多属性随机时间依赖网络路径优化

为了改善实时交通诱导,根据交通网络中路段属性具有随机时间依赖性的特点,将路段各属性定义为关于时间的离散随机变量,建立了多属性条件下随机时间依赖网络路径优化模型.基于信息熵的多属性决策方法,设计了模型的求解算法;优化了网络节点的搜索顺序,使每个节点的信息只通过一步更新就可得到,从而获得多属性条件下所有节点到给定终点的路径选择结果,出行者可以根据到达某节点的具体时刻选择行进方向.最后,通过算例给出了算法的实现过程,并说明了随机时间依赖网络不遵从“先进先出(FIFO)”条件.     

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已有旅行时间预测方法多是针对高速公路、城市快速路和主干道路的路段,而针对城市一般道路,及路径旅行时间预测的研究则相对不足.本文提出一种基于案例的旅行时间预测算法.算法的基本原理为,在轨迹数据建模的基础上,建立动态更新的、包含多个属性的历史旅行样本数据库,然后根据出行时间及环境信息从案例库查找匹配案例,其结果经过一定修正用于预测路径旅行时间.与基于路段的旅行时间预测方法相比,该算法具有较强的鲁棒性和可移植性,受空间路网和数据样本量的影响较弱;并且在相同数据样本量和路网空间覆盖率的情况下,该算法预测精度高于对比算法.     

考虑自行车步行影响的交通平衡综合分析模型

步行和自行车等外界因素对机动车流的影响也具有随机性,但是这种影响更多地表现为可预见性和可控制性(尤其从交通管理的角度来看),可以说这种影响将导致可预见性的路段实际通过能力降级,并且可预见性特征使得这种影响不同于随机用户平衡中路段旅行时间的感知误差.笔者通过区分路段通过能力降级因素为内因(路段上车流量增加导致道路服务水平降级)和外因(由与路段上与车流量无关的外部因素,如随意过街人流、自行车流等外部因素,引起的道路通过能力降级),并且区分路段旅行时间为通行能力降级路段上行程时间和排解交通拥堵花费的滞留时间两个构成部分的基础上,建立了考虑自行车步行影响的交通平衡综合分析模型;通过对路段参数敏感性分析和实例对照,既展示了该综合分析模型-路径期望旅行时间平衡分析模型与确定性网络用户平衡分析模型的差异性,又展示了路径期望旅行时间平衡分析模型能较好地再现人们对道路路段通行能力降级情形下的车流路径选择行为.     

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研究在具有过去的统计信息及实时信息条件下的交通网络上的路径生成问题 我们假定路段通行时间具有一定的概率分布，这一分布从过去的统计数据得到，而当旅行者到达某一节点时，以该节点为起点的路段的通行时间作为实时信息被告知。在以上条件下，我们给出一种自适应算法来实时地生成一条路经，使得在某一预定时刻以前到达目的地的概率最大这个概率是衡量路径的时间可靠性的尺度，因而我们称相应算法为reliable routing algorithm。与之对应，我们注意到在以往的研究中，衡量路径优劣的有平均通行时间长短等等尺度。     

基于GPS的路段旅行时间和速度估计算法研究

GPS已经广泛应用于交通领域。本文探讨了利用GPS车辆定位信息,进行路段旅行时间和路段平均速度估计的相关算法。重点讨论了在GPS返回数据的不同情况下,进行旅行时间的推算,以及平均速度的估计。通过路上试验,说明该算法能够得到路段合理的旅行时间和平均速度,能够描述路网的运行状态。     

基于FCD的旅行时间估计算法研究

根据FCD(Floating Car Data浮动车数据)的特点建立基于FCD旅行时间估计的Kalman滤波模型以及BP神经网络模型,运用上述两种模型进行路段旅行时间短时预测,路段平均旅行时间为输入变量,输出预测路段的旅行时间,并用实测数据进行分析验证.结果表明,针对路段短时旅行时间估计,Kalman滤波模型方法的预测精度要优于BP神经网络方法.     

考虑自行车步行影响的交通平衡综合分析模型

步行和自行车等外界因素对机动车流的影响也具有随机性，但是这种影响更多地表现为可预见性和可控制性(尤其从交通管理的角度来看)，可以说这种影响将导致可预见性的路段实际通过能力降级，并且可预见性特征使得这种影响不同于随机用户平衡中路段旅行时间的感知误差．笔者通过区分路段通过能力降级因素为内因(路段上车流量增加导致道路服务水平降级)和外因(由与路段上与车流量无关的外部因素，如随意过街人流、自行车流等外部因素，引起的道路通过能力降级)，并且区分路段旅行时间为通行能力降级路段上行程时间和排解交通拥堵花费的滞留时间两个构成部分的基础上，建立了考虑自行车步行影响的交通平衡综合分析模型；通过对路段参数敏感性分析和实例对照，既展示了该综合分析模型．路径期望旅行时间平衡分析模型与确定性网络用户平衡分析模型的差异性，又展示了路径期望旅行时间平衡分析模型能较好地再现人们对道路路段通行能力降级情形下的车流路径选择行为．     

浮动车数据在车辆路径问题中的应用

利用浮动车信息采集系统预测路段行程时间,实现对带时间窗的混合车辆配送路径选择的优化.提出了带时间窗的混合车辆路径选择优化问题的求解模型;设计了浮动车地图匹配和路段行程时间预测算法,以实现对路段行程时间的预测,并通过给出的成都市浮动车数据证明了所提出的算法比同类算法更有效——地图匹配率提高6%,路段行程时间预测值与实测值的拟合度更高,运输总费用节约24%.     

危险品运输路径多准则优化模型及求解算法

针对多种类型的危险品在有风险控制的路网内运输问题,考虑不同运输决策 者的路径选择需求,建立风险约束下的多准则路径优化模型.根据路段/路径的风险阈值, 以及各类危险品产生的风险测度,设计了一种双向拓扑搜索算法,通过删除原路网中非 可行路段和非可用节点,生成不同类别危险品的剩余运输网络.利用改进的标号算法,在 剩余网络中搜索不同准则下的最优路径,生成非支配路径集合.给出了不同路径之间关键 路段的调整策略,并分析了获取非支配路径集合的计算时间复杂度.最后,通过算例验证 了模型和算法的有效性.     

基于改进Dijkstra算法的高速公路 应急疏散路径规划

为解决采用传统Dijkstra 算法在高速公路应急疏散规划路径中存在可用性差的缺陷,考虑 高速公路路网中有通行容量及条件限制的节点和路段特征,对其进行改进,提出容量限制节点的 表征方式及流量计算方法,并根据待疏散车辆特征对具有限高、限重属性的路段进行筛选,提出 分类路径规划方法。最后,以河南省高速公路局部路网疏散路径规划问题为基础设计算例,分别 采用传统算法和改进Dijkstra 算法对高速公路应急疏散路径进行求解。结果显示,传统算法得到 的路径规划及交通量分配结果中,容量限制节点上游路段的分配交通量高于节点容量,在节点处 形成疏散瓶颈,且对于规划路径中有限重条件的路段,案例中超重车辆无法使用该路段疏散;相 比而言,由改进算法得到的路径规划及交通量分配结果则不存在上述问题,从而使得疏散效率和 疏散路径的可用性得到了保证。