多品种流中特定品种在结点上的流量有要求的最大流算法设计

本文首先分析多品种流交通网络的特性,在借鉴Ford-Fulkerson算法的基础上构造了求多品种问题最大流的基于多品种流的Ford-Fulkerson算法。然后分析了多品种流交通网络对特定品种在结点上的流量有要求的几种情况,并设计了这几种情况下交通网络求最大流的算法。在实际交通网络中多品种流问题普遍存在,对特定结点的品种的流量有要求的多品种问题更是不胜枚举,本文的算法为解决实际问题提供了应用基础。     

有运送路径限制的多品种流交通网络最小费用流算法研究

传统的交通网络最小费用流分配是针对单一品种,但在实际的交通运输应用中,交通网络中往往会出现多品种流的运送情况,而且也有可能对某些品种的运送路径进行限制.首先针对交通网络中的多品种流及其流动现象进行分析,借鉴Ford-Fulkerson算法中构造伴随增流网络的思路,建立了多品种流交通网络图的顺推重构方法,在此基础上,构造了有运送路径限制的多品种流交通网络最小费用流算法.在交通运输领域,多品种流最小费用流问题普遍存在,此算法为解决实际交通网络的相关问题提供了基础.     

交通网络两个相邻结点之间有流量约束的最大流分配算法

交通网络最大流的分配是基于容量限制条件和流量守恒条件进行的,但在实际应用中,往往对交通网络中两个相邻结点之间的流量有具体的要求和约束限制。本文对交通网络中两个相邻结点之间的流量约束问题进行了分析,基于寻找增流链的算法,构造了带有上限或下限三种流量约束限制条件下的最大流分配算法,这些算法可以为解决实际的交通问题提供一定的应用基础．     

交通运输网络中两个结点间有流量约束的最小费用最大流算法

对交通运输网络最小费用最大流的分配是在满足容量限制条件和流量守恒条件下,基于总费用最低的原则进行的,但在实际应用中,通常对交通运输网络中两个结点之间的流量有具体的要求和约束限制条件.针对交通运输网络中两个结点之间有流量约束的最小费用最大流问题进行了分析,总结了两个结点之间的流量不能超过限制值、不能低于限制值以及在一定范围内的3种约束条件.基于连续最短路算法中构造伴随增流网络的思路,设计了这3种约束限制条件下的最小费用最大流分配算法.利用这个算法,可以解决交通运输网络中两个结点之间有流量约束的最小费用最大流分配问题.在交通运输领域,两个结点之间有流量约束的最小费用最大流问题普遍存在,这些算法也为解决实际的运输问题提供了应用基础.     

运输网络中有流量需求的转运结点最大流分配算法

运输网络中有流量需求的转运结点不遵从流量守恒条件,也不能按源、汇及中间结点归类．为解决这类转运结点的最大流分配问题,将这类转运结点分为汇结点和中间结点．根据Ford—Fulkerson算法寻找增流链的原理,提出了寻找这类转运结点增流链的方法、调整量计算公式和流量调整方法,形成了有流量需求的转运结点最大流分配算法．     

运输网络转运结点有容量限制的最大流分配算法

对运输网络转运结点有容量限制的最大流分配一般是用结点一分为二的方法,但在大型、复杂的运输网络中,当有容量限制的结点很多时,这种方法将会使运输网络变得更加庞大,流量分配的过程变得更加繁琐。通过分析容量限制结点的特点,基于寻找增流链的算法,构造了基于大型、复杂运输网络中结点有容量限制的最大流分配算法。利用此算法,可以解决大型、复杂运输网络中容量限制的结点很多时的最大流分配问题,此算法也为解决实际的运输问题提供了应用基础。     

基于超级网络配流的区域高速铁路客流分担率研究

基于一般的交通网络随机用户均衡( SUE)配流原理,通过构建一种适用于区域超级交通网络客流分配的状态扩展网络结构( SAM)模型来分析区域超级交通网络中高速铁路的旅客吸引量,有效克服了一般计算方法难以处理现实交通网络多OD对、多换乘、网络性显著等困难.通过最后的测试网络,验证了所提出模型及算法的有效性.     

