改进的Logit多路径分配模型及其求解算法研究

通过对多路径Logit分配模型及经典的Dail算法的研究,并针对Logit分配模型及Dail算法的缺陷,提出的一种改进的Logit模型及相应改进的Dail法,对交通分配及速度求解速度都有非常重要的意义.     

基于改进蚁群算法的高速公路疏散路径研究

根据高速公路应急疏散的特点,在交通分配中应用改进蚁群算法模型。首先引入路段交通量和通行时间函数作为算法转移规则的一部分,从而在进行搜索时优先考虑容量大和通行时间较短的路径。其次通过实验分析蚁群算法参数对计算结果和收敛速度的影响,给出了最优的参数组合。最后将最优参数组合应用于改进蚁群算法中,并通过仿真实验将改进蚁群算法与基础蚁群算法的路径搜索结果进行对比。结果表明:采用最优参数组合的蚁群算法不但加快了搜索速度,而且优化了全局最优解,通过基于GIS的高速公路应急疏散系统进行路径分析,得到系统最优的可视化疏散路径。     

环境导向的城市交通分配模型综述

交通分配是智能交通诱导和控制的重要理论依据,研究基于因素的城市交通分配模型极具理论价值和实际意义。考虑环境因素的交通配流问题还刚刚起步,无论是模型的构建还是算法的设计与改进都仍有待于进一步的研究和探讨。系统地综述了目前国内外基于环境因素的交通分配的典型模型和算法,并提出其今后需要改进和发展的方向。     

环境导向的城市交通分配模型综述

交通分配是智能交通诱导和控制的重要理论依据，研究基于因素的城市交通分配模型极具理论价值和实际意义。考虑环境因素的交通配流问题还刚刚起步，无论是模型的构建还是算法的设计与改进都仍有待于进一步的研究和探讨。系统地综述了目前国内外基于环境因素的交通分配的典型模型和算法，并提出其今后需要改进和发展的方向。     

PageRank算法权威值均分的改进

在分析PageRank算法模型基础上,针对该算法存在的对所链接页面平均分配权威值问题进行了说明,并分析了部分国内外学者的改进思想,提出了笔者的改进算法.在原算法基础上通过嵌入页面转移概率,保证了权威值的合理分配,实验结果表明,改进的算法提高了网页排序的精确度.     

基于动态罚函数的铁路车流分配与径路优化模型

为解决铁路车流分配与径路优化模型中的难约束问题，避免群智能算法在应对该问题时难以求解的不足，提出了一种基于惩罚函数的约束优化方法. 首先，在车流分配及径路优化基本模型的基础上设置虚拟弧，在目标函数中增加惩罚项的方式松弛掉模型中的弧段能力约束，同时对惩罚项中的惩罚力度和惩罚因子设计动态更新的策略；然后，将改进灰狼算法（improved grey wolf algorithm，IGWO）应用于车流分配与径路优化模型的求解；最后，结合某一地区的路网数据，对改进前、后的模型和算法进行对比分析. 算例结果表明:与改进前的模型相比，引入惩罚项之后，IGWO可以在限定的范围内找到满足弧段能力约束的可行解；与灰狼算法（gray wolf algorithm，GWO）相比，IGWO计算所得的配流方案使OD （origin-destination）货流的平均绕行率和货物总走行公里数分别下降了2.6%和5.2%.      

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.     

基于自适应模型预测控制的智能车轨迹跟踪

针对传统模型预测算法在智能车辆轨迹跟踪的局限性,引入随道路曲率变化的速度自适应调节算法,设计轨迹跟踪控制器.设计目标函数及添加约束条件,通过Matlab/Simulink软件,在不同车速下与传统算法进行比较,仿真结果表明:不同的纵向车速对传统算法的轨迹跟踪有一定的影响,而对改进后的算法影响较小.尤其当车速较高时,改进后...     

用遗传算法解决固定需求交通平衡分配问题

为了提高交通量预测模型的可靠性,利用遗传算法的结构并行性将其用于求解固定需求交通平衡分配问题中。算法设计中采用多维并行交叉、变化的交叉率与变异率、优先策略及目标函数加惩罚项等改进措施,从而大大提高计算速度,减少了交通分配的时间,降低了分配的复杂性,为交通分配问题开创了一条新的途径,同时显示出遗传算法在交通规划中潜在的实用前景。     

基于改进行程时间估计模型的最优路径选择

为解决交通网络最优路径问题，提出改进的行程时间估计模型，并设计基于该模型的最优路径算法。行程时间估计模型在分段截断二次速度轨迹模型的基础上进行改进，用路段节点的到达速度代替同一出发时刻下测得的速度，通过构造在时间和空间上连续的速度轨迹来估计行程时间。首先，基于Yen′s KSP算法以路段距离为阻抗求解K条最短路径；其次，分别用改进的行程时间估计模型估计K条最短路径的行程时间；最后，以行程时间为成本选择最优的路径。通过Sioux Falls网络的数值试验验证模型和算法的有效性和优越性。试验结果表明：改进的分段截断二次速度轨迹模型相比于原始模型精度平均提高了65%；算法的最优路径结果能减少路径经过的交叉口数和缩短最优路径的总长度，而且最优路径的行程时间估计结果 与真实值的MAPE保持在3%内。     

Logit�����������ģ�͵ĸĽ�Dial�㷨

研究Logit随机网络配流模型及实现模型求解的Dial算法,针对原模型及算法的缺陷,通过引入路段长度相关的容错系数指标重新定义有效路径的判定条件,在此基础上提出一种改进的Dial算法,并应用于Logit随机网络配流模型中.改进算法在不降低原算法精度下不仅保留了原算法的无需路径枚举、计算效率高等优越性,而且满足实际出行者偏好在较短路段上“迂回”选择潜在有效路段的特点.最后通过一个路网实例对2种算法的配流结果进行了对比.结果表明,改进的算法避免了原算法缺陷导致的结果异常,配流效果更加符合实际,其计算效果明显优于原算法.     

