基于双层规划模型的城市快速路匝道优化设置研究

匝道设置是城市快速路设置的关键问题之一.本文通过对匝道设置问题的分析,对城市快速路周边道路网络设计问题进行深入的研究,并采用双层规划模型描述问题.其中上层规划模型是从交通规划者的角度出发,在各种约束的前提下,设计合理的匝道布局,使得交通出行达到系统最优:而下层从用户的角度出发,采用变需求的用户平衡模型来描述用户的出行规...     

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。     

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研究了求解城市交通连续网络设计问题的模拟退火算法参数选择原则。采用双层规划模型来描述固定需求下的城市交通连续网络设计问题,其中上层问题的目标函数为整个网络的总阻抗和总投资额之和,下层问题则是用户平衡配流模型。利用模拟退火算法求解上层模型,下层模型则采用基于路径的GP算法进行求解。本文首次采用了灵敏度分析方法分析参数选择对模拟退火算法求解连续网络设计问题影响,比较了各个参数对算法结果及时间的影响,确定了参数的选择原则。根据上述分析方法得到的参数选择原则来设定参数的取值,能够提高算法的执行效率和收敛精度。     

基于可靠性分析的区域灾害应急物流网络设计

为了设计能够最大限度地抵御自然灾害破坏并满足应急物资和抢险救援需求的物流网络,从系统可靠性角度出发,提出了区域路网应急连通可靠性的概念.运用双层规划方法构建了网络设计模型,上层模型为物流运行总时间最小和系统应急连通可靠性最大的双目标规划模型,下层模型为固定需求用户平衡配流模型.将双目标函数转化为单目标函数后求解上层模型,用改进模拟退火优化算法求解整个双层规划模型.结果表明:在相同投资约束下,上层模型中增加系统应急连通可靠性最大的目标函数后,网络最大关键度由821.55降至32.66,物流总代价降低了0.22％,物流运行时间不变.实际网络最优方案的设计应综合考虑物流效率与系统可靠性.     

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路网容量可靠性是评价路网综合性能的重要指标之一,已越来越受到路网规划者和交通管理者的重视,而现有评价方法大多在确定路网最大容量过程中并没有综合考虑服务水平的约束。本文为在路网容量可靠性评价中更好地体现出行者及管理者对服务水平的要求,新建了基于服务水平约束的路网容量可靠性双层规划模型,以行程时间增量系数和饱和度系数为约束构建上层规划,结合用户路径选择行为的特点,选用SUE(随机用户平衡)分配模型作为下层规划。采用遗传算法和Monte Carlo 仿真相结合的方法求解容量可靠性模型。并给出了算例.计算结果表明,该模型能够较好地体现不同服务水平要求下的路网容量可靠性,并为城市路网规划、管理及路网性能的改善提供依据。     

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。     

铁路物流中心规模设计优化模型研究

构建了铁路物流中心规模设计优化的双层规划模型.上层规划考虑了铁路运输成本、公路运输成本及建设成本,使系统总成本最小;下层规划使用变分不等式模型描述用户选择铁路物流中心的均衡态.采用EDO算法进行求解.算例验证了模型及算法的可行性与有效性.     

基于双层规划的危险货物配送路径鲁棒优化

针对不确定环境下带时间窗的多配送中心危险货物配送路径优化问题, 提出一种含鲁棒控制参数的鲁棒优化方法; 综合考虑危险货物运输风险、运输费用和服务时间窗, 构建了危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化模型, 上层模型追求运输风险和运输费用最小化, 下层模型采用用户均衡交通分配模型; 根据Bertsimas-Sim鲁棒优化理论, 对含有不确定参数的上层模型进行鲁棒对等转化; 联合增强型Pareto遗传算法和Frank-Wolfe算法构建了求解多目标双层鲁棒优化模型的混合算法, 采用3段式编码和解码方法、等位匹配交叉操作以及翻转变异等遗传操作方法求解上层模型, 采用Frank-Wolfe算法求解下层用户均衡模型; 以经典的Sioux-Falls交通网络为例, 对含有3个配送中心、7个需求点的危险货物配送路径优化问题进行案例分析, 以验证模型及其算法的合理性。研究结果表明: 当鲁棒控制参数分别为0、30和60时, 构建的混合算法能分别快速得到3、2和3组鲁棒最优解, 且所有解均为包含具体运输路段和发车时刻的配送方案, 而非配送顺序; 该混合算法与传统两阶段启发式算法相比, 运算时间能节省54.74%。可见, 该混合算法无论是在求解效率上, 还是在解的表达形式上均优于两阶段启发式算法, 能较好地完成不确定环境下危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化任务。      