满足交通网络流量增长态势的扩能优化研究

在交通网络的实际应用中,流量的发展态势往往超出现存网络的最大流量承载能力,这就需要考虑如何提高网络的输送能力,即如何对交通网络进行扩能。本文基于发展态势的流量需求、扩能代价最低以及扩能拥堵程度高的线路条件,构造了最优的扩能算法。通过此算法,可以选择交通网络中最优的扩能路线。在交通运输领域,由于流量的发展态势需要扩能的问题普遍存在,本文的研究内容可以为交通网络的扩能决策、优化、设计等提供应用基础。     

一类有损耗网络最大流问题的模型与算法

由于阻力及其它因素的存在,网络流在实际中往往是有损耗的.建立了有损耗网络最大流的模型,并依据其流递远递减的特性设计了算法.以各弧还需要的流的消耗量为权值构造一赋权图,找出一条增流链,分配发点以合适的流量,并调整增流链上各弧的流量和赋权有向图上各弧的权值.反复迭代,直到各边流量都饱和或初始量被分配完毕,此时,收点的输入量达到最大值.最后通过实例验证了其正确性.     

网络流的多重解问题研究

介绍了最大流问题的多解,并从此问题出发,研究了最小费用最大流的多重最优解问题,总结了判断多重最优解存在的准则。该准则为若已求出的最小费用最大流分配网络中存在其两个弧组费用相等的可调圈,此问题就有多重最优解。在符合条件的可调圈上进行流量调整,便可得到该最小费用流问题不同的最优解。     

基于对偶分解算法的空中交通流量管理研究

从国家空域系统角度出发,考虑因突发扰动导致部分空域容量受限的情况,以国家空域系统内所有航空器总延误最小为目标函数,建立一种基于多物流网络的空中交通流量管理模型,并采用对偶分解算法对模型求解.通过实例仿真验证此方法的实用性和有效性.     

基于双层规划模型的公交枢纽内部流线优化

作为以“换乘”为主要功能的公共建筑,公交枢纽是城市交通系统的核心,其在设计阶段最为重要的部分是内部流线设计。内部流线的设计方案直接关系着枢纽运行效率的高低,甚至于枢纽的功能实现。本文对公交枢纽内部流线进行研究,根据枢纽内换乘流线与城市道路网上交通流的相似性,修正城市路网交通分配的方法,寻找到枢纽内部优化的流线,通过“用户平衡（UE,User Equilibrium）”与“系统最优（SO,System Optimization）”两个模型建立了双层优化模型,并设计遗传算法和模拟退火混合算法进行了求解。采用北京某公交枢纽的数据进行了案例研究,结果表明本文提出的方法对于公交枢纽内部流线优化设计是非常有效的。     

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基于BP神经网络和RBF神经网络构建了城市环路交通流动态实时预测模型，并对北京市三环路的实测交通流数据进行了预测分析。实证结果表明，该模型具有较高的精确度，算法的动态实时性也满足实际预测系统的要求，具有较好的实用性。     

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在路网规划中,路网关键断面的确定对于解决路网中的交通瓶颈问题有很大的帮助。路网关键断面问题可以转变为寻找路网最大流最小割的问题。本文首先对现有求解网络最大流的各种算法进行了分析和比较。然后,基于图论中的辅助图理论和求解最大流中的Dijkstra算法,得到了一种求解无向路网中最小割集较为简便的算法,即通过构造辅助路网,利用求辅助路网最短路的方法得到最小割集,即原始路网的最大流。在此基础之上,利用VC++计算机语言程序实现了该算法。最后通过对天津市公路网的分析,进一步对本算法进行了说明。通过比较可知,这种方法是一种确定网络关键断面较为简便的算法,并且会对交通规划与管理提供重要的理论依据和数据支持。