环境因素下交叉口信号控制的双层多目标优化模型研究

机动车尾气排放不仅危害人们身体健康,同时也破坏了生态环境.考虑机动车尾气排放的基于用户均衡路径选择模型的双层多目标优化模型被提出用来优化交叉口信号控制周期和绿信比,其优化目标是改善交通流状况的同时合理降低交叉口机动车尾气排放.并给出了该模型的启发式遗传算法和基于MATLAB遗传工具箱的求解方法.通过一个实例来解释和验证了该模型以及求解算法的可行性.     

基于路径的算法求解考虑排放的交通分配模型

分析了非可加路径费用的交通分配问题,考虑了排放对传统交通分配模型的影响,在Venigalla等研究基础上,给出了在不同发动机启动模式下考虑排放的交通分配模型,并采用基于路径的梯度投影算法(GP)和非集计的单纯分解算法(DSD)进行模型求解.数值验证结果表明:GP所占的CPU时间大致为DSD的1/25,所使用的路径为DSD的1/5,这两种基于路径的算法得出数值最优解的收敛速度比基于Frank-Wolfe(FW)的算法要快,适用于求解大规模非可加路径费用的交通分配问题.     

考虑排放约束的电动汽车混行交通路网均衡模型

随着电动汽车的推广和使用,电动汽车与燃油汽车在路网中交互运行,形成了混行交通环境.本文构建考虑排放约束和途中充电的电动汽车混行交通路网均衡模型.首先,分别定义了电动汽车用户与燃油汽车用户的出行成本函数,其中电动汽车用户出行成本包含行驶时间、充电排队时间及充电时长.其次,构建了考虑排放约束的混行交通路网均衡模型,证明了解的唯一性,推导了模型对应的KKT条件,且与Wardrop第一原理等价.然后,将均衡模型表述为包括用户均衡条件、排放约束、守恒约束的互补性条件形式,通过引入间隙函数,进一步将其转化为等价的无约束最优化问题,并利用基于梯度的算法进行求解.最后,通过算例验证了均衡模型及算法的有效性,结果表明:(1)考虑路网排放约束将影响混行交通量和充电站充电流量空间分布;(2)总需求和电动汽车渗透率不变的条件下,提高减排力度会导致路网总行程时间的增加;(3)给定减排力度时,可以确定路网总行程时间最小时对应的电动汽车最优渗透率.     

混合交通网络充电站选址模型

电动汽车充电站的合理布局对减少里程焦虑,提高出行舒适度及电动汽车的普及起到了关键作用。本文针对电动汽车充电站建立了基于随机用户均衡的双目标双层规划选址模型。上层模型考虑政府的目标,为系统最优模型,以最小化系统旅行时间和温室气体排放为目标,采用NSGA-II算法求解;下层模型考虑用户的目标,为随机用户均衡模型,考虑带里程约束的多车型混合交通网络分配问题,采用MSA算法求解。最后的算例结果表明电动汽车渗透率、交通组成模式、财政预算水平对充电站最佳选址有较大影响,论证了该模型和算法的有效性以及在实践中的可行性。     

考虑出行者损失厌恶的后悔随机用户均衡模型

在经典随机后悔最小化模型的基础上,通过引入出行者获益损失的不对称偏好,建立了考虑出行者损失厌恶的属性水平的后悔函数及基于Logit形式的随机用户均衡模型.在提出的属性水平的后悔函数中,等尺度的获益和损失所产生的欣喜和后悔的差异,受后悔欣喜偏好参数和出行者损失厌恶共同影响.此外,与上述随机用户均衡模型等价的变分不等式问题被给出,并用相继平均法求解.最后,用1个算例网络来验证所提出模型的合理性和算法的可行性.结果表明,出行者的损失厌恶对其路径选择行为具有较大的影响,并且随着损失厌恶程度的增大,出行者更倾向于选择最短路径.     