停车需求分布的双层规划模型及算法

针对停车需求给定条件下的停车设施选择问题,建立了描述停车设施选择和出行路线选择行为的双层规划模型,并基于在部分增广乘子法中嵌套Frank-Wolfe算法的思路设计了求解模型的有效算法.上层模型在满足停车需求和设施停放车辆数有限条件下,力图最小化实际停车需求分布与期望分布间的差异.下层模型假设出行者路线选择行为遵循用户均衡原则.上下层模型通过设施选择概率函数实现有效关联.部分增广乘子法中嵌套Frank-Wolfe 算法求解上层模型可以有效利用上层模型的单纯形式约束特征.算例分析验证了新模型与算法的有效性.研究结论拓展了现有理论的应用场景,为相关研究提供了新的建模分析思路.     

弹性需求下拥挤道路收费的模型与算法研究

拥挤道路收费作为交通需求管理的一种有效措施在许多国家和地区开始提倡。研究了弹性需求下的拥挤道路收费问题,建立了双层规划模型,其中上层模型以用户盈余最大化为目标,下层模型满足弹性需求下的随机用户平衡(SUE)。基于双层模型求解的复杂性,设计了一个基于步长加速法和惩罚函数法的启发式算法,实例计算表明该模型与算法是有效的。     

具有模糊系数的运输投资多目标0—1规划研究

以运输投资项目投资的问题为背景,建立了具有模糊系数的运输投资问题的多目标线性０－１规划ＦＩＭＯＬＰ数学模型,运用模糊集合理论,将ＦＴＩＭＯＬＰ问题转化为求解目标函数值相对决策者理论值的最大满意度水平问题,并给出了求解的算法步骤,为运输投资决策提供了基础。     

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交通网络设计问题是交通规划理论的一个重要组成部分,即在资金有限且考虑出行者决策行为的情况下,制定最优投资策略.由于人工费、材料费和使用费等的不确定性,路段的修建成本存在不确定性.本文通过改进预算投资约束,应用鲁棒优化的方法同时考虑出行者的路径选择行为,建立路段修建成本不确定的交通网络设计的鲁棒模型,并利用基于割约束的混合整数线性规划算法求解此模型,进而得到一个受修建成本扰动较小的鲁棒最优解.通过算例表明,在修建成本不确定的交通网络设计中,本文提出的鲁棒优化方法可以得到比传统确定性问题更加可靠的解.     

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通过研究多阶段综合交通网络设计问题,本文提出需求不确定条件下双层规划模型.上层规划为在资金预算约束下实现所有需求情景下消费者剩余的最大化,下层规划在上层规划的网络投资决策下,考虑了多种运输方式的协作、流量均衡和能力负荷约束,实现不同需求情景对应的消费者剩余最大化.并通过算例分析对模型和算法的有效性进行验证.与已有的研究相比,本文所建立的模型能够同时优化综合交通网络的最终形态及其建设时序,既考虑了各年度交通基础设施建设与交通需求的协调发展,又体现了交通方式间的协作与平衡发展,为区域综合交通网络的逐步完善提供较好的辅助决策支持.     

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研究混合交通网络设计问题,以交通网络总阻抗最小为目标,在建设资金的约束条件下给出了双层规划模型。将模拟退火算法中的退火策略引入到免疫克隆算法中,设计了求解模型的免疫克隆退火算法。算例验证了算法的可行性,并通过与模拟退火算法比较证明了设计算法的有效性。最后,在给定不同建设资金的约束条件下进行了灵敏度分析,并讨论了投资成本与网络总阻抗、建设资金约束与网络设计决策的关系。     

Mixed Transportation Network Design Based on Immune Clone Annealing Algorithm

This paper focuses on the mixed transportation network design problem. A bi-level programming model, constrained by investment budget, is developed to minimize the total impedance of transportation network. The immune clone annealing algorithm, which is designed by combining annealing tactic of simulated annealing algorithm and immune clone algorithm, is introduced to solve the proposed bi-level model. Compared with simulated annealing algorithm, the feasibility and effectiveness of the model and the algorithm is demonstrated through a numerical experiment. The sensitivity analysis on different investment budget constraints is provided, as well as the relation between investment cost and the total impedance of network, investment budget constraint, and decision on network design.     

