动态重规划的多目标路径产生方法研究

随着城市现代化发展,交通问题越来越突出,为解决这些问题,智能交通加速发展,合理优化资源分配成为一大焦点。因此,提出一种动态重规划的多目标路径产生方法,主要分为路径选择模型以及路径优化算法两个方面。提出基于时间最短、距离最短、拥挤度最低三个目标的多目标路径选择模型,确定路径求解算法,改进竞争学习神经网络确定拥挤度分类,通过逆向A*算法进行全局路径优化。当检测到路网信息发生变化时,将新信息反馈到系统中,通过增量更新算法进行动态更新,从而实现实时动态路径规划。最后,根据北京市某片区路网情况进行模拟,验证算法的可行性和有效性。     

动态车辆路径问题中的实时最短路径算法研究

分析了现有算法处理动态车辆路径问题时的缺陷,提出了一个动态网络环境下的实时路径评估模型,在此基础之上构造了一个改进的Dijkstra双桶算法.该算法能根据静态和动态的交通信息找出客户之间的实时最短路径,并对车辆的旅行线路进行调整,具有对随机事件和突发事件进行实时处理的能力,已用于解决动态车辆路径问题.实验结果表明,该算法能在动态网络环境下找到实时的最短路径,减少车辆旅行的总成本.     

基于最小费用最大流算法的冲突车流分配

从最短路径角度研究交通分配问题,利用Dijkstra算法求解最短路径,根据道路容量和运行时间的限制,得出非冲突车流的优化路径,在此基础上假设冲突发生,采用设置优先通行规则与最小费用最大流算法相结合,实现有交通冲突情况下的交通流分配。     

面向城市交通网络的 K 最短路径集合算法

在城市交通网络中,为了优化交通流,需要搜索到符合出行需求 K 最短路径,并 将 OD（Origin-Destination）交通流合理分配到这些路径上.本文主要对搜索符合出行需 求的 K 最短路径搜索算法进行了研究,解决了已有算法仅能搜索出单条满足最短及 K 最 短条件路径的问题.根据 Wardrop 第二原则及路段阻抗函数理论,分析了路径集合搜索方 法对优化城市交通流的必要性,并定义了城市交通网络中 K 最短路径集合的概念及选择 条件,提出了一种面向城市交通网络的具有多项式时间复杂度的 K 最短路径集合搜索算 法.仿真结果表明,本文所提算法可以搜索出满足出行需求的所有 K 最短路径集合,在该 路径集合上进行交通流分配的效果明显优于传统方法.     

应急车辆动态路径选择的两阶段优化模型

为研究突发事件情境下交通路网动态变化时的应急车辆路径选择问题，提出应急车辆动态路径选择的两阶段调度优化模型。通过结合路网动态状况和应急救援特征，建立基于最大路径可靠度和最短行程时间的两阶段优化模型；通过混沌搜索改进布谷鸟算法初始种群，并加入蛙跳算法改进局部搜索操作，设计混合布谷鸟算法，改善全局寻优能力；以某市某区部分区域路网为例，将该区域路网实时交通数据应用于模型和求解算法中。实验表明，利用两阶段优化模型和算法编码方案能成功获得出发点到救援点的动态可靠路径，相同行驶路径情况下模型与算法求解的最短行程时间与实地驾车获得的最短行程时间最大误差不超过8%，说明优化模型可行。3 种不同算法求解K最短路径的结果发现，混合布谷鸟算法得到的最短行程时间比粒子群算法和 经典布谷鸟算法得到的结果都要小，且计算时间最短，表明混合布谷鸟算法求解的结果最优，性能最好。     

基于最优化思想的城市交通流分配

介绍了用矩阵迭代法求最短路径问题．该方法与现在经常应用的Dijkstra算法（即标号法）相比，具有计算简单且计算量小的优点，能够在求得任意交通节点之间的最短距离的同时显示出所走路径，这是其他算法所不具备的突出优点．给出了矩阵迭代法求最短路径的具体方法，以某中等城市为例进行了最短路径的寻优和交通流分配，该实例证实了该方法的应用价值．     

基于遗传算法的路径安排

讨论了城市道路中的路径安排问题,对遗传算法的编码问题进行了改进,并使用了一种新的编码机制.最后,运用VC 解决了城市道路的最短路径问题.     

基于GIS的区域交通最短路径算法研究与实现

在研究各种最短路径算法的基础上选用Dijkstra算法,基于GIS对区域交通网络最短路径问题进行分析。指出了区域交通网络独有的特点及建立网络模型时需要注意的问题。通过加入起点到终点的导向对传统Dijkstra算法在时间复杂度方面进行优化并结合西安城区交通网络案例实现优化后的算法。     

基于Dijstra算法群布型立交匝道优化

针对多目标最短路径的问题采用线性加权Dijstra算法.在立体交通规划布局阶段,考虑其相互作用关系,提出群布型立体交叉的概念及用最短路径法优化匝道设计的实用方法.以重庆绕城高速公路与射线之间的界石、一品、南彭立交为例,检验该方法的实用性.     

