、装车地直达列车、技术站间单组列车编组方案三者进行整体优化的必要性。

消除二次0-1规划模型中二次项的方法有哪些?试举例说明。

在车流径路模型中是如何解决模型求解可行的问题的?需要做哪些相应的变换?

对于给定的路网和车流矩阵,原因是当网络中某些弧处于饱和状态后,有些OD流无法再经由这些弧到达收点,直观地说,在给定的OD矩阵下,路网中可能存在一处或多处瓶颈。当路网的输送能力和运输需求之间的缺口较大,且给定的OD矩阵又未作有效的限制时,这种情况就会出现。此时,必须舍弃某些OD流。

为了从系统优化的角度舍弃某些OD流,有必要对原有的径路模型进行修正。为此,对于每一支车流,设置一条虚拟径路〔即〔k=0〕〕,同时,设其对应的消耗均为一个充分大的正数,而与之对应的能力占用和提供的能力限制值均为零。这样,从模型的角度来讲,对于给定的路网结构和任一的OD矩阵,总可保证模型有解。

即将原有模型中的空间对称约束转换为,,表示车流可以选择的径路条数;表示虚拟径路与路网中实际存在的相同OD点之间的径路是空间对称的。对于转换后的模型,如果存在,那么说明车流由于运能的原因无法送达。

车流组织的内容及其核心优化问题?

〔1〕内容:①车流径路〔方案〕;②列车编组方案〔方案〕:装车地直达列车、技术站间直达列车、区段管内列车开行方案;③车流调整及推算〔日常〕;④其他:车流确定、编组站……;⑤优化问题:车流径路选择、装车地直达列车编组方案、技术直达列车编组方案

〔2〕核心问题——列车编组方案——技术站间直达列车编组方案

阐述二次0-1规划模型中二次项的含义及产生的原因。

〔1〕含义:二次0-1规划模型中二次项是长程车流内部对应的短程车流的直达方案与长程车流本身改编方案的乘积,用来表示长程车流的多站改编方案。

二次0-1规划模型中表示车流在k站改编,但是车流在不在其他站改编,还要取决于车流与车流的改编方案〔而线性0-1规划模型中的变量那么表示车流在且仅在k站改编〕。因此,对于多站改编变量就可以用车流在k站改编变量与车流、的直达变量组合表示。比方,对于直线方向4个技术站的二次0-1规划模型,当时,即可推出,这样多站改编变量就可以用的组合形式表示出来。

〔2〕原因:当有局部长程车流不开行直达,但其内部短程车流开行了直达时,该长程车流就可以由内部车流以直达的方式输送,因此要减去长程车流节省的局部改编消耗。同时,该模型没有把所有的多站改编变量表示出来,而是以其他变量的组合方式来进行描述,这样就必须要用其他变量的乘积来表示某支车流是否在某站改编中转。因此为了描述节省的这局部改编消耗,同时为了减少变量的数目,就以其他变量的组合方式来表示相应的多站改编变量,产生了二次项。

为什么说货车的集结过程是一个标值点过程?

设是一个根本点过程。对过程的每一个点赋予一个辅助变量〔随机地取值于某一标值空间〕,并把它称作连系于这一点的标值——标值点过程。

如果给每个到达都赋予一个辅助随机变量来表示到达车数。直观上每次到达的车数呈一定的随机性,几乎没有很强的联系,可以看做是相互独立的,可以假定是相互独立且同分布,且和相互独立。因此,车流的集结过程实质上就是标值点过程。

分析《车流径路与列车编组方案综合优化的网络算法》〔史峰等〕一文车流径路中出现圈的情况,并确定文中的取值范围。

〔1〕车流径路中出现圈的情况有以下两种:

图〔1〕是车流的改编中转站不在车流的最短径路上,是圈上的一个站;

图〔2〕是车流的改编中转站在车流的最短径路上,且站有到站的直达去向,但是站没有到站的直达去向;站有到站的直达去向,但是站没有到站的直达去向;站有到达站的直达去向。

〔2〕通过分析,最优解中含圈的情况可以分为两种,即

①最优解是直达变量,且含有圈的情况:一定不可能;

②最优解是非直达变量,且含有圈。又分为两种:a改编站在圈外,也不可能;b改编站在圈上,可能。

当最优解是非直达变量,且改编站在圈上时,分为:

A:除去含圈、非直达变量是最优解的情况之外,改编变量是最优解

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