时变条件下有害物品运输的路径选择与决策

为解决传统的路径规划中,目标少、静态性,无法真实模拟现实情境的问题。研究了时变条件下,同时考虑成本、环境风险、人口风险的多目标路径优化及选择问题。建立了时变条件下多个不同出发时间且有到达时间限制的有害物品运输的多目标最短路径选择的数学模型;设计了该模型下的相关算法;考虑到实际决策环境的复杂度以及决策者理性的有限性,提出了综合k-最短路径算法和逼近理想解排序法(TOPSIS法)的算法,用k-最短路径算法分别确定各单目标的有效路径,再用TOPSIS法计算各有效路径到正负理想解的欧氏距离以及贴近度,比较优选决策者满意的路径。最后通过一个算例,证明所提出的模型是有效的。     

轨道交通线网方案比选的多目标格序决策方法

针对实际中决策者决策理性的有限性缺陷,将多目标格序决策方法引入到轨道交通线网方案比选中,构建了轨道交通线网方案多目标格序决策评价指标体系,依据指标类型对指标进行无量纲化处理,综合决策者主观权与数据离散度客观权去计算评价指标的相对权重。结合决策矩阵,通过对各方案综合差异值的计算,实现备选方案的格序化排序,应用该决策方法对...     

基于出行决策的公路网多目标最优路径算法

为使公路网静态最优出行路径能综合表达道路环境影响因素与出行者的路径选择偏好,研究了GIS环境下的用户-系统最优出行路径决策模式.基于层次分析法,构建了综合考虑行程时间、舒适安全性与行程费用的公路网路段交通阻抗评价指标体系,提出了对定性与定量化参评指标进行综合一致性处理的方法.通过用户-系统共同决定的路段交通阻抗的综合评价过程,将最优路径问题转化为最短路径问题,采用各路段各出行目标的标准化值之和作为评价指标,采用Dijkstra算法实现最优路径的搜索.实例验证结果表明:最优路径比距离最短路径出行距离增加8%,出行时间减少7%,舒适安全性提高17%,出行费用增加13%,所得最优路径是针对特定用户的多目标路径,明显异于单目标最短路径,表明该方法可行.     

基于Dijkstra算法的物流配送系统最短路径程序设计

两点之间的最短路径算法是物流配送系统涉及的最基本算法. 基于Dijkstra算法的基本原理,提出一种物流配送系统最短路径设计,包括配送路线图的数据输入模块、配送路线图的主体模块,最终得出输出结果,获得任意多个结点之间的最佳路径,从而能有效提高配送效率,降低配送成本.     

基于Dijstra算法群布型立交匝道优化

针对多目标最短路径的问题采用线性加权Dijstra算法.在立体交通规划布局阶段,考虑其相互作用关系,提出群布型立体交叉的概念及用最短路径法优化匝道设计的实用方法.以重庆绕城高速公路与射线之间的界石、一品、南彭立交为例,检验该方法的实用性.     

有容量约束车辆路径问题的多目标遗传算法

针对有容量约束车辆路径问题,提出了基于Pareto方法的多目标优化遗传算法.该算法引入基于擂台法的Pareto锦标赛选择算子,避免了求解非凸解的困难.采用最邻近算法和扫描算法构造初始种群及引入启发式交叉算子来加快算法的收敛速度.通过E-n30-k3算例实验表明:应用该算法得到的Pareto解集,为决策者提供了多种途径有效解决有容量约束车辆路径问题.     

基于Dijkstra的最短路径改进算法

针对如何利用Dijkstra算法来高效地查找图中任意两结点之间的最短路径这一问题,提出了2种优化方法:其一是应用图中各结点的出入度来简化查找任意两结点之间的最短路径;其二是利用已求出的两点之间的最短路径来快速获得其他结点之间的最短路径。     

基于Dijkstra算法的物流配送系统最短路径程序设计

两点之间的最短路径算法是物流配送系统涉及的最基本算法。基于Dijkstra算法的基本原理，提出一种物流配送系统最短路径设计，包括配送路线图的数据输入模块、配送路线图的主体模块，最终得出输出结果，获得任意多个结点之间的最佳路径，从而能有效提高配送效率．降低配送成本。     

基于格序偏好的模糊多目标决策方法

运用格论,将方案优选的全序刻画拓展为格序刻画.基于决策理论和模糊集理论,提出了模糊多目标格序决策的概念,建立了模糊多目标格序决策模型.基于正、负理想解的概念,提出了该模型的2种算法.算法1是先对模糊指标值进行加权,然后确定模糊正、负理想解,通过比较每个方案与两者之间的差异选择满意解.算法2是直接在原模糊指标值的基础上确定模糊正、负理想解,并引入满意度的概念刻画每个方案与两者之间的差异,最后通过加权得到满意解.算法1较简单,算法2则能始终保持模糊元素的线性性质.算例表明,2种算法结果一致.     

