基于遗传算法求解转移流量的多目标规划方法

以十字交叉口为例,在分析交叉口进、出口流量与转移流量之间关系的基础上,以进口交通流量观测值与来自各个出口并进入该进口的估计转移流量之差的绝对值和出口交通流量观测值与该出口到达各个进口的估计转移流量之差的绝对值之和最小为目标函数,转移流量的实际取值范围作为约束条件,建立了求解转移流量的多目标规划模型.利用遗传算法并行运算的特性,提出了基于遗传算法求解转移流量的多目标规划方法.最后通过一个算例给出了应用该方法求解转移流量的多目标规划模型的求解效果.     

基于RBF神经网络预测的交叉口信号周期时长优化

针对交叉口信号配时仅仅依靠单一历史数据进行计算的现状,为了使交叉口信号周期时长能够充分利用过往历史数据,根据城市交通流量具有周期性与不确定性的特点,提出了一种基于RBF神经网络预测的交叉口信号周期时长优化方法.根据交叉口晚高峰历史交通流量对RBF神经网络进行训练,用训练好的RBF神经网络去预测未来某一天交叉口晚高峰的交通流量;结合直行当量系数法将预测得到的交通流量转换为等效直行车流量,建立以平均车辆延误及车辆平均停车率为主要控制目标的多目标优化模型,用MATLAB建立遗传算法进行求解;以平均车辆延误与车辆停车率为评价指标对比分析了优化方法、Webster法和实际配时3种方法得到的结果.结果表明:提出的优化方法相较于Webster法和实际配时,在工作日分别减少12％、2％的平均车辆延误,在非工作日分别减少20％、18％的平均车辆延误,提高了交叉口的通行效率.     

城市交通微循环交通组织优化

定义了交通微循环支路交叉口上各进口道左转与直行车流的阻抗函数,其与交叉口上所有进口道左转与直行车流量有关;以最小化总行驶时间为目标,考虑支路通行能力约束及微循环交通组织优化方案下的驾驶员路径选择行为,建立了双层规划模型,对城市微循环交通组织进行优化;介绍了对模型求解的遗传算法;并进行了算例计算,得到车流组织优化方案,验证了模型与算法的有效性。     

多模式路径流量估计模型与算法

为了通过路段检测交通流量计算拥挤条件下多种交通模式需求,提出了一个随机用户平衡条件下的多模式路径流量估计模型,并给出了相应模型的增广拉格朗日乘子算法,算法将模型中的路段容量、观测路段流量平衡与估计需求的范围等约束条件转化为相应的惩罚函数项,并将原先的有约束优化流量估计模型转化为一个无约束优化模型,最后应用一个简单的投影迭代算法求解无约束优化模型.仿真结果表明:先验需求误差对模型的需求估计结果有重要影响,误差越小估计结果越准确,而先验需求误差对路段流量估计结果几乎没有影响,因此,模型和算法简单可用.     

环境因素下交叉口信号控制的双层多目标优化模型研究

机动车尾气排放不仅危害人们身体健康,同时也破坏了生态环境.考虑机动车尾气排放的基于用户均衡路径选择模型的双层多目标优化模型被提出用来优化交叉口信号控制周期和绿信比,其优化目标是改善交通流状况的同时合理降低交叉口机动车尾气排放.并给出了该模型的启发式遗传算法和基于MATLAB遗传工具箱的求解方法.通过一个实例来解释和验证了该模型以及求解算法的可行性.     

信号控制四路环形交叉口多进口协同放行方法

针对传统信号控制四路环形交叉口环内车辆间相互干扰对交叉口延误的影响,本文提出 1种多进口协同放行的信号控制方法.首先,基于元胞传输模型建立能描述信号控制四路环形交叉口车流特征的动力学模型;并在此基础之上,以交叉口延误为优化目标、配时参数为目标变量建立信号优化模型,利用遗传算法进行优化,从而得到信号配时参数;最后,通过实例对模型的适用性进行分析.结果表明：四路环形交叉口进口道左直车道分流渠化后,环道车辆延误明显降低;与单进口轮流放行方式相比,本文提出的多进口协同放行控制方法能有效降低交叉口车辆延误.     

