用混合元启发算法求解城市网络设计问题

为更有效求解城市道路交通网络设计问题,在启发式算法研究的基础上,使用3种改进思想,改进蚂蚁群算法,设计了4种求解城市道路交通网络设计的双层规划模型的混合启发式改进算法。运用于Sioux Falls网络进行模型的求解实验,并统计运行的平均计算时间,求得最优解的次数和函数解平均值。据此得出混合算法从时间、准确度上均较基本蚂蚁算法有了改善,具有很好的应用价值。     

基于朴素贝叶斯的城市轨道交通网络客流动态分配模型

为解决传统城市轨道交通网络客流动态分配模型分配均衡度低的问题,提出基于朴素贝叶斯设计城市轨道交通网络客流动态分配模型.通过识别城市轨道交通网络断面客流量,提出城市轨道交通网络客流动态分配的目标函数,标定客流动态分配参数,计算网络客流动态分配量,采用朴素贝叶斯分类方法确定城市轨道交通网络客流动态分配模型.实证表明,设计模型的分配均衡度最小为1.0,远高于对照组,证明此方法可有效缓解传统城市轨道交通网络客流动态分配模型分配均衡度低的问题.     

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研究混合交通网络设计问题,以交通网络总阻抗最小为目标,在建设资金的约束条件下给出了双层规划模型。将模拟退火算法中的退火策略引入到免疫克隆算法中,设计了求解模型的免疫克隆退火算法。算例验证了算法的可行性,并通过与模拟退火算法比较证明了设计算法的有效性。最后,在给定不同建设资金的约束条件下进行了灵敏度分析,并讨论了投资成本与网络总阻抗、建设资金约束与网络设计决策的关系。     

考虑需求预测不确定性的交通网络设计

为分析需求预测不确定性对交通网络设计的影响,根据需求预测结果的不同类型,建立了适用于连续型需求的基于灵敏度分析的交通网络设计模型和适用于离散型需求的基于未来情形预测的交通网络设计模型。模型均由两项组成,前一项表示网络效益,后一项表示网络稳定性。给出了两类模型的构造过程,探讨了模型的求解方法与适用范围。计算结果表明:随着设计参数变小,网络效益变小,网络稳定性变大,进而得到不同的网络设计结果。可见,考虑需求不确定性的模型能准确地反映实际的交通网络设计目标。     

基于理性疏忽理论的交通疏散网络双层优化模型

研究交通网络疏散问题的文献较多,但鲜有基于理性疏忽理论来分析交通网络疏散问题的。本文考虑疏散网络交通状态的随机性和出行者信息处理能力的有限性,将交通状态信息成本内生化,建立基于理性疏忽理论的疏散网络双层优化模型。上层以系统总疏散时间最小为优化目标,将路段是否单行作为决策变量,下层建立基于理性疏忽理论的用户均衡模型。设计离散粒子群优化算法与逐次平均法相结合的启发式混合算法(DPSO-MSA),上层采用粒子群算法求解,将上层得到的单行策略传递给下层,下层模型采用MSA方法求解,将得到的路段交通量返回给上层。并通过算例验证模型的有效性。研究发现,最优单行策略要优于非单行策略和全单行策略,设计的算法可以快速识别疏散网络的关键路段。对于整个疏散系统而言,出行者获取的信息并不是越多越好。研究结果可以为疏散策略的制定提供参考依据。     

基于客流量的城市轨道交通网络站点重要度评估方法

针对轨道交通网络中现有的站点重要度评估方法精度低的问题,提出一种基于客流量的城市轨道交通网络站点重要度评估方法,筛选出城市轨道交通网络的重要站点.采用Space L方法构建轨道交通加权网络模型,通过分析客流量比例系数和节点效率对站点的作用,设计站点重要度贡献矩阵,以纽约轨道交通网络为例,采用最大连通子图比例和网络平均效...     

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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.     

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我国多数道路是典型的混合交通,交通组成复杂,相互间干扰现象严重. 含有小汽车、货车和其他车型的混合交通备受研究者的关注. 本文构建一个考虑道路收费的多用户网络均衡模型,在模型中,各类用户拥有各自的时间延误函数和道路收费,且相互影响不同. 折算系数（PCE）为可变的,构建的道路延误函数是非线性,非连续和非对称的. 混合交通网络均衡模型采用变分不等式构模,用相继平均（MSA）方法进行求解. 最后,在交通规划软件EMME/3中实现该算法并应用到实际公路交通网络,并对线性折算系数和非线性折算系数下的交通网络分配结果进行了对比. 研究表明,非线性折算系数更加符合实际区域网络交通流分布.     