多目标格序决策方法在应急物资调拨中心选址中的应用

应急物资调拨中心选址往往以时间效益最大化为主要目标,但同时也涉及到经济、社会、安全和生态环境等众多因素。在时间效益十分接近的情况下,综合因素的考虑会使得"不可公度性"和"矛盾性"时刻存在,再有决策者的不确定性偏好关系也会导致很难对备选方案进行绝对化的优劣排序。本文引入多目标格序决策方法,避免了决策者偏好关系的不确定性,打破了一直以来采用中间值、平均值代替评价值而不考虑评价值分布问题的做法。通过对应急物资调拨中心备选方案的格序化排序,选取最优方案,体现了格序决策方法在微差异性方案比选中的优势。最后应用该决策方法对某地区4个备选方案进行评价,得出结果与实际情况一致,证明该决策方法的适用性。     

面向城市交通网络的 K 最短路径集合算法

在城市交通网络中,为了优化交通流,需要搜索到符合出行需求 K 最短路径,并 将 OD（Origin-Destination）交通流合理分配到这些路径上.本文主要对搜索符合出行需 求的 K 最短路径搜索算法进行了研究,解决了已有算法仅能搜索出单条满足最短及 K 最 短条件路径的问题.根据 Wardrop 第二原则及路段阻抗函数理论,分析了路径集合搜索方 法对优化城市交通流的必要性,并定义了城市交通网络中 K 最短路径集合的概念及选择 条件,提出了一种面向城市交通网络的具有多项式时间复杂度的 K 最短路径集合搜索算 法.仿真结果表明,本文所提算法可以搜索出满足出行需求的所有 K 最短路径集合,在该 路径集合上进行交通流分配的效果明显优于传统方法.     

求网络中全部最短路的径路延伸算法

在分析已有最短路问题研究成果的基础上,提出了最小最短路网络的概念,给出了求网络上始点到所有顶点间全部最短路的径路延伸算法以及最小最短路网络、最小最短路树的算法.通过算例,验证了算法的可行性.算法简便,易于理解.     

基于多路径联网收费问题的检测点分布研究

随着高速公路建设的飞速发展,依据最短路径来分配通行费的方法已经不能满足各高速公路的合法利益,只有准确的估计出路径流量,才能合理拆分,而只有合理的布设检测点才能准确的计算出路径流量。本文首先阐述了研究检测点分布的必要性。在以前的基础上结合现在路网的发展状况提出了检测点分布必须遵循的基本规则,然后从模型的建立、计算方法和算法仿真等方面进行重点研究。最后得出结论：只有合理的布设检测器才能成功解决多路径拆分问题。     

城际公共交通系统最短路算法

在借鉴城市公共交通最短路算法的基础上,针对城际网络的特点,研究了城际交通换乘路径的选择问题。以最小换乘次数为首要目标,并以此为基础,综合考虑时间、票价等因素,获取城际交通系统最短路。首先提出一种基于Flord算法的最小换乘矩阵及多条最短路的获取方法,然后利用最小换乘路径进行站线搜索与广义费用计算,获取城际交通的最短路,最后通过算例证明了本算法的可行性。     

转向约束网络中的对偶最短路径树原理及其原型算法

为比较有无转向约束条件下最短路径特征及其搜索算法的异同点,基于对偶图理论证明了转向约束网络中从单个源点到所有弧的最短路径集构成其对偶网络的生成树,提出了对偶最短路径树(DSPT)概念,并利用其分析算法之间的关系。研究结果表明:转向约束下的现有求解方法包括弧标号算法、节点标号算法和对偶网络法都可以统一到DSPT算法框架内,而且与无转向约束的最短路径树(SPT)算法在路径搜索策略上是相同的;对于转向约束网络中的最短路径问题可建立一个DSPT原型算法,结合各种SPT标号技术能设计出更多的有效算法。     

基于交叉口函数的城镇指路标志设置模型

结合路网的拓扑结构,定义了用于确定指路标志的状态函数集,给出了3个描述路网拓扑特征的交叉口函数:邻近结点集、结点-弧段夹角集和连通结点集,基于Dijkstra最短路径的思想,运用交叉口函数建立了城镇指路标志的标识模型:以待标识城镇为中心,在城镇的影响区域内,通过向外搜索交叉口邻近结点集来确定指路标志的设置,并使每个结点上标识的路径都是最优的。实例分析表明,该模型生成的指路标志,能有效地指引道路使用者前往目的地。     

基于可靠性最短路的实时定制公交线路优化研究

为实时优化定制公交线路，提出一种基于可靠性最短路的线路优化方法，在复杂的交通环境中，可以高效的将乘客送达目的地. 对可靠性最短路进行问题描述，建立可靠性时空网络；给出求解可靠性最短路的算法步骤，构建乘客和定制公交运营商总成本最小的目标函数，采用禁忌搜索算法对问题进行求解；最后，以某市定制公交路网进行实例分析. 结果表明：与最短路线路方案比较，所提方法更接近于实际运营；在高峰时段，交通拥堵的情况下，所提方法可以提高车辆的可靠性，提升定制公交线路的服务水平.     

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拍卖算法是由Bertsekas教授提出的一种求解有向网络图最短路径的新算法，已经发展成为求解线性网络流问题的综合算法。应用分析对比法进行研究．介绍了拍卖算法，分析了其特点，与常用的标号设定算法和标号修正算法进行了对比。最短路拍卖算法特别适合于并行计算和大规模稀疏网络的求解，符合现实路网的特点和交通分配的要求，并且便于程序化．通过各种途径对基本算法进行改进、加速，可使计算速度提高数倍。拍卖算法可以快速求出多个起点和一个终点以及一个起点和多个终点的情况，适应不同分配算法的需求。在交通分配中，只要根据需求选择不同的起点集和终点集即可，不必求得所有节点对之间的最短路，避免大量不必要的计算，大大节省计算时间，在交通领域具有广阔的应用前景。