機動化時代街區(qū)宜步行的關鍵形態(tài)指標及優(yōu)化方法研究

我國城市的機動性特征日趨明顯，對原來承載著市民日常生活的步行空間產生巨大沖擊，同時也使城市面臨著更為嚴峻的社會和環(huán)境問題。課題以上海中心城區(qū)為案例，剖析目前市民步行活動總體特征與需求重點及主導問題，探尋街區(qū)空間形態(tài)與步行活動之間的內在規(guī)律性。首先，基于步行出行特征與環(huán)境滿意度的調查，發(fā)現：居民通勤步行大幅減少，但混合步行仍是居民日常出行的主要方式；居民年齡與日常步行距離和時間呈正相關，家庭私家車數則與其負相關；居民普遍認同步行有益身體健康，偏愛便捷、活力與安全的步行環(huán)境；居民步行行為既受到社會因素影響，也受到街區(qū)環(huán)境因素影響，機動化發(fā)展引發(fā)的步行安全、環(huán)境品質和空氣污染等問題值得關注。其次，基于中觀和微觀層面的街區(qū)形態(tài)量化解析與預測模型推導，發(fā)現：混合的功能布局與設施配置有利于居民的大多數出行目的在街區(qū)內部得到實現，滲透性的空間結構和高品質的步行環(huán)境設計可以提供步行者充分的便捷性和舒適性，行人的步行感知與體驗受到沿街建筑的底部界面特征影響最大，其中建筑臨街區(qū)寬度是影響步行逗留活動的關鍵性因素，建筑底層臨街面的透明度、功能密度與店面密度對于吸引商業(yè)性逗留活動具有積極影響。另外，從人車銜接的易達度與安全度來看，發(fā)現街坊尺度劃分與干道過街等待是影響軌道交通站區(qū)步行便捷性的關鍵性因素，而機動車速度與交叉口特征是影響步行安全感的關鍵性因素。最后借鑒國際優(yōu)秀案例，提出適合地段特征和步行活動特點的優(yōu)化設計對策，并編制步行友好街區(qū)的街道設計引導，制定評價街區(qū)宜步行的關鍵形態(tài)指標，為推進步行友好街區(qū)建設乃至城市步行化發(fā)展提供堅實的理論基礎和技術支撐。

我國城市的機動性特征日趨明顯，對原來承載著市民日常生活的步行空間產生巨大沖擊，同時也使城市面臨著更為嚴峻的社會和環(huán)境問題。如何在城市街區(qū)層面通過城市形態(tài)的優(yōu)化與控制吸引更多的步行活動，以降低私家車使用是本課題的主要任務。擬借助已有成果和進一步調研，對案例城市典型街區(qū)的步行空間在中觀和微觀層面展開類型比較與量化研究，剖析現有街區(qū)步行活動特征與潛在需求及主導問題；同時運用有效的數理統(tǒng)計模型，在步行出行便捷度、步行停留舒適度和人車活動安全度等三個方面探索城市形態(tài)空間變量與步行活動之間的內在關系，進而建立街區(qū)宜步行的關鍵形態(tài)指標與評測模型；以此為基礎，尋求理性的、符合街區(qū)特征和步行活動特點的城市設計方法，并經由對步行空間優(yōu)化的實證研究，提出具有可操作性的政策建議與設計引導，為推進步行友好街區(qū)建設乃至城市步行化發(fā)展提供堅實的理論基礎和技術支撐。

自動化倉儲系統(tǒng)(AS/RS)是現代工廠物流和CIMS中的重要環(huán)節(jié)，隨著現代工業(yè)生產的發(fā)展，對自動化倉儲提出了更高的要求。本文將現代智能優(yōu)化理論的研究與AS/RS應用相結合，以進一步完善倉儲的智能化管理、提高系統(tǒng)整體效率為目標，開展自動化倉儲系統(tǒng)優(yōu)化方法的研究，對提高企業(yè)競爭力和國民經濟的運行質量都具有重要的理論和實際意義。 AS/RS是一個離散的、隨機的、動態(tài)的、多因素、多目標的復雜系統(tǒng)，對AS/RS的智能化管理將導致復雜的系統(tǒng)優(yōu)化問題。傳統(tǒng)的方法求解過程不僅時間較長、成本較高，而且很難求得最優(yōu)解。本文通過采用智能優(yōu)化遺傳算法(GA)和基于群集智能的蟻群算法(ACO)對AS/RS的若干優(yōu)化問題進行研究，提出了相應的改進算法并進行了實例驗證。論文主要工作如下： 1．針對AS/RS輸送系統(tǒng)在實際運行時導致設備資源利用沖突和自動導引小車(AGV)的任務分配問題，建立了考慮多個復雜約束條件的AGV優(yōu)化調度問題的多參數優(yōu)化數學模型。將局部搜索技術引入標準遺傳算法中，提出了帶有局部搜索的混合遺傳算法。該算法解決了局部搜索中尋找高效鄰域結構的技術難題，能夠搜索到問題的全局解，有效地解決了輸送系統(tǒng)出現的死鎖和瓶頸效應問題。 2．針對貨物存取頻繁和存儲貨位動態(tài)變化問題，建立了固定貨架系統(tǒng)貨位分配優(yōu)化問題的多目標模型；針對分配模型各目標存在相互沖突不存在唯一的最優(yōu)解，提出了基于Pareto最優(yōu)和小生境技術的改進遺傳算法。該算法除了常規(guī)遺傳操作以外，設計了Pareto解集過濾器和小生境技術，求得均勻分布的Pareto最優(yōu)解集，較好地解決了貨位分配多目標優(yōu)化問題，并為AS/RS提供多種動態(tài)優(yōu)化解決方案。 3．為進一步提高AS/RS效率需要解決大規(guī)模入/出庫揀選作業(yè)的路徑規(guī)劃問題。本文首先針對水平分層旋轉貨架系統(tǒng)的特點構建了揀選作業(yè)路徑規(guī)劃問題的數學模型。然后針對不同設備配置下的固定貨架系統(tǒng)，定義了單巷道固定貨架揀選作業(yè)問題(SAOPP)和多巷道固定貨架揀選作業(yè)問題(MAOPP)；分別構建了SAOPP路徑規(guī)劃數學模型和作業(yè)次數不確定的MAOPP路徑規(guī)劃的多目標數學模型。針對ACO算法求解路徑規(guī)劃問題存在容易出現停滯現象，提出了自適應動態(tài)改變信息素揮發(fā)系數的策略；針對ACO算法求解大規(guī)模路徑規(guī)劃問題時存在的收斂速度慢，容易陷入局部最優(yōu)的缺陷，提出了候選點集合策略、動態(tài)插入點策略及選擇算子的策略。實驗證明用本文設計的新型改進ACO算法求解大規(guī)模路徑規(guī)劃問題時，能快速得到近似最優(yōu)解。 4．為驗證本文建立的優(yōu)化模型和提出的求解方法的有效性，結合一個實際的應用對象進行了系統(tǒng)設計和應用分析。結果表明：所建立的數學模型和相應的優(yōu)化算法完全可以應用于實際自動化立體倉庫系統(tǒng)中，可以達到了減少企業(yè)物流成本，提高倉儲整體效益的目的。 本文得到了國家自然科學基金項目、遼寧省高等學校優(yōu)秀人才支持計劃項目和遼寧省高等學校創(chuàng)新團隊支持計劃項目的支持 。2100433B