遗传算法在估计瞬时单位线参数中的应用

以matlab为平台,应用遗传算法和matlab工具箱中的统计函数,通过求解还原洪水过程与实测洪水过程之差绝对值的加权之和最小化问题来优化估计瞬时单位线的参数,避免了用近似公式法求解带来的方法误差.实例研究表明该方法是有效的,其精度明显高于矩法,也较近似公式法高.     

遗传算法在估计瞬时单位线参数中的应用

以m atlab为平台,应用遗传算法和m atlab工具箱中的统计函数,通过求解还原洪水过程与实测洪水过程之差绝对值的加权之和最小化问题来优化估计瞬时单位线的参数,避免了用近似公式法求解带来的方法误差.实例研究表明该方法是有效的,其精度明显高于矩法,也较近似公式法高.     

过饱和交叉口交通信号控制动态规划优化模型

为满足过饱和交叉口信号控制的需求,应用动态规划理论,建立了过饱和交叉口信号控制优化模型,界定了模型的阶段、状态变量和决策变量,推导了平均排队长度状态转移方程和控制器状态转移方程,确定了基于交叉口不同饱和状态的目标函数与约束条件,提出了模型优化框架。非饱和状态以最小化延误为控制目标,饱和状态和过饱和状态以最大化通行能力为控制目标。通过迭代运算判断保持或者切换当前相位,并将控制效果实时反馈以调节下一阶段信号配时方案。以秦皇岛市某交叉口为例,基于实际采集数据得到了非饱和、饱和与过饱和3种状态的交通流量,应用动态规划模型获得配时方案,并与TRANSYT方法给出的配时方案进行了对比分析。分析结果表明:在非饱和状态下,采用动态规划模型计算的平均延误、饱和度、平均排队长度分别为49.3s、0.76、13.7veh,采用TRANSYT方法计算的对应值分别为52.0s、0.78、14.4veh;在过饱和状态下,采用动态规划模型计算的饱和度与平均延误分别为0.85、78.5s,采用TRANSYT方法计算的对应值分别为0.86、82.5s,但对应的平均排队长度为27.3veh,略优于动态规划模型的27.6veh;饱和状态控制效果与过饱和状态控制效果类似。可见,采用动态规划模型可以有效降低交叉口饱和度,减少各相位不同进口道车辆的平均延误。     

基于VISSIM仿真的公交流量比与交叉口人均延误时间关系的研究——以南京市北京东路-龙蟠中路交叉口为例

根据信号交叉口已知的车道设置情况和交叉口控制条件可以判断进口道总人均延误值是否最小,该值与进口道交通量及公交比例有关,其结论可以用于指导上游A日W的交通控制.以交叉口人均A毛误最小化为目标,假定交叉口信号配时、入口车道数、入口车道通行能力等条件不变,采用VISSIM仿真模型进行分析,结果表明,当车道设置条件和交叉口控制条件不变时,随着入口交通量的增大(饱和度从0.5增加至1),最佳公交流量比例逐步上升.     

基于路网规划的道路立体交叉交通量预测方法

道路立体交叉远景交通量预测是道路立交规划和设计的重要环节，根据交叉口交通流特性和规划路网的路段交通量，构造了立体交叉远景交通量预测模型。此模型通过迭代计算预测立体交叉口进口和出口之间的转向交通量，同时对模型中参数的计算进行了讨论。通过某一实例对模型进行了验证，结果表明该模型误差较小。     

基于用户剩余的双层拥挤收费模型及算法

拥挤道路收费作为交通需求管理的一种有效措施在许多国家和地区开始提倡。基于用户剩余的拥挤道路收费问题,建立双层规划模型,设计求解双层规划模型的遗传算法,结果表明,双层规划模型能有效解决复杂的拥挤定价问题,遗传算法收敛较快,容易满足计算精度要求。     

考虑随机需求和时间约束LIRP联合协同优化

针对多节点多层次多功能的供应链管理中整体效益亟待提高的问题，结合某连锁超市的单一供应商、多分销中心、多零售店所构成二级分销网络，建立以系统总成本和供货时间为目标的多目标选址-库存-路径问题（location-inventory-routing?problem，LIRP）集成规划模型. 利用线性加权法将其转化为单目标规划模型，提出遗传算法和节约里程法相结合的两阶段启发式算法并求解模型，第1阶段用遗传算法求解选址-库存问题，第2阶段用节约里程算法求解车辆路径规划问题. 并结合某连锁超市实例，对不同总成本权重下的不同决策方案的分销网络进行LIRP集成优化，优化后的系统方案比原文献的总里程减少了3 606.9 km，系统总成本减小了6 526.2 元，缺货成本降低了124.6 元，只有19.7元，验证了模型和算法的有效性.      