多模式混合交通网络流星分配模型及算法

在现代城市交通系统中,由于有多种交通模式存在,出行者通常采用从一种交通模式换乘到另一种交通模式的方法来节省时间和金钱。采用状态转移网络来描述这种多模式交通网络的结构,同时以路段上的混合交通阻抗函数为基础,对多模式交通网络中的各种费用加以分析,从而可得到多模式交通网络流量分配的模型和算法。     

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.     

Mixed Transportation Network Design Based on Immune Clone Annealing Algorithm

This paper focuses on the mixed transportation network design problem. A bi-level programming model, constrained by investment budget, is developed to minimize the total impedance of transportation network. The immune clone annealing algorithm, which is designed by combining annealing tactic of simulated annealing algorithm and immune clone algorithm, is introduced to solve the proposed bi-level model. Compared with simulated annealing algorithm, the feasibility and effectiveness of the model and the algorithm is demonstrated through a numerical experiment. The sensitivity analysis on different investment budget constraints is provided, as well as the relation between investment cost and the total impedance of network, investment budget constraint, and decision on network design.     

基于双层规划的危险品道路运输网络设计

分析了危险品道路运输网络设计问题的双层特性,建立了以政府期望的风险最小化为上层目标、运输者期望的成本最小化为下层目标的危险品运输网络双层规划模型。采用遗传算法,以Pydev为平台,运用Python编程以及TransCAD生成网络,实现了运算和结果可视化。实例验证结果表明,遗传算法能给出稳定的最优解,而且所得风险符合预期并接近于最低网络风险。     

综合客运通道设计的双层规划模型及算法

描述了综合客运通道的网络结构,分析了通道内旅客出行的广义费用函数,将运输成本、安全性、舒适性等服务属性作为出行阻抗的度量因素,以添加新的旅客运输方式为手段来优化旅客运输网络,设计了综合客运通道离散型网络优化设计问题的双层规划模型,上层模型以网络容纳的OD需求量最大为目标,下层模型为用户平衡问题．采用分支定界法对模型进行求解,并通过算例证明了模型的有效性．根据结果比较各方案的单位投资额所引起的网络容纳OD需求增加量,进一步从投资效率角度解释了方案的优劣,分析表明,该模型和算法能够得到综合客运通道网络优化设计的最优投资方案,为建设决策部门提供定量的决策支持．     

非合作下危险物品运输网络的双层模型及博弈研究

在政府和运输商的双层约束条件下,对危险物品运输网络的设计进行了分析,在此基础上兼顾政府期望的风险和运输商期望的成本上不同的利益目标,建立一个双层规划模型,根据非合作博弈论的相关理论设计启发式算法进行求解,最后利用算例验证模型和算法的可行性.     

基于经济诱发效应的物流网络综合优化研究

为了实现区域物流网络的整体、动态、多层次性优化,综合考虑区域物流网络运输、仓储、作业成本以及对区域经济的拉动作用,构建基于经济诱发效应的多成本混合结构物流网络（包括物流节点与物流通道）综合优化的双层规划模型。上层解决区域物流宏观规划问题,即决策者的方案设计,从规模、结构和布局的角度控制区域物流网络的总体优化;下层为物流链配流问题,即物流链分配。将贪心法与遗传算法相结合对优化的双层规划模型进行求解。采用Delphi软件平台和SQL Server数据库实现二次开发,构建基于经济诱发效应区域物流网络优化平台,以苏南高速公路物流网络优化为例进行实证分析,证明其优化效果显著。     

Optimization of Two-Stage Port Logistics Network of Dynamic Hinterland Based on Bi-level Programming Model

The regional logistics based on port and its regional economic react on each other and develop in unison. This paper studies the two-stage port logistics network, the first one is the sea routes system between any two ports, and the second one is the network of the transportation system between each port and its economic hinterland. Based on the conditions of dynamic hinterland, the study proposes a bi-level programming model with the upper objective of the total transportation cost in the regional port group and the lower objective of the economic benefits for individual port. The competitiveness of the port, the demarcation of the hinterland, and the traffic capacity are reflected dynamically in the model, which is closer to the real system. The model is transformed into a single-programming model based on the Kuhn-Tucker theory to solve the model. Numerical tests are provided to illustrate the validity of the model and algorithm. Finally, the example is solved by Matlab. The results show that the bi-level model and the algorithm are feasible.