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包含禁行路线路网的最优路径HNN算法 总被引:1,自引:1,他引:1
为了解决包含禁行路线路网的最优路径快速求解问题,研究了不含禁行路线路网和包含禁行路线路网的特点,建立了相应的路网数学模型。通过路网转化法把包含禁行路线的路网转化为不含禁行路线的路网,降低了最优路径求解的难度。研究了霍普费尔特神经网络(Hopfield Neural Network,HNN)的特点,设计了适合求解路网最优路径的HNN算法,在算法中采用动态邻接矩阵,节省了计算机内存,减少了运算时间。将所研究的路网转化方法和设计的HNN算法应用于所研发的车辆诱导系统中,并进行了实际路网测试,结果表明应用该方法能够在包含禁行路线路网中求解最优路径,且比经典算法的运算效率高。 相似文献
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为了解决含有禁行路线路网中的最优路径求解问题.研究了含有装行路线路网的特点.建立了数学模型。通过路网转化法把含有禁行路线的路网转化为不含禁行路线的路网.降低了最优路径求解的难度。采用邻接结点关系矩阵和邻接结点权矩阵表达路网中结点和路段的拓扑关系,减少了路网的存储空间。用动态邻接结点关系矩阵和邻接结点权矩阵对经典的Dijkstra算法进行了改进,节省了计算机存储空间、提高了计算效率.并给出了基本算法。将所研究的路网转化方法和改进的Dijkstra算法应用于所研发的车辆诱导系统软件,并进行了实际测试。测试结果表明.府用该方法能够在含有禁行路线的路网中求解最优路径.且运算效率较高。 相似文献
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动态路径诱导系统(dynamic route guidance system,DRGS)是通过提供基于实时交通信息的最优路径来引导交通流的,因此,最优路径的求解是关键.而遗传算法具有全局寻优和潜在并行的特点,对求解最优路径具有一定优势.但采用序号编码方式进行遗传操作时会产生大量无效路径.文中结合城市道路交叉口左转、右转、直行等转向行为,设计了一种新的基于转向行为的编码方式,减少了染色体在交叉、变异时的无效路径的生成.算例表明,这种编码方式可以有效提高算法收敛性,更容易获得最优解. 相似文献
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目前对于交通网络上交通阻抗的选取一般选用时间、距离、费用等因素,其最优路径通常为最小阻抗路径。随着城市交通变得日益拥挤及影响出行因素的不可靠的增加,行程时间可靠性成为人们选择出行路径的一个重要影响因素。文中考虑这个因素,建立了行程时间可靠性函数,并对其进行变形处理,提出了行程时间可靠性费用的概念,将其作为路阻函数,将求解最大可靠性路径问题转化为求解最小行程时间可靠性费用问题,使路阻不但考虑了交通阻抗中最关键的因素即出行时间,又考虑了出行时间的不稳定性,更符合实际路网中出行者对于出行路径的选择行为,还能作为路阻费用在交通规划软件中方便使用;最后将该方法用于交通影响评价中交通影响范围的确定,并在TransCAD中进行了实现,将其结果与基于时间确定的交通影响范围进行比较,证明了该方法的可行性及实际应用价值。 相似文献
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研究车载交通流诱导系统的最优路径选择问题。采用广义路阻的定义,考虑了驾驶员在路径选择中的不同要求,并借助一种具有暂态混沌和时变增益的神经网络(NNTCTG),针对最优路径选择问题设计了神经网络结构,构造了能量函数,提出了一种能够满足不同出行者偏好的最优路径选择算法。所提出的算法具有很多优良特性,即暂态混沌特性和平稳收敛性,能有效地避免传统Hopfield神经网络极易陷入局部极值的缺陷。它通过短暂的倒分叉过程,能很快进入稳定收敛状态。仿真结果表明,NNTCTG求解指定起讫点对之间的最优路径问题时,总能收敛到全局最优,同时具有更高的搜索效率。 相似文献
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有时间窗约束的车辆路径问题的改进遗传算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对有时问窗约束的车辆路径问题,在标准遗传算法的基础上,将分组信息与每一个染色体结合,并辅之以λ-交换局部搜索技术,构造了一种改进遗传算法。该算法使得求解结果更接近最优解。实验表明,本算法是有效的。 相似文献
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区域路网交通状态判别是实施区域交通管理控制和交通诱导的基础。为有效且有前瞻性地描述区域路网拥挤状况,提出了1种基于时间序列数据预测和主成分分析相结合的模糊综合定量评价方法。以路段平均速度和交通流量为描述交通拥挤状况的参数,利用时间序列预测模型对数据进行预测;将路网中各路段的平均旅行时间作为总延误的影响因素;再利用主成分分析法确定各个路段对区域拥挤的影响权重;最后运用模糊综合评价法对区域路网拥挤状况进行评估。以山西省临汾市实际路网为例,通过 Vissim 交通仿真软件和 SPSS 数据统计分析软件对算法进行了仿真验证。仿真结果表明,该算法能够有效地预判城市区域的交通状况,为交通管理、控制和诱导提供准确的依据。 相似文献