考虑速度限制的连续交通网络设计问题

本文提出了一个考虑车速限制的双目标连续交通网络设计问题,旨在通过合理的路段拓展与限速策略提高网络交通运行效率和减少交通系统的环境污染.构建了一个双目标双层规划模型来描述提出的交通网络设计问题.其中,上层问题从交通管理者的角度出发,以系统总阻抗与总投资额之和最小及网络总的车辆尾气排放最小为目标,制定最优的网络设计方案和不同时段最优的限速方案;下层问题基于用户平衡准则,描述不同时段出行者的路径选择行为.设计了基于非支配排序的遗传算法对提出的双层规划模型进行求解,并采用数值算例验证了提出的模型与算法的有效性.     

综合交通系统“多网合一”交通分析模型与算法

为解决综合交通体系中不同交通方式各自为政、条块分割的问题，研究了综合交通体系融合发展中缺乏一体化交通分析技术的瓶颈，提出了以交通枢纽为关键，覆盖铁路、公路、水运、航空、管道以及城市道路的“多网合一”的物理网络与虚拟网络拓扑结构模型; 构建了服务各交通运输方式、结果量化可比的交通阻抗函数模型与优势运输距离模型; 研发了异质交通网络环境下的一体化交通分配模型与算法，提出了综合交通系统客运组合出行与货运多式联运的交通量分析方法，形成了服务于综合交通系统一体化融合发展的交通分析模型与技术体系; 通过完全自主的“交运之星——TranStar”综合交通版交通仿真分析软件，搭建了综合交通系统虚拟仿真平台，实现了对大规模综合交通网络规划建设与运行管理的快速响应，并验证了分析模型与算法的可行性。研究结果表明:相比传统分析方法，提出的交通分析模型与算法可满足“多网合一”条件下综合交通系统的各类分析需求; 利用提出的交通分析模型与算法对综合交通网络的交通流量进行分析，相对误差不超过3%，平均误差不超过2%，分析结果精度高，满足工程实践要求。      

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研究了考虑可持续发展的混合型交通网络设计问题的优化模型和算法. 利用双层规划模型描述问题,其中上层模型是以方案总投资费用和汽车废气排放量最小化为优化目标,并受占用土地规模和路段负荷度的约束,下层模型为确定型的交通网络平衡配流模型. 使用路段等级决策变量将问题离散化,并基于模拟退火算法和基于路径的梯度投影算法进行模型求解. 算例计算表明,优化后的交通网络不仅拥堵状况得到显著缓解,而且路网内汽车废气排放量下降幅度也非常明显. 这都证明本文所提出的双层规划模型和求解算法是一种研究可持续发展环境下交通网络设计问题的有效方法.     

基于自适应小生境遗传算法的混合交通网络设计双层规划模型

在现有的交通网络设计问题研究基础上,采用双层规划模型来描述混合网络设计问题,其中上层模型综合考虑网络阻抗、投资额以及CO的排放总量三方面因素,建立起以三者之和最小为目标的优化函数;下层模型为用户均衡模型。根据所建模型的特征,利用一种基于自适应方法和小生境技术的改进遗传算法进行求解。实例计算证明：此模型和算法是研究混合交通网络设计问题的有效方法。     

系统最优的动态交通网络流分配模型的研究

智能交通系统是一个复杂的大系统。交通网络配流是智能交通系统的一个关键问题,其中对交通网络配流模型的建立和算法的设计是非常重要的。通过建立系统最优的动态交通网络流分配的最优控制模型,并经过一系列的积分变换转化为一种简单而特殊的非线性规划问题。文中只是局限于对最优控制模型进行化简,目的是为了进一步研究已简化模型的有关性质和算法的设计。