基手Dijstra算法群布型立交匝道优化

针对多目标最短路径的问题采用线性加权Dijstra算法。在立体交通规划布局阶段，考虑其相互作用关系，提出群布型立体交叉的概念及用最短路径法优化匝道设计的实用方法。以重庆绕城高速公路与射线之间的界石、一品、南彭立交为例，检验该方法的实用性。     

基于图论的物流配送线路问题研究

以连锁企业城市配送中心辐射范围内的三级物流配送为研究问题,通过分析旅行商问题与哈密尔顿回路的对应性,在证明哈密尔顿回路存在性的基础上,应用图论优化方法获得满足最小费用流的哈密尔顿回路,从而求解城市配送系统范畴内的区域配送线路问题。通过实例分析,该方法在求解此类问题的可行性和优越性得到了验证。     

基于图论的物流配送线路问题研究

以连锁企业城市配送中心辐射范围内的三级物流配送为研究问题,通过分析旅行商问题与哈密尔顿回路的对应性,在证明哈密尔顿回路存在性的基础上,应用图论优化方法获得满足最小费用流的哈密尔顿回路,从而求解城市配送系统范畴内的区域配送线路问题。通过实例分析,该方法在求解此类问题的可行性和优越性得到了验证。     

Optimization of Operational Route in AS/RS Based on Particle Swarm Algorithm

Optimization of the operational route in the automated storage/retrieval system (AS/RS) is transformed into the traveling salesman problem. To make the moving distance of the storage/retrieval machine shortest, we carry out a group of tests where 20 goods locations are chosed. Using PSO for operational route of AS/RS, the operation time can be shortened by about 11%. The experiments indicate that under the same conditions, the more the goods locations are, the higher the operation efficiency of the storage/retrieval machine is.     

人工蚁群算法理论及其在经典 TSP 问题中的实现

人工蚁群算法是一种新型的模拟进化算法也是一种随机型智能搜索寻优算法.较系 统地总结了这一算法的基本理论.分析了其基本摸型和算法在TSP问题中的实现方式给出了 改进算法及其在多点通信路由问题中的应用.并对人工蚁群算法的优化性能进行了分析讨论.     

Novel Local Search Method for the Traveling Salesman Problem

A new local search method for the traveling salesman problem based on an original greedy representation of solution space and neighborhood structure is proposed. First, a partial closed route that only consists of three cities is given; then other cities are added to this route by a greedy procedure successively. Implemented on a personal computer, this algorithm finds optimal solutions for 24 out of 27 standard benchmarks, and outperforms the Full Subpath Ejection Algorithm (F-SEC) proposed by Rego in 1998.     

基于可靠性最短路的实时定制公交线路优化研究

为实时优化定制公交线路，提出一种基于可靠性最短路的线路优化方法，在复杂的交通环境中，可以高效的将乘客送达目的地. 对可靠性最短路进行问题描述，建立可靠性时空网络；给出求解可靠性最短路的算法步骤，构建乘客和定制公交运营商总成本最小的目标函数，采用禁忌搜索算法对问题进行求解；最后，以某市定制公交路网进行实例分析. 结果表明：与最短路线路方案比较，所提方法更接近于实际运营；在高峰时段，交通拥堵的情况下，所提方法可以提高车辆的可靠性，提升定制公交线路的服务水平.     

基于可靠性最短路的实时定制公交线路优化研究

为实时优化定制公交线路，提出一种基于可靠性最短路的线路优化方法，在复杂的交通环境中，可以高效的将乘客送达目的地. 对可靠性最短路进行问题描述，建立可靠性时空网络；给出求解可靠性最短路的算法步骤，构建乘客和定制公交运营商总成本最小的目标函数，采用禁忌搜索算法对问题进行求解；最后，以某市定制公交路网进行实例分析. 结果表明：与最短路线路方案比较，所提方法更接近于实际运营；在高峰时段，交通拥堵的情况下，所提方法可以提高车辆的可靠性，提升定制公交线路的服务水平.     

基于MapInfo的城市公交出行最优路线算法研究

根据城市交通网络的特点,利用动态分段技术建立的基于MapInfo的动态分段数据结构,充分考虑了乘客出行心理,同时设计出了公交出行最优路径算法,已经济南市公交信息查询系统的实践证明,提高了乘客出行的便利性和高效性。     

一种基于灾变的单亲遗传算法

遗传算法存在着计算时间过长和易导致早熟收敛等缺点。单亲遗传算法不使用基本遗传算法常用的交叉算子,简化了遗传操作过程,且不要求初始群体具有广泛多样性,计算速度较快。但单亲遗传算法使用加快收敛速度的选择算子时,仍容易导致早熟收敛现象。模拟自然界中导致生物大规模灭绝的灾变现象,引入灾变的概念来保证解空间的多样性。提出灾变发生时机的判定方法。将此算法应用在旅行商问题上,实验结果证明了该算法的有效性。