一种基于遗传算法的交通分配用户最优状态研究

以路网用户的出行时间最少为目标,以Matlab软件为运算平台,将遗传算法运用到交通分配模型当中,进而实现了交通分配过程中用户出行状态最优.并通过算例说明了遗传算法解决该类问题的有效性与可行性,为求解用户最优的问题提供了新的途径.     

交通出行诱导的Stackelberg博弈模型及其遗传算法求解

针对交通出行诱导的实际需求,分析了进行博弈的共同知识.基于对道路交通管理者和道路使用者的策略分析,通过建立道路使用者确信度模糊模型,构建了交通出行诱导的离散动态Stackelberg博弈模型.针对交通出行诱导的两阶段博弈特征,提出了基于逆向归纳法的博弈模型求解算法.设计了基于遗传算法的博弈模型计算机求解算法,使产生的交通出行诱导方案能够实现系统最优下的用户最优.     

基于动态用户最优的变分不等式模型解决交通分配问题的应用分析

动态用户最优交通分配理论作为智能运输系统的重要理论之一,采用变分不等式模型来解决分配问题日益成为国际上的研究热点。就此问题的发展过程进行了综述性研究,并探讨了动态用户交通分配理论的发展方向;概述了动态用户最优交通分配的研究现状,详细描述了变分不等式模型与动态交通用户最优状态的条件互等关系。基于用户最优限制条件的描述和动态用户交通分配模型的表达,说明了变分不等式方法在动态用户最优交通分配中应用的必然。同时,对动态用户最优分配的变分不等式模型如何应用,当前存在的几个主要问题及进一步的展望进行了讨论。     

高速公路网互通立交布局优化模型

分析了互通立交布局原则,从高速公路规划决策者和用户角度出发,采用双层规划模型描述高速公路网互通立交布局优化问题。其中上层规划模型是从交通规划者的角度出发,优化互通立交布局,使得整个系统达到最优;下层规划模型从用户的角度出发,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,使得用户最优。上层模型采用遗传算法求解,下层模型采用连续平均法求解。算例结果表明:模型迭代至19代即得最优解,效率较高,该模型可行。     

考虑多峰的系统最优动态路径流量分配图解方法研究

动态交通分配是交通科学研究的难点,尤其是如何得到系统最优解.Munoz和Laval (2006)介绍了一类图解方法,得到了并行网络动态路径流量分配系统最优解.在此基础上,本文扩展其图解方法,研究存在多个高峰情形的并行网络动态路径流量分配系统最优问题.基于累计到达曲线已知的假设,即出行用户的出发时刻选择给定,并借助于瓶颈模型点排队假设,以两条并行路径为例,考虑其中一条路径瓶颈处的容量为常数,另一条路径瓶颈处容量为常数和无穷大两种情形,通过变分法描绘满足动态最优性条件的系统最优流量分配曲线,得到动态路径流量分配系统最优解.本文的研究有助于加深对交通流量时空分布规律的理解.     

一类弹性需求混合均衡交通分配的效率损失

交通网络中不同类型用户的路径选择行为导致混合均衡交通分配。自私用户总是选择最小实际出行成本的路径出行,利他用户选择最小理解出行成本的路径出行。最小理解出行成本是实际出行成本与边际出行成本的线性加权。首先,构建了自私用户和利他用户弹性需求混合均衡交通分配的等价变分不等式模型;然后,假定路段出行成本函数为多项式出行成本函数,并运用非线性规划方法界定了该类混合均衡交通分配的效率损失上界及其与网络参数的关系。研究结果表明,效率损失上界与网络拓扑结构无关,只和路段出行成本函数的最高次以及最小和最大利他系数相关。     

ATIS 作用下弹性需求混合交通均衡的效率损失

在ATIS 用户和利己用户组成的交通网络中，利己用户遵循用户均衡原则选择出行路径，其目的是最小化自身出行成本；先进出行者信息系统(ATIS)用户遵循系统最优原则选择出行路径，其目的是最小化系统总出行成本. 本文基于ATIS 用户和利己用户路径选择原则的异质性，对弹性需求下该类混合交通均衡分配的效率损失进行探讨. 构建弹性需求下该类混合交通均衡分配的变分不等式模型，界定其效率损失上界. 结果表明，效率损失上界与用户均衡时社会总收益与社会总剩余之比相关，还与用户均衡时路段上ATIS 用户的流量与总流量之比有关.     