考虑碳排放的两阶段选址-路径问题及其算法

为减少物流车辆的碳排放，基于以排放因子为主要参数的碳排放计算方法，建立以碳排放最小化为目标的两阶段选址-路线问题（2E-LRP）模型，并设计了一种可用于快速求解大规模问题的两阶段混合算法（TSHA）.算法第一阶段将2E-LRP转化成不考虑车辆路径的两阶段设施选址问题，调用Cplex直接求解得到配送中心选址和客户分配方案；在此基础上，算法第二阶段中，物流园区到被选用的配送中心以及配送中心到所分配客户的车辆路径问题被进一步转化成若干个独立的VRP (vehicle routing problem)问题，再运用改进的蚁群算法进行求解；最后，对Prodhon标准算例集中全部6个最大规模的算例进行测试.研究结果表明：与TSHA具有相同算法思想的TSHA-Ⅱ算法能够在求解质量下降2.3%的情况下将计算时长大大缩短至25 s左右；TSHA算法在求解考虑碳排放的2E-LRP算例时表现非常稳定，可以作为一种求解考虑碳排放2E-LRP的有效算法.     

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。     

基于Benders分解的多方式物流运输网络优化模型

基于Benders分解,对多种交通方式下的物流运输网络优化模型的求解算法进行了研究。首先,以一个典型的物流运输网络优化模型求解为例,分析了Benders分解算法及其实现要点以及可能存在的问题,并提出相应的解决方法。然后在此基础上,通过引入不同交通方式的排放因子和各种排放物的排放成本,建立了多种交通方式下的物流运输网络优化模型。模型的目标函数为考虑运输排放的总成本最小,约束条件包括交通方式能力的限制等等,同时描述了基于Benders分解算法进行模型求解的主问题和子问题。最后,通过一个算例,对模型及其算法的效率和效果进行比较分析,说明模型和算法的可行性和有效性。     

ATIS影响下的混合随机用户均衡交通分配模型研究

在考虑信息对出行者路径选择行为影响的基础上,基于路网混合随机用户均衡建模理论,建立了ATIS影响下的混合随机用户均衡交通分配模型,证明了该数学规划模型解的等价性,设计了求解算法,并利用算例进行了计算分析.     

ATIS影响下的混合随机用户均衡交通分配模型研究

在考虑信息对出行者路径选择行为影响的基础上,基于路网混合随机用户均衡建模理论,建立了ATIS影响下的混合随机用户均衡交通分配模型,证明了该数学规划模型解的等价性,设计了求解算法,并利用算例进行了计算分析.     

发动机匹配优化算法的研究

依据优化标定方法,设计了基于发动机排放控制的优化方案,并建立了以发动机经济性为目标,排放性作为约束的优化数学模型．对适用于该数学模型的信赖域法、模式搜索算法、遗传算法等优化算法进行了论证．针对实际发动机排放优化问题对各种算法的优劣进行了比较,并在此基础上提出了组合算法的思想．优化结果表明,组合算法全局搜索性和优化结果良好,且计算时间、计算量等较单一优化算法时均有显著改善．     

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匝道控制是缓解快速路拥堵的有效措施,而且有增加通行流量、提高运行效率、减少交通事故的功能,随着国民经济的提高,社会公众对环境污染的关注越来越高,所以研究考虑尾气排放减少的匝道控制是立足民生的课题.本文算法考虑了尾气排放因素,同时兼顾两个目标,一是减少总车辆旅行时间,二是最大量地减少尾气排放.利用Paramics仿真软件对算法进行了模拟实验,并且运用CMEM交通排放模型进行了计算,分析结果显示新算法有效地降低了总车辆旅行时间,而且比ALINEA算法更能降低匝道路段的尾气排放量和排队数,特别是在上坡坡度较大的情况下,新算法可以更多的减少尾气排放总量.     

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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.     

