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高速公路匝道控制是一种通过限制进入高速公路车辆数来有效改善高速公路拥堵的交通控制方法。本文通过微观交通仿真对无匝道控制、定时控制及三种广泛应用的匝道控制算法（ALINEA、FLOW、Stratified Zone）进行比较评价。仿真采用AIMSUN NG软件，以澳大利亚昆士兰州太平洋快速路的仿真模型为基础测试模型。研究结果表明，基本的匝道控制可使路网能力比无控制时提高40%。就路网和高速公路主要线路能力而言，在正常的和高的交通需求条件下，ALINEA算法优于其他算法，Stratified Zone在提高入口匝道能力方面最优。就匝道入口能力而言，ALINEA算法的匝道入口能力最低，FLOW算法比Stratified Zone算法略优。本文用基尼系数（Gini coefficient）评价不同算法的道路使用者效用。结论还表明，匝道控制可使高速公路路网和入口匝道能力达到平衡。     

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交通流诱导系统的应用，使得传统的路网系统随机用户平衡发生了变化。本文把交通流诱导系统的效益费用和交通流诱导条件下的随机用户平衡结合起来，以交通流诱导效果和建设费用问题之间的相互关系为基础，寻找交通流诱导系统建设和随机网络平衡的综合优化方案。文章采用双层规划模型描述了系统最优和交通流诱导条件下的随机用户平衡之间的相互作用，并给出了灵敏度分析算法。     

弹性需求和多用户随机平衡下的连续网络设计

连续平衡网络设计问题是在连续决策变量的条件下,寻找最优的用于道路网络中某些路段扩建的投资决策方案。文中从代表性消费者理论出发,建立了该问题的基于弹性需求和多用户类型随机用户平衡的双层规划模型,并考虑了路段能力约束。基于双层模型求解的复杂性,设计了基于混沌优化方法的启发式算法,实例计算结果表明该模型与算法是有效的。     

既有铁路点线能力的协调优化方法分析

系统地研究分析既有铁路运输系统点线能力的协调问题,做好运输规划、设计与实现系统最优运营的重要环节。运用大系统控制和耦合协调优化的理论方法,以系统结构特征为基本出发点,对既有铁路运输系统点线能力协调的目标、原则进行论述,从理论上提出协调优化的算法思路和求解模型方法。     

铁路空车调整优化模型及其蚁群算法

以理论研究为主，通过对空车调整问题的特点分析，明确了空车数量调配和网络配流是空车调整的两个核心问题；在分析已有模型及对问题进行抽象描述的基础上，建立了空车调整协同优化（EWDCO）模型，并设计了相应的蚁群算法。分析发现，共同径路约束与EWDCO模型是不协调的；通过对定理的证明得出，对流约束不会对EWDCO模型的最优解产生影响，模型可以描述为线性整数规划模型，其实质是带容量约束的最小费用流模型。同时，研究表明ACO对求解空车调整问题具有一定的优势，是一种较为有效的算法。     

基于减聚类算法的RBF在宏观交通流建模中的仿真

仿真结果表明,减聚类算法能有效地寻找合适的RBF网络参数,基于减聚类算法的RBF网络在建立高速公路宏观交通流动态模型上具有训练速度快、实用性强的特点,且能以较高的精度逼近实际系统。     

一种混合蚂蚁算法及其在QoS多播路由中的应用

描述了多QoS约束的多播路由问题的网络模型，提出了一种混合蚂蚁算法，该算法利用遗传算法快速全局的搜索能力，生成初始解，并转化为网络的初始信息素分布．利用蚂蚁算法的正反馈特性，迅速收敛到问题的最优解．仿真取得了非常好的效果，表明该算法是合理有效的．     

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采用混合整数优化方法,研究城市公交系统宏观网络优化整合问题. 根据区域间服务水平要求、公交供给能力以及满足一定乘客出行要求,构造公交系统宏观网络优化整合多目标模型,该多目标函数考虑乘客总出行时间成本、各公交方式的建设总费用、各公交方式的能耗和污染物排放总费用、枢纽建设总费用最优;并给出最优解的多方案求解步骤;针对多节点采用Branch-Cut算法进行求解,提高求解效率;通过算例对模型和算法的可行性和有效性进行了验证,说明该算法可得出不同发展阶段下的公交宏观网络最优布局方案;结果表明,提出的模型与算法能对城市公交宏观网络布局提供辅助决策支持.     

非对称库存信息下供应链协调策略

在一个供应商和一个零售商组成的两级供应链系统中，分别分析了供应商和零售商以及系统的成本，建立非对称成本信息下满足一定约束条件的协调策略模型，使供应链中各成员说真话的同时系统的成本也实现最优，最后，经过数值分析证明了协调策略模型的有效性。     

基于改进行程时间估计模型的最优路径选择

为解决交通网络最优路径问题，提出改进的行程时间估计模型，并设计基于该模型的最优路径算法。行程时间估计模型在分段截断二次速度轨迹模型的基础上进行改进，用路段节点的到达速度代替同一出发时刻下测得的速度，通过构造在时间和空间上连续的速度轨迹来估计行程时间。首先，基于Yen′s KSP算法以路段距离为阻抗求解K条最短路径；其次，分别用改进的行程时间估计模型估计K条最短路径的行程时间；最后，以行程时间为成本选择最优的路径。通过Sioux Falls网络的数值试验验证模型和算法的有效性和优越性。试验结果表明：改进的分段截断二次速度轨迹模型相比于原始模型精度平均提高了65%；算法的最优路径结果能减少路径经过的交叉口数和缩短最优路径的总长度，而且最优路径的行程时间估计结果 与真实值的MAPE保持在3%内。