基于广义巢式Logit 的多用户多准则随机 用户平衡模型

介绍了广义巢式Logit 的基本理论,在此基础上,考虑具有不同时间价值的多种 用户类别出行者,构造了基于广义巢式Logit 的多用户多准则随机用户平衡的等价数学 规划模型,并对该模型的等价性和唯一性进行了证明.设计了求解所提出的随机用户平衡 模型的基于路径的相继平均法,通过一个算例验证了所设计算法的有效性. 分析了分散 系数变化对交通分配结果的影响,最后与多项式Logit 的分配结果进行对比.算例结果表 明,本文所提出的模型能够克服多项式Logit 模型的IIA 特性,设计的算法具有较高的求 解效率.     

基于转向的Logit交通分配算法

为避免交通分配中传统的网络扩展法在处理转向延误时的缺陷,通过分析网络基本要素节点、路段和转向之间的拓扑关系,借鉴Dial算法的基本框架,设计了一个基于转向的Logit交通分配算法。该算法以源点至路段的含转向延误的最短路径长度为依据处理各条路段,正向计算转向权重,反向分配路段流量和转向流量。算法计算结果与Logit路径流量和Dial算法数据相一致,该算法可直接求解既满足Logit路径选择概率又考虑转向延误对交通分配影响的路段流量和转向流量模式,而且Dial算法是其在转向延误为零时的一个特例。     

一种基于多元Probit模型的随机网络配流加载算法

为了改善基于Logit模型的随机网络配流加载算法的两个不足之处,本文提出了基于正态分布的Probit模型的随机网络配流算法。假设路段的广义交通时间服从正态分布,然后用蒙特卡洛模拟法对提出的算法进行求解。最后,用一个简单的交通网络例子对提出的算法进行验证分析。在算法求解过程中,运用Matlab对路段广义交通时间随机抽样,再对网络进行全有全无分配,将交通流量分配到起终点间的每一O-D对的最短路径上。应用Probit模型进行配流加载,其路径选择概率更接近实际更加合理,是一种值得推广的交通配流加载模型。     

基于时刻表的公交配流算法研究

目前公交配流多基于发车频率,配流结果时刻信息度不高。为促进基于时刻表的公交网络配流研究,建立了改进的Logit模型,在传统Logit模型中引入公交路径独立系统以克服多条相似公交路径的相互影响。同时,建立了容量限制下基于时刻表的随机用户均衡模型(VRT-SUE),该模型考虑了车次容量限制并实现了SUE模型在公交网络上的配流。实例公交网络配流结果显示,改进的Logit模型比传统Logit配流结果更加合理,VRT-SUE模型满足车容量限制同时配流结果达到网络均衡状态,两种模型均可用于城市公交网络运营管理设计。     

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充分考虑城市轨道交通网络中影响乘客路径选择的主要因素,包括乘车时间、换乘次数和换乘时间,通过对换乘时间进行惩罚,构造了包括换乘在内的城市轨道交通网络的路径广义费用模型,基于随机效用理论分析了乘客的路径选择行为.根据最短路径费用定义OD之间的有效路径集合,同时,使用路径相对费用代替路径绝对费用,对传统Logit模型进行改进,提出基于改进Logit模型的城市轨道交通网络客流分配方法.采用基于图的遍历算法确定OD间的有效路径.最后,以2008年北京市轨道交通网络为研究对象,对模型和算法进行了分析和验证.     

大城市客运铁路枢纽客流分配模型

不同时段内,不同区位的旅客会根据不同的接驳方式及城际列车班次进行城际出 行.只根据城际间的出行成本无法准确地刻画旅客的出行.在已知不同时段内城市间各分区 OD客流、城际列车时刻表和铁路枢纽布局的前提下,构建城市内接驳交通网络;利用多项 Logit 模型,建立各个交通分区到铁路车站的接驳子模型;进而利用列车时刻表得到城际出行 成本,并考虑列车拥挤造成的成本增加,根据总成本最小原则及接驳子模型,构建分时段的铁 路枢纽客流分配模型.通过改进的MSA算法进行求解,得到各时段内各交通分区到铁路车站、 以及铁路车站之间的客流量.最后通过算例,对方法的可行性及有效性进行了验证.     

基于Monte Carlo模拟的Mixed Logit模型求解研究

Mixed Logit模型因能有效地避免其他离散选择模型的限制而被广泛地运用于交通领域,但由于它概率形式的非封闭性而导致了复杂的求解过程。从理论上证明利用Monte Carlo模拟方法求解Mixed Logit模型具有一定的合理性,并给出具体的求解步骤,可有效简化Mixed Logit模型的求解过程。     

基于影响度的有效路径集合的确定

在进行城市交通规划时,交通分配是一个关键步骤,有效路径集合的确定对随机交通分配的结果有很大影响.本文首先对基于Logit的主要交通分配算法进行了分析,指出了它们的不足;通过分析可知,有效路径集合的定义应考虑路径本身的性质及交通需求量的大小,然后根据一条路径对其它路径分配到交通流量的影响程度给出了路径影响度的定义,并依据...     

基于NL模型的交通方式划分

方式划分是交通规划理论的重要内容之一,传统的Logit模型忽略了各交通方式之间的相互关联性,在实际应用中导致各交通方式的分担率误差过大.NL模型在传统Logit模型的基础上加以改进,利用分层划分交通方式的原则,将具有相同特性的出行方式划分为一个层次,从而克服了传统Logit模型的IIA特性.通过算例验证,该模型具有较高...