基于强化学习的灾后公路网修复决策研究

为了加快恢复受灾地区的路网畅通,保障人员疏散、应急队伍调配和救灾物资运输等灾后救援工作的尽早展开,针对应急恢复阶段的灾后公路网多维修队的修复调度和路由问题展开研究,并“允许安排多个维修队同时对一条受损路段进行修复”,以实现“柔性”修复调度,从而提升最优灾后公路网修复策略的实用性。采用灾后需求点的需求满足率表示路网连通度,并以路网连通度韧性作为灾后公路网修复策略的评价指标,使用Markov决策过程模拟灾后公路网多维修队的修复调度和路由的决策过程。然后,基于Q学习与Dijkstra算法设计出适合求解所提问题的改进强化学习算法,解决了灾后公路网多维修队的修复调度和路由问题,优化了灾后需求点和物资供应点之间的可达性;最后进行了案例分析。结果表明：所提出的方法能够实现维修队的修复调度和路由的整体性决策,可以得到全局韧性最优的灾后公路网修复策略,并验证了考虑“柔性”修复调度得到的最优修复策略具有更佳的修复效果,且更具有实用性。     

基于公路网后评价的公路网评价方法研究

以襄樊地区2000年现有公路网方案综合评价为例,使用横向和纵向比较的综合评价方法对襄樊现有路网进行综合评价;讨论了2种不同评价尺度的公路网现状综合评价体系,并使指标选择、评价结果的表现形式与评价目的相互适应.     

灾后恢复阶段多期道路交通网络重建规划

灾后路网重建规划可分为应急阶段和全面恢复阶段。文中建立了灾后恢复阶段多期路网重建规划的双层模型，并采用灵敏度分析方法进行求解。上层模型考虑到建设资源的限制，以工程总效益最大为目标建立多期工程效益模型；下层模型是基于出行时间可靠性的用户均衡分配模型。最后结合实际路网进行了算例分析，证明模型和算法是有效的。     

公路网规划后评价的理论与方法

从后评价的角度 ,按前后对比的思想对公路网规划进行研究 ,创造性地提出了公路网规划后评价的概念 ,偿试性地阐述了公路网规划后评价的含义、特点、内容、评价指标与评价方法 ,从而形成了比较完整的公路网规划后评价的理论体系。     

基于微分进化算法的经济圈公路网双层优化模型

在界定经济圈内涵的基础上,利用微分进化算法对经济圈公路网优化问题进行了研究。在探讨经济圈公路网优化目标、优化原则和优化意义的基础上,以经济圈交通效率、运营成本、能源消耗、环境保护和出行时间等为优化目标函数,建立了经济圈公路网优化的双层模型,并采用微分进化算法求解。经济圈公路网双层优化模型是利用生成的初始路径点集,经过提炼处理来提高经济圈公路网交通效率,并得到最佳优化路网,相对于传统的优化模型更能结合经济圈交通系统与经济特性,结论更加符合经济圈实际情况。研究结果表明：优化模型不仅能够满足经济圈交通需求,而且能够满足经济圈交通系统的环境保护目标、促进经济圈交通系统可持续发展。     

市域公路网布局优化模型研究

针对市域公路网布局的特点和要求,对传统的市域公路网布局单目标优化模型进行了扩展,通过将连续变量离散化和引入双层规划方法,建立了市域公路网布局优化双层规划模型,并将模拟退火算法应用于模型的求解,采用Visual Basic6.0语言开发了相应的算法程序,该算法尤其适合求解大规模路网优化问题。应用示例表明了所建模型及算法的可行性。     

基于脆弱性的灾后路网修复优化

路网是实施救援活动的基础,给出了基于模拟和航拍技术与GIS结合的2种灾后路网状态识别方法,提出了路网脆弱性评价指标,构建了路网修复的双层规划模型,并给出了模型的求解优化算法,最后对成都市温江区中心城区的部分路网进行了实例分析。     

基于四因素指数的区域公路网布局形态比较分析

为提高公路网对经济社会发展的适应性,针对区域公路网布局优化问题,以建设成本、土地占用机会成本、运输成本、公路网使用效率四因素为决策变量,构建公路网四因素指数.根据公路交通资源的分布特征将区域公路网布局形态划分为分散型布局和集中型布局,以四因素指数为支撑,对两种布局形态的性能特征进行比较分析,从三节点公路网的布局形态入手,分析节点位置、交通需求分布对两种布局形态四因素指数的作用规律,最后以广州—湛江运输通道为例,分析复杂情景下两种布局形态的四因素指数.研究结果表明:公路网四因素指数可综合反映公路网系统功能及其对社会经济发展的贡献,方便布局方案的评价和比选;集中型布局在土地集约利用、交通运行效率等方面具有明显优势,是区域公路网布局优化的有效选择.     