城市公共自行车租赁点布局优化模型

为了寻找公共自行车租赁点的最优布局,从居民出行需求和交通设施供给角度出发,分析了目前公共自行车的使用特征与问题,建立由自适应遗传算法和方式分担交通分配组合反馈模型组成的双层模型进行求解,得到最优布局方案使得区域出行成本和公共自行车系统设施建设成本最小.通过实例对模型进行验证.结果表明：该模型能够有效解决城市公共自行车租赁点的布局问题.     

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针对城市网络的区域信号配时,本文建立了旨在最小化网络总延误的双层规划模型.在考虑出行者出行需求的基础上,以信号相位绿灯时长为控制变量,实现总延误最小化.在对用户出行需求的路径分配上,将流量分配模型转化为均衡路径问题,进而实现出行用户均衡.由于区域信号配时的变量随着网络规模的增加而增加,因此在求解多变量优化模型时,本文采用改进的遗传算法对该多变量优化问题进行分析和求解.以典型的城市区域交通网络为例,对该问题进行分析和算法的验证.算例表明,改进的遗传算法在城市区域网络中,能够有效地实现信号配时方案的优化,对于城市交通信号配时优化和管理有积极的启示.     

基于出行决策的公路网多目标最优路径算法

为使公路网静态最优出行路径能综合表达道路环境影响因素与出行者的路径选择偏好,研究了GIS环境下的用户-系统最优出行路径决策模式.基于层次分析法,构建了综合考虑行程时间、舒适安全性与行程费用的公路网路段交通阻抗评价指标体系,提出了对定性与定量化参评指标进行综合一致性处理的方法.通过用户-系统共同决定的路段交通阻抗的综合评价过程,将最优路径问题转化为最短路径问题,采用各路段各出行目标的标准化值之和作为评价指标,采用Dijkstra算法实现最优路径的搜索.实例验证结果表明:最优路径比距离最短路径出行距离增加8%,出行时间减少7%,舒适安全性提高17%,出行费用增加13%,所得最优路径是针对特定用户的多目标路径,明显异于单目标最短路径,表明该方法可行.     

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概述了动态最优交通分配的研究现状，详细描述了动态交通用户最优状态与变分不等式模型的等价关系. 基于约束集合和行驶费用函数的描述，说明了变分不等式方法在动态最优交通分配中应用的必然. 最后，分类综述了动态用户最优分配变分不等式模型及其代表性文献，讨论了当前存在的几个主要问题及进一步的发展展望.     

大城市对外客运枢纽布局优化模型

分析了对外客运枢纽的特点,从交通规划决策者和用户角度出发,采用双层规划模型进行城市对外客运枢纽布局优化。上层规划模型从交通规划决策者的角度出发,优化对外客运枢纽布局,使得枢纽出行者出行时间总体最省;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。上层模型采用遗传算法求解,下层模型采用连续平均法求解。算例结果表明:在至多允许建设3、4、5个枢纽的约束条件下,最优适应度在进化100代以内达到恒定,收敛速度较快,该模型有效。     

收费情形下一类弹性需求混合交通均衡的效率损失

收费是降低交通均衡效率损失的一种重要方法,本文对收费情形下多用户类弹性 需求交通均衡分配的效率损失进行了研究.首先,构建该类交通均衡分配在两类不同出行决策 准则下的变分不等式模型.然后,通过解析推导法分别界定了其在不同出行决策准则下的效率 损失上界,并探讨了它们与网络参数的关系.最后,给出了数值算例.结果表明：两类效率损失 上界都与路段出行时间函数、路段收费向量、出行者的出行时间价值系数、用户均衡时社会总 收益与社会总剩余之比相关;费用度量出行决策准则下的效率损失上界还与系统最优时的社 会总收益与均衡时社会总剩余之比有关.     

