考虑速度限制的连续交通网络设计问题

本文提出了一个考虑车速限制的双目标连续交通网络设计问题,旨在通过合理的路段拓展与限速策略提高网络交通运行效率和减少交通系统的环境污染.构建了一个双目标双层规划模型来描述提出的交通网络设计问题.其中,上层问题从交通管理者的角度出发,以系统总阻抗与总投资额之和最小及网络总的车辆尾气排放最小为目标,制定最优的网络设计方案和不同时段最优的限速方案;下层问题基于用户平衡准则,描述不同时段出行者的路径选择行为.设计了基于非支配排序的遗传算法对提出的双层规划模型进行求解,并采用数值算例验证了提出的模型与算法的有效性.     

求解城市交通连续平衡网络设计问题的混合算法

对于采用双层规划模型描述的固定需求条件下的连续平衡网络设计问题。给出了一种基于遗传算法和变尺度法相结合的混合算法，并给出了一个简单算例，理论分析和实际算例表明，该混合算法具有速度快和精度高的特点。     

基于弹性需求均衡分配的道路网络扩容模型及算法

通过改进现有道路网络中某些路段的通行能力,从而使整个道路网络通行能力达到系统最优,采用双层最优化数学模型对基于弹性需求的均衡分配道路网络设计的扩容问题进行了描述,给出了求解该模型的模拟退火算法,通过算例验证了该模型的可行性,说明该方法具有较好的实用性。     

城市交通连续平衡网络设计问题的GASA混合算法

通过建立城市交通连续平衡网络设计问题的双层规划模型,提出的一种基于遗传算法和模拟退火算法的GASA混合算法,经实例验证其与单一算法相比,具有较高的精确度,且最优解的性能指标有很大改善,在解决大型网络设计问题方面具有明显优势。     

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研究了求解城市交通连续网络设计问题的模拟退火算法参数选择原则。采用双层规划模型来描述固定需求下的城市交通连续网络设计问题,其中上层问题的目标函数为整个网络的总阻抗和总投资额之和,下层问题则是用户平衡配流模型。利用模拟退火算法求解上层模型,下层模型则采用基于路径的GP算法进行求解。本文首次采用了灵敏度分析方法分析参数选择对模拟退火算法求解连续网络设计问题影响,比较了各个参数对算法结果及时间的影响,确定了参数的选择原则。根据上述分析方法得到的参数选择原则来设定参数的取值,能够提高算法的执行效率和收敛精度。     

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研究了考虑可持续发展的混合型交通网络设计问题的优化模型和算法. 利用双层规划模型描述问题,其中上层模型是以方案总投资费用和汽车废气排放量最小化为优化目标,并受占用土地规模和路段负荷度的约束,下层模型为确定型的交通网络平衡配流模型. 使用路段等级决策变量将问题离散化,并基于模拟退火算法和基于路径的梯度投影算法进行模型求解. 算例计算表明,优化后的交通网络不仅拥堵状况得到显著缓解,而且路网内汽车废气排放量下降幅度也非常明显. 这都证明本文所提出的双层规划模型和求解算法是一种研究可持续发展环境下交通网络设计问题的有效方法.     

新建交通小区配套道路网络设计模型与算法

研究城市发展过程中新建交通小区的配套道路网络设计问题,提出将新建交通小区与现有路网科学合理连接起来的方法。首先用双层规划法建立该问题优化模型,该模型在考虑交通用户出行行为的情况下,可以确定最优的新建路段选址方案及通行能力设计方案;然后基于粒子群优化技术,设计一个启发式求解算法。最后用一个简单的网络例子验证并分析模型与算法的有效性。     

基于粒子群算法的双目标可靠性网络设计

用离散的路段通行能力变量来刻画路网的随机性,建立了网络设计的双层规划模型。上层模型为基于路网期望总走行时间最小和路网净经济效益可靠度最大的双目标规划模型,下层模型为弹性需求下的用户平衡配流模型。采用增设多余需求路段的方法求解下层模型,采用基于向量的粒子群算法(VEPSO)求解整个双层规划模型。计算结果表明:所得到的解为一组Pareto解,路网期望总走行时间和净经济效益可靠性为2个相悖目标;随着期望总走行时间下降,可靠度也有所降低;在可靠度不变的情况下,减少期望总走行时间,会导致总投资额的增加。在进行网络设计时,应结合总投资额和现实需要来选取最优解作为网络设计方案。     

求解连续平衡网络设计问题近似解的启发式算法

采用双层模型描述连续平衡网络设计问题，设计了求解问题近似解的启发式求解算法，并给出了一个简单的算例。本算法使用不需求导数的简单的求解方法，通过和以前的几种求解算法相比较，计算结果准确，但相应的计算量增加。     