鄞州快速城市化地区公路网规划实证研究

针对鄞州快速城市化地区公路发展的客观要求,探讨了适宜的公路网规划技术方法。先根据快速城市化地区发展的特殊性,对公路交通在不同发展时期的特殊要求进行了分析。本着有利于地区和公路发展的共同要求,结合鄞州区公路网规划实践,对鄞州快速城市化地区使用图论、区位论进行公路网络布局的方法,对为快速城市化地区提供服务的骨架公路与其他区域内部公路的协调一致的工作步骤,对适应快速城市化地区特点的公路网规划精度、预留用地方面的要点,进行实证分析。     

亲和力传播聚类在市域公路网节点重要度计算中的应用

为了从根本上消除传统的公路网节点重要度聚类方法因各指标求和而削弱节点差异性的弊端,引入亲和力传播(AP)聚类算法对节点指标的主成分进行聚类,并转化为真实指标下的聚类结果,根据交通量预测及节点聚类结果按需布设公路线路。以某市公路网规划作为研究实例,对规划方案进行评价分析。结果表明,本文提出的公路网规划方案改善了研究区域当前路网的运行质量,并在规划年份能够与运输需求的增长相匹配。     

基于双层规划模型的收费公路合理规模确定方法研究

在回顾分析一般公路网合理发展规模确定方法的基础上,对影响收费公路合理规模的3个要素的地位和作用进行了分析,提出了收费公路合理规模确定的原则.结合收费公路的特点,从收费公路规划决策者和用户的角度,建立基于双层规划的收费公路合理规模优化模型.其中上层模型是从收费公路规划决策者的角度出发,优化收费公路规模,使得收费公路总效益最大化;而下层从用户的角度出发,采用随机用户平衡模型来描述用户的出行规律,合理安排出行者的出行路线.采用遗传-模拟退火算法混合优化策略对该模型进行求解,提出求解思路和步骤.并结合河南省收费公路合理规模确定实例,对模型科学性进行了验证.     

城市道路交通网络系统容量评估模型

以出行者出行行为选择为基础,以最大化网络容量为目标,建立了城市道路交通网络容量双层规划评估模型。其中下层引入停车路段（搜索停车设施所行驶的路段）和步行路段,把停车设施转化为道路路段,以出行分布、方式分担和均衡配流组合模型来反映出行者出行目的地、出行方式服从多项式Logit和出行路径服从用户均衡原则的出行选择行为;上层以网络储备容量最大化为目标,考虑网络的路段通行能力、外部环境以及服务水平要求等约束条件下的最大流量问题。最后给出了相应的启发式求解算法。研究结果表明：该模型和算法有效且易于操作。     

基于排队论的公交线路调度优化

在分析、总结现有调度模型的基础上,结合中国城市公交常用的调度模式,采用随机服务系统理论(排队论)针对公交线路调度问题进行了研究,建立了以客流需求为基础数据、兼顾公交企业和乘客利益为目标函数的公交线路发车频率求解数学模型.首先描述了模型目标函数的构建过程.接着引入了乘客满意度函数并确定了约束条件中各组成要素的计算方法.最后利用全国数学建模大赛提供的数据对模型进行了案例研究,并利用Matlab进行了模型的求解.结果表明:该模型在求解和适用性方面均具有很好的优势,在现实中对公交调度问题有很强的实用意义.     

面向常发性拥堵的城市局部路网韧性评价与分析

为了缓解常发性拥堵引发的城市噪音、能源消耗和废气排放等现状,使路网具备抵抗短时激增车流的能力,将宏观基本图与性能时序图相结合对局部路网韧性进行量化。针对韧性属性,提出了鲁棒性指数、损失面积比、恢复快速性、流量峰值差和临界密度差5个评价指标,反映路网在性能下降、稳定和恢复阶段的韧性特性。引入Kendall法检验各赋权法的一致性,并基于CRITIC的多属性决策获得最优权重,提出了组合赋权和模糊逻辑相结合的城市局部路网韧性综合评价方法,结合李克特量表法对综合韧性得分进行分级。以长沙市局部路网为例,设计韧性改善方案,针对常发性拥堵路段上的交叉口进行信号配时优化;通过VISSIM仿真并计算得到各方案的韧性指标。研究结果显示：方案8,10和16能有效吸收短时激增车流并与路网状态相适应,所有方案中方案14的韧性得分最高。局部路网综合韧性得分具有随着优化路段数的增加而增长的趋势,但并不是线性递增。信号配时优化改变了路网韧性属性,并降低了部分路段对城市局部路网韧性的负面影响。不同评价方法下的韧性得分排名存在部分差异,流量峰值差与脆弱性指数的评价排名更接近,损失面积比与韧性损失值的评价排名更接近。所提出的指标不局限于单一韧性属性,能更全面、客观地反映干扰下路网的响应过程。     

