信号控制模型中利益分配问题的研究

设计了一个平衡约束条件下信号控制与平衡网络设计组合问题的多目标规划模型，然后使用效用函数法将有双目标的上层优化问题转化为一个单目标优化问题．在这种情况下，该模型变成一个标准的双层规划模型。并利用全局优化方法模拟退火算法和惩罚函数法相结合求解．     

遗传算法在系统最优交通分配模型中的应用

在改进选择策略，实行两点变异并采用随机的交叉概率与变异概率的基础上，将遗传算法应用于系统最优交通分配模型中，通过算例与Frank-Wolfe算法进行比较，说明了遗传算法的有效性与可行性，指出了遗传算法相对于Frank-Wolfe算法特有的优越性，为交通分配问题的计算引入了新的有效途径。     

遗传算法在系统最优交通分配模型中的应用

在改进选择策略,实行两点变异并采用随机的交叉概率与变异概率的基础上,将遗传算法应用于系统最优交通分配模型中.通过算例与Frank-Wolfe算法进行比较,说明了遗传算法的有效性与可行性,指出了遗传算法相对于Frank-Wolfe算法特有的优越性.为交通分配问题的计算引入了新的有效途径.     

交通分配和信号控制组合模型及算法研究

对传统的信号控制模型进行简化，既能使系统的总延误最小，又能保证交叉口的通行能力满足各个路段的交通需求，从而提高交叉口的交通效益，并针对模型的特点设计一种启发式算法——广义的拉格朗日算法，通过简单的算例说明算法是有效可行的。     

交通信号控制与平衡网络设计组合模型中利益分配问题的研究

由于在交叉口进行信号控制使得系统的总延误增加，所以信号控制的优化目标是使系统的总延误最小，同时要使得增加的延误在用户之间尽可能均衡分配。为解决这一问题，设计了一个平衡约束条件下信号控制与平衡网络设计组合问题的多目标规划模型，然后使用效用函数法将有双目标的上层优化问题转化为一个单目标优化问题。此时，该模型变成一个标准的双层规划模型。并利用全局优化方法模拟退火算法和惩罚函数法相结合求解。