运输问题的求解及其应用开题报告

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1、开题报告运输问题的求解及其应用一、选题的背景、意义(所选课题的历史背景、国内外研究现状和发展趋势)作为一个发展中国家,交通运输对我国经济、社会发展起着显著的前导性作用。工农业生产、人民生活以及国防建设的诸多方面都和交通运输业的发展有着紧密的关系。尤其在中国加入WTO以后,迅猛的经济发展让交通运输的压力日益加大,交通运输问题也越来越多的出现,对于运输问题的研究也越来越被重视。由于经济的发展等原因,国外对于运输问题的研究已经非常的深入,详见文献[2-4]。1995年SaadNAljarad和WilliamRBlack

2、用非集计模型分析沙特拉伯一巴林运输通道内城间非工作出行的(non-businesstravel)运输方式选择。提出了两个独立的模型,即二项Logit模型和多项Logit模型。前者用于利雅得一巴林通道内的运输方式选择,后者用于沙特拉伯东部省份(达兰、达曼、胡富夫等省)一巴林通道内的运输方式选择。同年,ChandraR.Bhat[3]对加拿大(Canada)的多伦多一蒙特利尔运输通道内工作日的工作出行(weekday,businesstravel)进行了研究,并且将用于计算出行者对运输方式(train,car,pla

3、n)选择的式Logit模型(NL)进行了改进,提出协方差巢式Logit模型(COVNL).1996年HensherDAE4I提出采用异方差极值Logit模型(HEVL)对澳大利亚(Australia)的悉尼一堪培拉(Sydney-Canberra)通道内的四种运输方式(car,plane,scheduledcoach,nonscheduledcoach)所占的市场份额进行了预测。但是MNL,COVNL和HEVL模型都是建立在效用的随机项相互独立且服从Gumbel分布的假设基础之上。这种假设体现不出实际运输系统中各

4、种运输方式的运行状况和营运效用相互作用、密切相关的特性。1997年HsuC-I和ChungW-M提出在铁路运输通道内乘客如何选择Highspeedrail(HSR),Conventionalrail(CR)的分析模型。按照可达性(accessibility)将乘客分类,分别给出每种类型的乘客对运输方式选择的计算模型。根据乘客的出行时间、时间价值、出行距离、票价以及HSR和CR的服务特点建立运输方式选择模型。该模型的合理性在于将费用转化成时间,并给出了时间价值的计算公式。这样做要比只以车内时间和车外时间为基础利用多

5、项Logit模型(MNL)或巢式Logit模型(NL)计算市场份额要合理,但是该方法在费用和时间换算的过程中误差很大。2001年11,joonChang博士在其博士论文中将Wardrop原理应用到预测区域运输通道内各运输方式所占的市场份额中,并针对韩国(Korea)京釜(Seoul-Busan)通道内的四种运输方式(Air,High-speedrail,Conventionalrail,Highway)分别从用户最优和系统最优的角度对其所占市场份额做了预测。并对传统广义出行费用的求解做了改进,这一点主要体现在对时

6、间价值的确定问题上,对时间价值的求解摒弃了传统方法,采用Wardrop原理并结合Dail的几准则来求解时间价值,得出了各种运输方式旅客时间价值的概率密度函数,使时间价值不再是常量,然后再利用Wardrop原理预测通道内各运输方式的客运量分担率,但是在应用该模型进行远期预测时,体现不出经济的发展和人们对价值观念认识的改变对时间价值函数的影响,进而就影响了应用该模型的可靠性。此外,在论文中采用的是理想交通条件下的Wardrop原理,体现不出不确定因素对客运量分配的影响。国外主要以运输问题求解算法为研究主体,以表上作业

7、法、最短路法、最小费用最大流以及智能算法等为代表;而国内从算法、目标函数、约束函数这三个角度进行分类综述。但是都存在由各种因素而导致的误差。随着经济的发展需求,相信各国对运输问题的研究会更加深入,会有更加有效可行的方法被发现。一、相关研究的最新成果及动态运输问题是一类具有特殊结构的线性规划问题。通过文献[5]我们知道由于运输问题约束方程组的系数矩阵是完全么模的,即所有的子行列式为0或±1,存在着比单纯形法更简单的特殊解法。对于规模不太大的运输问题可用图上作业法或表上作业法求解。这类问题的典型提法是,为了把某种产品

8、从若干个产地调运到若干个销地,已知每个产地的供应量和每个销地的需求量,如何在许多可行的调运方案中,确定一个总运输费或总运输量最少的方案。文献[6-7]告诉我们运输问题可用表上作业法求解。初始基本可行解的求法有三种:①左上角法。它的基本思想是给运输表中左上角的变量分配运输量以确定产销关系。②小元素法,或最小成本法。它的基本思想是就近供应,即从运输表中运价最小的格子开始分配运

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