城市公路客运站选址与班线分配方法研究

以旅客出行的时间消耗降最低为目标,兼顾客运站的建设成本和经营效益,建立公路客运站的选址与班线分配模型。通过遗传算法求解,并请专家对最好的几组计算结果予以评估和修正,得到客运站的最优选址和班线分配方案。     

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网络设计问题通常以最小化系统的总出行费用作为优化的唯一目标,所求得的最优解往往不能满足交通工程的实际要求。本文分析了在道路交通规划的工程实践中普遍存在的公平性和优先性问题,以网络设计问题的经典数学模型为基础建立了考虑公平和优先的网络设计问题数学模型,针对模型的特征设计了求解模型的遗传算法。最后,以一个实验道路网的分析为例,说明了数学模型和遗传算法的具体应用。该实例表明,论文所提出的模型和计算方法是非常有效的,能够为交通规划提供非常丰富的信息,协助决策者做出科学明智的选择。     

考虑交通环境影响的封闭小区开放决策研究

封闭小区的开放可以增加城市道路网密度，缓解交通拥堵，但目前封闭小区开放方案的决策方式单一，且未考虑开放后给小区带来的汽车尾气和交通噪声污染问题。将交通环境影响纳入考量范围，以行程时间、尾气排放和交通噪声构成的总目标费用函数值最小作为优化目标。引入封闭小区是否开放、单双行和限速这3种决策方式，建立上层系统费用最优和下层用户均衡的封闭小区开放双层决策模型，并利用遗传算法和Frank-Wolfe算法分别对上、下层模型进行求解。 对模型优化效果进行验证分析，结果表明，所建模型最优解的费用值相对偏差为0.67%，应用此模型后同比节省费用平均值为11.80%。对比分析得到：合理设置封闭小区开放的3种决策方式，可 以减少车辆行程时间和绕行距离，降低出行者的出行费用和考虑交通环境影响的附加费用，且采取相对较高的限速值有利于降低出行总费用值。     

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在城市混合交通路网中,出行者通常根据自己的出行偏好选择自己的交通方式和出行路径. 考虑城市道路中不同交通方式之间的相互影响,把出行者按照时间价值划分为多个用户类型,每类出行者可选择自驾车、出租车或公交车方式出行. 为解决这个多交通模式相互影响的混合交通均衡分配问题,从交通需求的角度出发,基于BPR公式构造了城市混合交通网络的路段旅行时间函数,建立了多用户多方式混合交通均衡变分不等式模型,并设计了基于对角化技术与MSA方法的混合求解算法. 算例结果表明,高时间价值类出行者倾向于选择自驾车或出租车出行,低时间价值类出行者倾向于选择公交车出行.     

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。     

多用户多方式混合交通均衡变分模型及求解算法

在城市混合交通路网中,出行者通常根据自己的出行偏好选择自己的交通方式和出行路径. 考虑城市道路中不同交通方式之间的相互影响,把出行者按照时间价值划分为多个用户类型,每类出行者可选择自驾车、出租车或公交车方式出行. 为解决这个多交通模式相互影响的混合交通均衡分配问题,从交通需求的角度出发,基于BPR公式构造了城市混合交通网络的路段旅行时间函数,建立了多用户多方式混合交通均衡变分不等式模型,并设计了基于对角化技术与MSA方法的混合求解算法. 算例结果表明,高时间价值类出行者倾向于选择自驾车或出租车出行,低时间价值类出行者倾向于选择公交车出行.     

基于用户的综合交通运输体系及网络平衡研究

基于综合交通运输体系的特点,从用户出行需求的角度出发对综合交通运输体系进行了体系的界定和网络定义分析,根据层次分析法提出了基于用户出行需求的方式吸引函数。建立了实现综合变通运输体系网络交通分配模型,并对交通量分配作了流程分析。从理论上实现了综合交通运输体系的交通流量分配平衡。