期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
应急车辆动态路径选择的两阶段优化模型
被引量：
12
1
作者
杨枫
种大双
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2022年第3期84-92,共9页
为研究突发事件情境下交通路网动态变化时的应急车辆路径选择问题,提出应急车辆动态路径选择的两阶段调度优化模型。通过结合路网动态状况和应急救援特征,建立基于最大路径可靠度和最短行程时间的两阶段优化模型;通过混沌搜索改进布谷...
为研究突发事件情境下交通路网动态变化时的应急车辆路径选择问题,提出应急车辆动态路径选择的两阶段调度优化模型。通过结合路网动态状况和应急救援特征,建立基于最大路径可靠度和最短行程时间的两阶段优化模型;通过混沌搜索改进布谷鸟算法初始种群,并加入蛙跳算法改进局部搜索操作,设计混合布谷鸟算法,改善全局寻优能力;以某市某区部分区域路网为例,将该区域路网实时交通数据应用于模型和求解算法中。实验表明,利用两阶段优化模型和算法编码方案能成功获得出发点到救援点的动态可靠路径,相同行驶路径情况下模型与算法求解的最短行程时间与实地驾车获得的最短行程时间最大误差不超过8%,说明优化模型可行。3种不同算法求解K最短路径的结果发现,混合布谷鸟算法得到的最短行程时间比粒子群算法和经典布谷鸟算法得到的结果都要小,且计算时间最短,表明混合布谷鸟算法求解的结果最优,性能最好。
展开更多
关键词
智能交通
应急车辆
动态路径
混合布谷鸟算法
两阶段模型
在线阅读
下载PDF
职称材料
城市突发事件中基于事故演变的救援需求决策模型及其优化求解
被引量：
10
2
作者
杨枫
叶春明
种大双
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2020年第8期79-88,共10页
针对城市突发事件中待救点对应急救援物资的需求状态随着事故的演变而发生变化的情况,将待救点对应急救援物质的需求设计成马尔可夫决策过程,并提出一种动态的物资调配策略,构建救援物资需求决策模型,然后通过花朵授粉算法进行优化求解...
针对城市突发事件中待救点对应急救援物资的需求状态随着事故的演变而发生变化的情况,将待救点对应急救援物质的需求设计成马尔可夫决策过程,并提出一种动态的物资调配策略,构建救援物资需求决策模型,然后通过花朵授粉算法进行优化求解。某市突发地震应急物资调配实例证明,本文方法能够给出合理的救援需求满足策略,使得待救点对物资的需求更低,需求变化更加平稳。花朵授粉算法对模型求解的效果相比粒子群算法和萤火虫算法有更快的收敛速度和更优的求解结果。
展开更多
关键词
城市突发事件
救援需求
事故演变
马尔可夫决策过程
花朵授粉算法
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
应急车辆动态路径选择的两阶段优化模型
被引量：
12
1
作者
杨枫
种大双
机构
河南中医药大学
河南中医药大学
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2022年第3期84-92,共9页
基金
教育部人文社会科学研究青年基金(18YJCZH216)
河南省哲学社会科学规划项目(2021BZH009)
河南中医药大学博士科研基金(BSJJ2020-11)。
文摘
为研究突发事件情境下交通路网动态变化时的应急车辆路径选择问题,提出应急车辆动态路径选择的两阶段调度优化模型。通过结合路网动态状况和应急救援特征,建立基于最大路径可靠度和最短行程时间的两阶段优化模型;通过混沌搜索改进布谷鸟算法初始种群,并加入蛙跳算法改进局部搜索操作,设计混合布谷鸟算法,改善全局寻优能力;以某市某区部分区域路网为例,将该区域路网实时交通数据应用于模型和求解算法中。实验表明,利用两阶段优化模型和算法编码方案能成功获得出发点到救援点的动态可靠路径,相同行驶路径情况下模型与算法求解的最短行程时间与实地驾车获得的最短行程时间最大误差不超过8%,说明优化模型可行。3种不同算法求解K最短路径的结果发现,混合布谷鸟算法得到的最短行程时间比粒子群算法和经典布谷鸟算法得到的结果都要小,且计算时间最短,表明混合布谷鸟算法求解的结果最优,性能最好。
关键词
智能交通
应急车辆
动态路径
混合布谷鸟算法
两阶段模型
Keywords
intelligent transportation
emergency vehicles
dynamic path
hybrid Cuckoo algorithm
two-stage model
分类号
U121 [交通运输工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
城市突发事件中基于事故演变的救援需求决策模型及其优化求解
被引量：
10
2
作者
杨枫
叶春明
种大双
机构
河南中医药大学管理学院
上海理工大学管理学院
出处
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2020年第8期79-88,共10页
基金
教育部人文社会科学研究青年基金项目资助(18YJCZH216)
河南省重点研发与推广专项(科技攻关)项目资助(202102310637)
+3 种基金
河南省教育科学“十三五”规划一般课题资助((2018)-JKGHYB-0129)
河南中医药大学人文社会科学类研究生导师能力提升专项(YJSDS-2019-01)
河南中医药大学教育教学改革研究与实践项目(2019JX27)
河南中医药大学博士科研基金(BSJJ2020-11)。
文摘
针对城市突发事件中待救点对应急救援物资的需求状态随着事故的演变而发生变化的情况,将待救点对应急救援物质的需求设计成马尔可夫决策过程,并提出一种动态的物资调配策略,构建救援物资需求决策模型,然后通过花朵授粉算法进行优化求解。某市突发地震应急物资调配实例证明,本文方法能够给出合理的救援需求满足策略,使得待救点对物资的需求更低,需求变化更加平稳。花朵授粉算法对模型求解的效果相比粒子群算法和萤火虫算法有更快的收敛速度和更优的求解结果。
关键词
城市突发事件
救援需求
事故演变
马尔可夫决策过程
花朵授粉算法
Keywords
urban Emergency
rescue demand
accident evolution
markov decision process
flower pollination algorithm1
分类号
N945 [自然科学总论—系统科学]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应急车辆动态路径选择的两阶段优化模型
杨枫
种大双
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2022
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
城市突发事件中基于事故演变的救援需求决策模型及其优化求解
杨枫
叶春明
种大双
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2020
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
