鲁棒交通网络设计方法

为了更好地指导交通规划实践、提高规划方案应对风险的能力,在分析交通需求预测不确定性的基础上引入鲁棒设计概念,阐述了交通需求预测与鲁棒规划方案的关系.采用随机需求假定,以随机规划理论和均值-方差模型为基础,建立OD需求不确定的鲁棒交通网络设计模型;以蒙特卡洛模拟和遗传算法为工具,设计求解随机双层组合优化问题的实用算法.最...     

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。     

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.     

城市交通空间需求与交通网络双均衡研究

从交通空间需求人手,运用均衡原理建立交通空间需求与交通网络二者的耦合关系模型,提出了一套城市交通空间需求与交通网络一体化均衡配置方法.该方法能够同时实现交通需求与交通网络的供需均衡以及交通网络自身的用户均衡,对于城市土地利用与交通系统的一体化规划以及城市规划与交通规划的结合具有重要的借鉴作用.     

城市交通需求与交通网络一体化均衡协调方法

以出行需求函数与路阻函数所反映出的交通需求与交通网络的可变性为基础,运用均衡原理建立二者的耦合关系模型,从宏观层面提出基于交通需求与交通网络二重均衡协调的城市与交通一体化规划的方法,并给出了交通需求与交通网络协调性判断的标准。研究表明:该方法能够同时对交通需求与交通网络进行一体化协调配置,实现交通网络流量与交通需求量的双向均衡。     

城市交通空间需求与交通网络双均衡研究

从交通空间需求入手,运用均衡原理建立交通空间需求与交通网络二者的耦合关系模型,提出了一套城市交通空间需求与交通网络一体化均衡配置方法。该方法能够同时实现交通需求与交通网络的供需均衡以及交通网络自身的用户均衡,对于城市土地利用与交通系统的一体化规划以及城市规划与交通规划的结合具有重要的借鉴作用。     

交通网络的平衡分析

最新的《交通研究纪录》杂志，发表了10篇代表当前动态交通平衡研究前沿的文章。这10篇文章，研究了动态的排队理论、倒流式交通大堵塞、双层动态交通平衡等课题。有兴趣的读者，可访问：http：//www．trb．org／news／blurb_detail．asp？id=8806。     

随机参数的交通需求模型

传统的交通需求回归模型通常假定模型参数为常数,这就造成模型不能反映不同研究对象之间的差异,针对这一问题提出了一种模型参数满足特定概率分布的交通需求模型,即随机参数交通需求模型,并基于遗传算法给出了模型的求解方法。通过案例分析可以看出,该模型是可行的,并且具有一定的实用价值。     

基于溢出交通需求的城市轨道交通线网规模测算模型

为了从道路建设的程度测算城市轨道交通线网的规模, 分析了目前国内采用的轨道交通线网规模测算方法, 提出了基于溢出交通需求的轨道交通线网规模测算模型。在保证规划年城市道路网能维持一定的服务水平的前提下, 测算出城市交通总需求相对于道路供给的溢出量, 将溢出交通需求换算成客运量转由轨道交通承担, 利用轨道交通线网的负荷强度指标进而可确定轨道交通线网规模, 并采用不同的方法对2020年西安市轨道交通线网规模进行了测算。测算结果表明: 按出行需求推算的线网规模为103.68km, 从财政实力“可能”的角度分析为66.32~94.74km, 基于溢出交通需求推算为95.89km, 计算结果基本一致, 说明提出的测算模型可行。     

区域集装箱港口网络布局规划优化模型

为了避免运输网络内港口重复建设, 实现港口资源的优化配置, 综合考虑港口规划者与港口使用者之间的相互作用及决策均衡, 以Stackelberg模型为基础, 建立了区域内集装箱港口网络布局规划优化模型。为了有效地反映港口使用者个体的特殊性, 采用非集计理论, 从其自身属性出发, 分析了微观货主的选择行为。以各港口的泊位数和相应航线班期密度组成的矩阵作为染色体的一个基因串, 考虑模型约束的特殊性, 设计了模型求解的遗传算法。模拟实例计算结果表明: 在某运输网络内, 模拟得到的港口网络布局规划的近似最优解符合实际分析结果, 能表明货物运输主体的行为特性和影响因素, 利用该模型有利于实现港口网络内资源的优化配置。     

需求不确定的枢纽辐射式航线网络设计

为了使枢纽辐射式航线网络能够适应不确定的交通需求, 分析了航空运输需求不确定的影响因素及长短距离交通需求分布特性, 提出需求不确定有容量限制的枢纽辐射式航线网络设计模型, 并将其转化为机会约束规划模型, 采用基于随机模拟的遗传算法对模型进行求解。以包含15个城市的中国航线网络规划为例, 进行了需求不确定情况下的枢纽辐射式航线网络设计。研究结果表明: 在合理的枢纽数量范围内, 需求确定与不确定的枢纽辐射式航线网络选址结果基本相同, 但与长距离交通出行相比, 短距离路径选择变化较大; 需求不确定的枢纽辐射式网络最小运输成本较低, 并更能真实地反映网络性能。     

