第二章布局模型ppt课件.ppt

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1、交通港站与枢纽总体布局规划第二章一、数学物理模型与效益成本分析法二、运筹学模型与方法三、交通规划理论优化布局模型四、交通港站选址与优化2.3交通枢纽港站布局方法与优化模型2实践过程中布局方法的演变数学物理模型运筹学模型交通规划理论模型重心法、微分法、效益成本分析法混合整数规划、运输规划模型、CFLP法基于四阶段规划方法的两阶段模型3(1)一元模型简化机理:规划枢纽范围内只设置一个站点,简化多元枢纽港站布局中的变量条件和约束条件。(2)站点的布置求几何重心的位置把运输系统中的交通发生点和吸引点看作分布在某一几何平面的物体系统,把各点的发生量和吸引量看作该点的

2、重量,求其重心的位置,即是枢纽港站设置的最佳位置。一、数学物理模型与效益成本分析法72416531一元交通枢纽港站布局的重心法4(3)模型的建立如图所示:设规划区域内有n个交通发生点和吸引点,各点的坐标为(xj,yj),发生量和吸引量为Wj,枢纽系统的运输费率为Cj,则有:x2,y2x1,y1?x3,y3xj,yjxn,ynW1W2W3WjWn(x,y)x,y的计算各自独立xy5(4)求解算例交通发生点(吸引点)j发生量(吸引量Wj(担)运输费率Cj(美元、担、英里)坐标xy120000.05038230000.05082325000.0752541000

3、0.07564515000.07588发生点坐标、发生量、运输费率表6jxjyjwjcjwjcjwjcjxjwjcjyj13820000.0510030080028230000.05150120030032525000.075187.5375937.546410000.0757545030058815000.075112.5900900合计62532253237.5X=3225/625=5.16Y=3237.5/625=5.18求解过程表7(1)模型建立机理:对重心法的改进,克服x,y变量相互独立的缺点;以重心法所得解为初始解,求微分使得系统的总费用最小,

4、反复迭代,不断优化,直至得到最优解。(2)系统的总费用F:(3)迭代条件:F最小,即(4)求解公式:2一元交通枢纽港站布局的微分法8X=102.010/20.249=5.038Y=102.388/20.249=5.507求解过程表jwjcjwjcjxjwjcjyjdjwjcj/djwjcjxj/djwjcjyj/dj110030080035.522.8158.44622.5232150120030042.633.51928.1497.0373187.5375937.531.655.92411.84829.62147545030014.485.18031.0

5、7720.7185112.590090040.022.81122.48922.489合计20.249102.010102.388x=5.16,y=5.189(1)前提条件:具有一个枢纽港站位置的选择集;(2)求解目标:枢纽系统的总成本最小。(3)假定条件:n个交通发生点,发生量集(W1,W2,W3…Wn);m个待选港站(P1,P2,P3…Pm);各港站的建设、运营成本(R1,R2,R3…Rn);单位吨千米的运费相同且为F;各交通点至各港站的距离矩阵D{dij}.(4)总费用:3成本分析法总费用=建设运营费用+运输费用10小结1数学物理模型重心法、微分法、效

6、益成本分析法优点简单易行缺点静态的运输费率,无法反应动态的路网流量的影响重心法、微分法纯粹的数学解析法,平面几何距离,只可作初始解成本分析法前提条件是“待选站点初始解”11二、运筹学模型与方法1多元枢纽港站布局的混合整数规划法(1)方法的机理:从区域整体的角度进行交通枢纽布局,从货流整体的角度进行规划;(2)假设条件:m个交通发生点Ai,发生量集(a1,a2,a3…am);n个交通吸引点Bi,需求量集(b1,b2,b3…bn);q个备选港站D1…Dk…Dq;各备选港站的基建投资、中转费用和运输费率为已知;(3)规划目标:总成本F最小12(4)总成本构成:A

7、iDk;DkBiAiBi;Dk处基建费用FkDk处中转费用Ck;1多元枢纽港站布局的混合整数规划法1324513(5)数学模型:约束方程为:1多元枢纽港站布局的混合整数规划法12345决策变量0-1型整数变量混合整数模型14(6)模型求解:方法:分支定界法;求解变量:Xik,Ykj,Zij,Wk;Xik表示枢纽港站k与发生点的关系,决定该枢纽k的规模;Ykj表示枢纽k与吸引点的关系,为区域内枢纽港站的理论数量。1多元枢纽港站布局的混合整数规划法15(1)模型机理:忽略港站基建投资(即消除0-1变量),化混合整数模型为线性规划模型(2)求解目标:枢纽系统的总

8、成本最小。(3)数学模型:(4)约束方程:2运输规划模型1523决

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