网联环境下信号交叉口车速控制策略及优化

为实现车辆在信号交叉口区域的节能减排及提高道路通行效率,本文构建基于目标车速关联的油耗排放模型,建立生态驾驶诱导车速控制策略.在加减速通过场景下以油耗、排放和通行时间为优化目标,以道路限速和不停车通过车速为约束,利用多目标遗传算法优化生态驾驶目标车速;基于MATLAB与交通仿真软件VISSIM进行不同算法渗透率及道路饱...     

Optimal Total Vehicle Pollutants Emission Quantity Based on Link Traffic Capacity Constraints

With the growing of vehicles ownership, the vehicular exhaust emissions have become major sources of air pollution in cities. In this paper, the pollutants, carbon monoxide (CO), nitrogen oxides (NO_x), and hydrocarbon (HC) are considered as evaluation factors. On the basis of the relation between the emission factors and vehicle's velocity and the relation amongst three parameters (Volume, Speed, and Density) of traffic flow, we have designed a model. This calculates the total quantity of pollutants emission from vehicles based on speed, proportion of vehicle types, and traffic volume. Using the theory of nonlinear programming, we have formed an optimal model in which the link capacity is one main constraint and the minimum of the total quantity of pollutants emission is the goal and designed its algorithm solution. The aim of our research is to find a method to control the quantity of traffic pollutants emission through adjusting and controlling the composition of vehicle types, and then the traffic volume and vehicle's running speed indirectly. Finally, the feasibility of the model is justified through a practical example.     

Improved Real-Coded Genetic Algorithm Solution for Unit Commitment Problem Considering Energy Saving and Emission Reduction Demands

Unit commitment(UC), as a typical optimization problem in electric power system, faces new challenges as energy saving and emission reduction get more and more important in the way to a more environmentally friendly society. To meet these challenges, we propose a UC model considering energy saving and emission reduction. By using real-number coding method, swap-window and hill-climbing operators, we present an improved real-coded genetic algorithm(IRGA) for UC. Compared with other algorithms approach to the proposed UC problem, the IRGA solution shows an improvement in effectiveness and computational time.     

环境目标下的路段交通结构优化模型研究

基于污染物排放因子与车速的函数关系、速度-流量回归模型,推导出了路段污染物总排放量的计算公式;运用道路资源时间占用率的概念,建立了道路运输效率的评价函数模型.运用多目标规划理论建立了环境目标下的路段交通结构优化模型,并给出了求解算法.该模型不仅考虑了交通结构对环境的影响,同时还考虑了交通结构对运输效率的影响.模型的最优解不仅能够满足交通需求,还能在减少道路交通对环境的负面影响的同时提高运输效率.     

基于深度特征聚类的高排放移动污染源自动识别

传统的高排放移动源识别方式是将采集的尾气数据与预先设定的排放阈值进行比较判 定，但是，排放阈值的设定很大程度上取决于人为标准，并且忽视了外部因素对尾气排放的影响， 无法真正反映移动源排放水平。针对此问题，本文结合机器学习算法，提出一种基于深度特征聚 类的高排放移动源识别方法。首先，利用随机森林算法筛选出不同污染物(CO、HC、NO)排放的 主要影响特征；其次，对多维影响特征进行聚类分析，获取高排放类别标签；最后，训练得到基于 深度森林的移动污染源分类模型，自动识别高排放目标源。通过对比实验，在合肥市机动车污染 遥测数据集上验证了所提方法的有效性。     

考虑车辆排放的城市信号交叉口优化控制研究

运用了考虑排放和延误综合指标的城市信号交叉口信号配时方案,针对车辆在交叉口处不同运行特征下排放量的不同,提出了将车辆通过交叉口的运行特征与排放因子结合的方法,得出了车辆在交叉口的排放模型.在此基础上建立了考虑车辆排放和延误综合指标的城市交叉口信号优化控制模型,并运用改进的遗传算法求解模型,计算结果显示该模型减少了车辆的排放,有效地缓解了城市信号交叉口处车辆排放不易消散的问题.