基于可靠度的城市道路网络优化模型与算法

分析了城市道路网络可靠性,并根据城市道路网络可靠性基础理论,提出了基于可靠度的城市道路网络优化方法,将用户平衡模型作为下层模型,以建设投资费用和用户出行费用最小为上层模型目标函数,可靠度作为上层模型约束条件建立双层城市道路网络优化设计模型,并采用遗传算法进行求解。实例表明,该模型对城市道路优化设计有较好效果。     

基于群决策理论和双层规划模型的交通信号控制优化

基于干道延误时间最小和路段行程速度最大的设计理念,利用智能优化算法和群决策理论,建立了一种双层规划模型下的城市干道交通信号控制方法。算法结合了智能优化策略中的遗传算法和丰富的群体专家意见,并采用模糊数的描述方式实现对不同控制目标的分析评价,给出了一套完善的干道交通信号配时优化方案,使交通问题的分析得以更加客观和实际。最后给出一个实际主干道问题的算例分析,运用MATLAB和Visual C++编程计算对控制方案进行模拟。仿真结果表明,这一方法能有效地改善延误和路段行程速度。     

公交时刻表设计与车辆运用综合优化模型

针对需求随机变动条件下公交运营设计的综合优化问题,首先将公交运行情况抽象到三维网络中,给出公交车辆运营服务的时空网络图,由此构造基于随机期望值规划的公交时刻表设计与车辆运用综合优化模型,该模型综合考虑了公交企业的经济效益和公交乘客所得到的公交服务水平的优化,并给出公交服务频次和车辆分配协调的启发式算法。通过北京市某线路实际运营数据的计算,对公交车队规模、线路类型的安排与公交企业效益及服务的灵敏度关系进行量化分析,证明模型和算法是有效的。     

多车型高速公路连续平衡网络设计问题的双层规划模型

利用双层规划理论建立了多车型高速公路连续平衡网络设计问题的优化模型,将改扩建路段的位置、容量与收费费率的确定纳入一个决策过程,从而建立了高速公路改扩建项目的科学决策方法.上层规划中将路网管理者(政府)作为领导者,经营者的财务目标以及投资上限作为实现系统最优的约束条件;下层规划则在考虑了不同车型道路使用者路径选择的差异性...     

智能网联环境下的城市路网容量可靠性分析

网联自动驾驶车辆（CAVs）与人工驾驶车辆（HDVs）混行的交通发展模式会促进城市路网容量发生变化,为解析混合交通流对城市路网容量可靠性的影响,构建了智能网联环境下城市路网容量可靠性双层规划模型。为表征CAVs信息获取与自动驾驶的能力,假定CAVs遵循系统最优原则选择路径,而HDVs则根据自身经验选择路径,基于二者路径选择的差异建立描述混合交通分配的下层模型,刻画智能网联环境下的混合交通流分配特性。并且,为了快速求解大型路网交通分配,将下层混合交通分配模型转换为非线性互补下问题进行求解。考虑到实际路网的随机性,以及路网道路通行能力并非固定值,运用具有多种相关性的均匀随机分布理论,建立了的描述城市路网容量可靠性的上层模型。通过蒙特卡洛仿真分析不同CAVs渗透率下的路网容量可靠性,并进一步解析各路段对路网容量可靠性的敏感度。结果表明：当需求水平d > 0.5时,路网容量可靠性开始降低;当d > 0.7且CAVs渗透率λ＝0时,可靠性小于0.4;当d > 0.7而λ＝1时,可靠性接近1,说明CAVs可增强路网容量可靠性。研究还发现,当需求水平处于0.7~1区间时,渗透率的变化对路网容量可靠性有显著的影响,但随着需求的增大,路网处于超负荷状态,渗透率对路网容量可靠性影响较小。此外,CAVs渗透率从0增加至1的过程中,路网中存在“道路容量悖论”现象的道路从19条下降至3条,且当λ＝1时路网中仅有1条道路出现了显著的“道路容量悖论”现象,拥堵严重。表明CAVs渗透率的增大可以显著改善路网中的“道路容量悖论”现象,减少路网容量可靠性的波动,提高路网运行稳定性。