One-Way Traffic Organization Based on Traffic Load and Road Equity

To improve the utilization of branch roads and alleviate traffic congestions on arterial roads, the optimization approach of one-way traffic organization is proposed from the view of traffic load and road equity. The bi-level programming model is established with the objectives of the portion that road saturation exceeds anticipant saturation and vehicle detour index. The upper model is to obtain the minimum value of objectives by optimizing one-way traffic, and the lower one adopts the equilibrium model to distribute traffic flow. Then, the simulated annealing algorithm is designed to solve the bi-level model. At each iteration step, one of the branch road sections with high load is selected for lane reversal. The numerical result shows that one-way traffic organization can reduce the over-saturation portion of road section, however, with the increase of detour index proportion, the potential of reduced degree decreases gradually.     

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为了提高支路的利用率以缓解城市主干道的拥堵,本文从道路负荷与公平性的角度出发,确定单向交通组织优化方法. 建立了以路段饱和度超限量和车辆绕行系数最小化为目标的双层规划模型,其中上层模型通过优化支路的单向方案以使目标值最小,下层模型按照用户均衡分配准则进行配流. 进而设计了求解模型的模拟退火算法,在算法每一步迭代时,从当前达到一定拥堵程度的支路路段集中选择其一调整单向组织方案. 算例结果表明,单向交通组织可以降低路段饱和度超限量,缓解干道路段的拥堵,但随着绕行系数比重的增大,路段饱和度超限量的优化能力逐渐减弱.     

多时间因素柔性流水线上经济批量排产模型及求解

由于辅助时间在生产过程中必然存在,在分析各类辅助时间因素的基础上,将其归类独立于柔性流水线模型并与经济批量排产模型相结合,最终得到一个混合非线性规划模型。将启发式法与遗传算法相结合,构建一类混合遗传算法进行求解。最后,通过实例验证多时间因素的独立能明显改善目标值。     

基于道路负荷与公平性的单向交通组织优化

为了提高支路的利用率以缓解城市主干道的拥堵,本文从道路负荷与公平性的角度出发,确定单向交通组织优化方法. 建立了以路段饱和度超限量和车辆绕行系数最小化为目标的双层规划模型,其中上层模型通过优化支路的单向方案以使目标值最小,下层模型按照用户均衡分配准则进行配流. 进而设计了求解模型的模拟退火算法,在算法每一步迭代时,从当前达到一定拥堵程度的支路路段集中选择其一调整单向组织方案. 算例结果表明,单向交通组织可以降低路段饱和度超限量,缓解干道路段的拥堵,但随着绕行系数比重的增大,路段饱和度超限量的优化能力逐渐减弱.     

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综述了城际列车开行方案的研究现状.为准确描述客流与开行方案的互动关系,本文提出了模型建立的系统封闭性假设、列车种类划分假设、客流动态转化假设和选乘优先顺序假设等假设条件.在此基础上,对相关集合变量进行了描述,建立了反映不同类型客流转化过程的客流动态分配模型,构建了综合考虑铁路部门收益最大化、旅客总支出最小化和最大限度满足客流需求的多目标规划模型.针对建立的多目标0 1整数规划模型,采用遗传算法求解,并对规划模型求解的过程进行了说明,最后通过算例验证模型算法的有效性.     

城市道路网双层规划模型及其应用

分析了城市道路网规划的目标以及现有规划模型在应用时存在的不足之处.采用双层规划模型构建了城市路网规划模型.用迭代算法对该模型求解.以兰州市为例,结合城区实际交通状况和交通需求,采用该模型及算法进行路网规划,获得了兰州市道路网规划方案.在该方案中从快速路至支路初步形成了“金字塔”形分布.