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Variable message signs that provide various types of route guidance information have been widely deployed in large cities. To release proper information only using easily collected data, a simple traffic-condition-based (TCB) route guidance strategy was recently proposed. The strategy works based on the estimation of free-flow and congested traffic conditions and is capable of approximating user optimal equilibrium stably. Due to little consideration of the complexity of urban road networks, the TCB strategy is still away from field applications in urban areas. To further push the strategy toward field tests, this article improves the TCB strategy in the following aspects: supplementing the strategy with a self-regulation ability by considering existing traffic conditions; decomposing link capacity to solve the problem of overlapping routes by comparing link capacity on alternative routes; coping with stochastic traffic; and the impact of signalized intersections by utilizing aggregated data. A scenario for an urban road network in Beijing, China, is simulated to test the improved strategy, and the simulation results clearly indicate the effectiveness of the proposed improvements. The improvements extend the TCB strategy on moderately complicated urban road networks, and still have the advantages of simple diversion rules, easily obtained input data, and stable and effective diversion processes. 相似文献
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为了研究由于交通控制设备资源有限,只有部分节点受到控制时交通流在路网上的分配,讨论了交通分配的一般准则和方法,并通过对出行者在控制节点和未控制节点的路径选择行为的假设,建立了混合交通配流模型。模型的最优状态为,出行者在未控制节点处都是选择从该节点到达终点路段综合费用最小的路段,而在控制节点处完全服从控制策略的引导选择路径。研究表明,当所有节点都被控制时,模型等价于SO模型;当所有节点都不受控制时,模型等价于UE模型。用一个简单的路网进行算例分析,说明了模型的可行性和合理性。 相似文献
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从查阅到的文献可以看到,在驾驶员逐日路径选择行为及网络交通流演化的研究中,均假定驾驶员第1天对路径的理解行程时间相同,也即初始条件中没有考虑驾驶员的个体差异性。首先,对初始条件和驾驶员逐日路径选择过程建模,在2条平行路径的简单路网中,运用Agent仿真方法模拟了不同初始条件下驾驶员逐日路径选择过程。结果表明:路网达到平衡所需的时间与驾驶员对历史信息的依赖程度显著相关,而与第1天驾驶员对路径行程时间理解的相关差异性不显著;路网平衡和用户平衡的差别与两者均显著相关。虽然在不同情况下路网均能够达到近似的用户平衡状态,但是平衡时驾驶员对2条路径的理解行程时间存在较大差异。 相似文献
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基于动态用户均衡、系统最优分配的诱导方法,侧重路网需求的宏观预测和调节,难以准确辨识道路拥堵点的关联车流,制约了诱导效果。为精准调控致堵车流,有效缓解常发性拥堵,研究基于需求溯源的主动交通诱导方法。遵循靶向诱导的思路,分析车辆行驶轨迹和常发拥堵点的交通流关联性,运用卡尔曼滤波对关联车流进行短时预测,在此基础上,结合流量占比、路径饱和度等指标,对诱导目标车流进行优选。同时,从负荷均衡的角度出发,基于路段与路径交通流的时空关联更新路网交通状态,建立以饱和度均衡为目标的主动诱导优化模型。仿真结果表明:相比反应型诱导与基于路径偏好的主动型诱导,所提方法使常发拥堵点的车均延误、停车次数等下降30%~60%,路网车均延误、停车次数等下降10%~15%,模型收敛速度提高,交通效益提升,验证了该方法的有效性。 相似文献
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降级路网的认知及交通流平衡分析模型 总被引:6,自引:3,他引:6
为定量衡量因路段降级原因导致路网通行能力的丧失量,分析出行者在降级路网中的路径选择行为将导致何种网络交通流平衡状态,通过将降级路网划分为车流外界因素导致路段可通行能力降级和路段上车流量增加导致道路服务水平的下降两种类型,辨别旅行时间长短与旅行时间波动对出行者路径选择行为的影响,推导出同时考虑这两方面因素影响的可变路径旅行时间风险度量;在此基础上建立了降级路网中的交通流平衡分析模型,该模型满足存在性和惟一性,并能正确描述出行者对降级路网结构认知差异性情况下的网络交通流平衡状态。通过实例展示了不同旅行可靠性要求下,出行者对路径旅行时间长短的权衡关系以及整个路网交通流平衡结果。 相似文献