道路网单向交通优化设计模型

为了提高道路网的通行能力和服务水平, 提出了单向交通组织的双层规划模型。上层模型的目标函数为最小总走行时间、最短绕行距离和最少交叉口冲突点数量, 用于求解单向交通的优化方案; 下层模型为用户均衡交通量分配模型, 用于计算上层模型给出的道路网中的路段交通流特征。提出路段组合、可行解判断等方法减少决策变量和解空间, 设计多目标遗传算法进行求解, 并以威海市数据进行实例分析。分析结果表明: 在实施单向交通组织后, 机动车流量与道路容量的平均比值由0.516 1下降至0.487 1, 平均值的方差从0.418 9下降至0.379 1, 机动车的平均出行时间由27.1min下降至25.4min, 单行引起的平均绕行时间仅有0.61min。可见, 提出的模型可应用于中等城市道路网的单向交通方案设计。     

高速公路动态交通流Elman神经网络模型

为了提高高速公路交通流建模的精度, 分析了离散的高速公路动态交通流数学模型, 基于Elman网络原理, 建立了回归神经网络交通流模型。回归神经网络的输入层、上下文层、隐含层和输出层的节点数目分别选为8、30、30和2, 采用Levenberg-Marquardt算法对回归神经网络进行训练, 并对一条5路段的高速公路进行仿真。结果表明: 回归神经网络平均相对误差为8.683 7×10^-5, 最大相对误差为4.237 1×10^-4, 与BP神经网络和RBF神经网络相比较, Elman回归神经网络能更好地逼近交通流数学模型, 真实地描述交通流基本特性, 能准确地建立动态交通流模型, 适应交通状况的变化。     

交通流变化下的多配送中心-多需求点配送网络优化模型

基于城市道路网结构与交通流特征, 以总配送耗时最小为目标函数, 以交通流为约束条件, 构建了双层配送网络优化模型。上层模型计算配送车辆的配送路径, 下层模型为用户均衡交通分配模型, 通过上层模型的计算结果改变下层模型中的OD出行数据, 通过下层模型的计算结果改变上层模型中的路段通行时间。利用混合式分组法、遗传算法与Frank-Wolf算法求解模型, 并以大连市某带有31个交通小区、27个需求点和4个配送中心的交通网络为例进行实例验证。计算结果表明: 当利用最短距离法求得配送方案时, 27个需求点的总配送距离为94.8km, 总配送耗时为425.2min, 计算时间为13s;考虑交通流变化后, 利用提出的双层优化模型, 27个需求点的总配送距离为109.7km, 总配送耗时为329.1min, 计算时间为256s。利用提出的双层优化模型, 虽然总配送距离增加14.9km, 但总配送耗时却缩短96.1min, 并可以一次性达到配送车辆和其他车辆相互平衡的过程, 计算速度和效率并不是最重要的因素, 可以得到更符合实际的计算结果。     

城市慢行交通网络特性与结构分析

基于复杂网络理论, 对城市慢行交通网络进行L空间和P空间拓扑结构转换。通过对平均路径长度、聚类系数及度分布的特性分析, 确定了城市慢行交通网络的类型, 并找出L空间慢行网络的中心节点。通过对P空间慢行网络结构特征指标即节点度、紧密度与介数的分析, 应用模糊聚类分析方法, 提出城市慢行网络结构层次的划分方法, 并分析了渭南市的慢行交通特性。分析结果表明: 渭南市中心城区慢行交通网络具有小世界特性, 网络内部的通达性较好; 城市慢行节点的重要程度可通过L空间慢行加权网络的无标度性来反映; 通过对P空间慢行网络结构特征指标的聚类分析, 可将慢行系统分成慢行廊道、慢行通道和慢行旅游休闲道3个层次。     

基于交通限制的路网最优路径算法

为了解决车辆诱导系统中复杂道路结构表达及因为城市道路交通信号管理而产生的最优路径选择求解的复杂性,依据图论中最短路径算法的基本原理,提出了含有禁行路线路网的最优路径求解算法。以行程时间最少为目标,按照网络转化法把含有禁行路线的路网转化为不含有禁行路线的路网,采用邻接节点矩阵和邻接节点权矩阵实现了道路节点关系的表达,改善了传统的Dijkstra算法,将全局节点路径的求解转化为与求解节点紧密联系的局部区域求解,将所研究的网络转化方法和改进的路径寻优算法应用于车辆诱导系统。结果表明应用该算法能够在含有禁行路线的路网中求解最优路径,减少了问题求解的路网节点数,提高了计算效率。     

多用户多方式混合随机交通平衡分配模型

为了实现交通网络混合交通流随机平衡分配, 分析了广义费用下多用户多方式的路径选择机理与网络平衡条件及信息条件下多用户多方式对路径选择的影响特征, 运用数学规划理论, 建立了基于信息条件的随机混合交通平衡分配模型, 并证明了模型解的等价性与唯一性。计算结果表明: 在信息市场占有率为30%, 经过6次迭代, 模型的解能够很快收敛, 显示了信息条件占有率对交通方式选择和流量分配的影响程度, 因此, 模型可行。     

区域运输通道内客运方式分担率模型

鉴于Wardrop原理假设通道内的旅客对各种运输方式的实际出行费用能够完全准确估计的不足, 利用不确定规划理论, 结合不同出行距离、不同收入水平的旅客对运输方式服务属性的评价, 用数学期望表示旅客出行的广义费用, 提出了不确定条件下运输通道内各种运输方式旅客最优和运输系统最优客运量分担率计算模型, 以及多目标客运量分担率计算模型, 并设计了用于求解模型的基于随机模拟的遗传算法。客运量分担率的预测结果与实际测量值之间平均误差为8.13%, 说明本模型能够有效地模拟旅客在出行时对运输方式选择的不确定性。