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主要讨论基于用户平衡原则的交通网络优化问题。这些问题大致上可以分为二大类:一类是涉及到确定性用户平衡原则；另一类是考虑随机性用户平衡原则。众所周知，运筹学中的双层规划模型能够完美地刻画这些问题，但是所建立的双层优化模型往拄属于不可微优化问题的范畴，这就给设计有效的算法带来了很大困难.此文首先从模型和算法的角度总结了有关这类问题已有的研究成果，接着介绍有关这方面的最新的研究进展，即如何把用户基于平衡原则下的交通网络优化问题的双层规划模型统一地转换为一个连续可微的单层最优化问题，并设计统一的算法。作为统一的算法方面的研究，我们可以看到增广的拉格朗日方法可以用来解上述的第一类问题，而基于灵敏度的分析的序列二次规划方法完全有能力解上述的第二类问题。     

ATIS影响下的混合随机用户均衡交通分配模型研究

在考虑信息对出行者路径选择行为影响的基础上,基于路网混合随机用户均衡建模理论,建立了ATIS影响下的混合随机用户均衡交通分配模型,证明了该数学规划模型解的等价性,设计了求解算法,并利用算例进行了计算分析.     

有限理性用户风险态度对系统效率的影响

为研究有限理性用户风险态度对随机退化路网均衡和系统效率的影响,构建了考虑路网能力退化的连续风险态度双参考点用户均衡(CPV_UE)模型和系统效率分析模型,证明了解的存在性,并设计了嵌套求解算法.模型从外部客观随机性(随机能力退化路网)和个体主观随机性(双参考点累积前景出行效用)两方面对交通网络均衡状态进行定义、划分与分析. 最后以Nguyen & Dupuis路网为例,分析了连续风险态度对网络均衡和系统效率的影响.研究验证了保守用户在网络均衡时感受到的价值更低的特点,也发现保守用户群体在均衡时流量分布更分散.同时发现,虽然CPV_UE比系统最优均衡行程时间期望大,但其标准差较小,行程时间可靠性更高.     

考虑随机路网能力退化的连续双参考点用户均衡模型

为研究累积前景理论下随机路网能力退化下限对交通网络均衡的影响,本文构建了考虑随机路网能力退化的连续双参考点用户均衡模型,并证明了解的存在性,设计了求解算法.模型将随机交通网络均衡中的客观不确定性归因为随机路网能力退化下限和设计能力上限,将主观不确定性归因为用户风险态度,并由此内生出行路径期望、方差、最佳到达时间参考点、最早到达时间参考点、累积到达时间价值和网络均衡流量等重要参数.最后通过算例分析了路网能力退化下限对用户和整个交通网络均衡的影响.     

基于道路交通状态的随机用户平衡

运用随机用户平衡配流的基本思想和交通流理论，提出了道路交通状态的概念，以便讨论交通拥挤情况下的交通量分配问题．将道路交通状态定义为行程时间和道路拥挤度的线性加权和．假定在路网随机变化的情况下，出行者以行程时间和道路拥挤度最低为路径选择准则，建立了基于道路交通状态的随机用户平衡配流模型，并证明了模型的等价性和唯一性，给出了该模型的连续平均求解算法．一个小型网络的数值计算结果表明，该模型能反映出行者在随机路网中的路径选择行为．     

从路段流量估计OD交通量的新算法

首先给出了一种增广的用户平衡配流问题的优化模型及求解算法,然后提出了一个从 路段流量估计OD交通量的双层规划棋型及求解算法.由于新方法再生迭代无需计算和存贮路 径流量,只需用到路段流量,因此可以适用于大型城市交通网的OD需求估计向题.     

路段容量随机下降路网的行程时间可靠性

基于均匀分布的路段容量,分析了退化路网中路段行程时间的随机变动,构建了概率用户均衡交通分配模型,证明了等价数学规划模型解的等价性,设计了模型求解算法.在此基础上,建立了路段、路径及OD对行程时间可靠性计算模型.最后,在一简单网络上进行了计算分析.     

ATIS影响下的随机用户均衡模型的研究

在考虑交通信息对出行者路径选择行为影响的基础上,将出行者划分为配有＂先进的出行者信息系统（Advanced traveler information system,ATIS）接受装置＂和＂无ATIS接受装置＂两类。假定在路网随机变化的情况下,两类出行者均以成本最小为路径选择准则,建立了在ATIS影响下的基于出行成本的随机用户均衡模型,并利用相继平均算法（Method of successive averages,MSA）和蒙特卡罗（Monte-Carlo）法设计了模型的求解算法。最后,通过一个算例验证了算法的有效性,表明该模型能反映出行者在交通信息影响下,做出的路径选择行为能带来一定的收益。     

基于自适应小生境遗传算法的混合交通网络设计双层规划模型

在现有的交通网络设计问题研究基础上,采用双层规划模型来描述混合网络设计问题,其中上层模型综合考虑网络阻抗、投资额以及CO的排放总量三方面因素,建立起以三者之和最小为目标的优化函数;下层模型为用户均衡模型。根据所建模型的特征,利用一种基于自适应方法和小生境技术的改进遗传算法进行求解。实例计算证明：此模型和算法是研究混合交通网络设计问题的有效方法。