适用于城市区域航拍的无人机航线规划研究

研究无人机在城市区域航拍过程中的航线规划问题,首先通过分析卫星图像,区分出重点区域与非重点区域;再进行数值图像处理,最终分割获得城市区域航拍的航点位置集合;并将问题转化为约束条件下的无人机抵达全部航点所需的时间最短及航线最优的优化问题。建立蚁群遗传混合算法,求解最终的优化航线。该混合算法具有传统的蚁群算法和遗传算法的优点,也解决了蚁群算法初期信息素的匮乏和遗传算法的冗余迭代,同时利用道路的基本信息来定义每条道路无人机拍摄的权重,以此来确定适应性函数和启发函数,从而避免了主观因素对结果的影响。最后给出实例分析,并以遍历算法结果为基准进行了比较,表明该混合算法能够获得最优航线且收敛速度快、稳定性好。     

路阻函数关系式推导及其拟合分析研究

路阻函数在交通分配过程中左右着路径的选择,目前广泛采用的路阻函数是美国公路局提出的BPR函数,但笔者在交通分配的实践过程中使用美国公路局推荐BPR参数得到的结果并不理想。论文推导了路段流量和路段通行时间之间的关系式,比较了BPR函数和推导关系式之间的差异,对推导关系式进行了指数抛物线拟合,并具有良好的效果(相关系数0.99),拟合方程可以作为路阻函数代替BPR函数。论文还对非拥挤路网的BPR函数参数进行了拟合,并获得较好效果。     

考虑健康损失的路阻模型的构建

运用高斯烟羽模型计算机动车尾气排放量,然后利用支付意愿法定量分析健康损失,同时考虑延误和健康损失构建考虑健康损失的路阻模型。根据实例,分别使用Transcad和新的路阻模型计算出2个路阻,并进行交通分配。结果显示2次交通分配的路网流量不同,表明考虑健康损失的路阻模型影响了人们的出行选择,可有效解决主干路拥挤,增加次干路车流量,协调整个路网车流量均衡,提高路网交通效率。     

基于数据预测的区域道路状态模糊判别

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。      

交通事故管理系统中路网分区优化模型的改进

结合先进的交通管理系统中事故管理的相关研究成果,本文在对交通事故处理过程进行详细分析的基础上,阐述了路网分区的重要作用及其主要影响因素;并对事故管理系统中的路网分区方法进行了研究,通过增加行程时间相当的约束条件,并改进优化目标函数,提出了路网分区的改进模型;最后,利用遗传算法,对两种优化模型进行了交通效益对比评价。本研究将对提高事故管理效率发挥积极作用,并为进一步建立事故管理系统提供理论支持。     

基于路网拥挤度的交通拥挤收费费率研究

针对交通拥挤路段收费费率的问题,建立了交通拥挤收费的双层规划模型,上层模型为最小化交通路网的拥挤度,下层模型为固定需求的用户平衡。在下层模型中广义出行成本函数考虑了出行时间、油耗和费率。并采用遗传算法进行求解。通过算例分析,得出结论:当广义出行成本函数考虑了油耗的因素时,要使路网的流量达到系统平衡状态,路段收费的费率是不相同的;合理的收费费率能获得最小的路网拥挤度,路网的拥挤度和用户总出行时间并不能同时达到最优。     

公路网分车型收费费率优化算法研究

结合山东省公路网联网收费的实际情况,建立了山东省公路网收费费率的双层规划模型,以描述路网管理者、收费道路经营者和车辆用户三者在费率决策中的博弈关系。采用弹性需求模式下的收费费率双层规划模型,选取山东省联网收费的一个路网,利用模拟退火和遗传算法的混合算法,对模型进行了应用和分析。验证结果表明,利用这种收费道路费率优化算法,不仅可以保证道路经营者能实现财务目标,而且能有效地均衡路网交通流量。     

危险品道路运输网络风险-成本综合优化研究

危险品道路运输具有双层特性,即风险和成本,在危险品道路运输网络规划中纳入该特性,并将影响其的因素细化为:运输距离、道路事故概率、道路上人口暴露、道路附近人口暴露、财产损失、环境污染和应急响应效率。利用层次分析法为上述因素进行了量化评定,计算出相关权重。建立了以政府需求的最小风险为上层目标函数、企业需求的最小成本为下层目标函数的危险品运输道路网络的双层规划模型。采用遗传算法,以Matlab为平台编写算法程序对模型进行求解。实例分析表明,利用遗传算法对双层规划模型求解,能够在危险品运输道路网络中迅速地搜索到一条同时满足风险与成本综合最小的路线,完成危险品运输道路网络风险与成本的综合优化。     

面向微观交通仿真的路网建模模块实现方法

路网描述模型是微观交通流仿真的基础,其建模过程较为烦琐。为了简化路网建模工作,设计了1个路网建模模块,为用户提供路网绘制、道路属性编辑及保存工具。该模块能自动提取绘图区及编辑区的关键信息,并通过转化算法快速建立路网数据库,为道路交通场景的三维可视化及微观交通仿真模型道路动态链表构建提供数据支持。实际效果表明,该路网建模模块能够快速生成路网相关数据,以动态链接库形式创建并嵌入到微观交通流仿真软件中,移植性较好。     

公路路政管理站点规划和巡视路线优化研究

采用遗传算法建立了公路路政管理站点规划选址优化模型,研究了路网中规划选址优化的多变量算法不易收敛问题,应用受限P 中心问题以减少管理站的备择点数目,从而减少遗传算法中染色体的基因长度,并按不同策略进行初始群体和种群的选择,加快收敛速度,从而提高算法的运算效率。针对高速公路巡视路线优化中最大巡路长度问题,采用贪婪算法和邻域搜索算法的结合求解最佳巡视路线,给出了问题的多目标函数优化模型和算法。     

分布式车载导航系统路线优化有约束A*算法

针对目前车载导航系统实时动态信息匮乏，而静态信息难以反映拥挤路网通行时间随机性的问题，基于畅通可靠度分析，提出了可用于分布式车载导航系统中的延误风险规避的准动态有约束的A^＊路线优化算法，从而在没有实时信息的条件下，可进行考虑阻塞可能性最小及通行时间最短双目标的路线寻优。通过路径搜索过程中的启发式加权，并设计反向A^＊算法改善A^＊的启发式函数，有效提高了有约束最佳路线搜索的效率，最后给出实例验证了算法的合理性及有效性。     

基于节点重要度的城市群城际道路公交线路规划

为解决城市群公交一体化推进中道路客运公交化和公交线路优化规划问题,通过构建城市群区域路网节点重要度评价模型对路网节点进行评价确定公交线路必经节点,以最优路径为目标,建立城市群各路段权重计算模型,通过蚁群算法求解,确定道路公交线路布局;以湖南长株潭城市群进行实例论证,求解结果表明该规划方法具有一定的可行性和实用性。     

考虑行程时间可靠性的阻抗函数及其应用

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。     

突发拥挤条件下城市道路网脆弱性识别

为了量化突发拥挤导致的城市路网的脆弱性变化,首先采用原始法对路网进行了拓扑,选取连通度与网络效率等路网特性指标从中观层面完成了路网的鲁棒性分析,进而生成了对路网鲁棒性有显著影响的改进路网。然后考虑改进路网中突发拥挤路段的排队容量限制,以路网总阻抗变化量为脆弱性识别指标,构建了含通过能力约束的交通网络配流模型。最后设计了Lagrange乘子算法并进行了算例验证。结果表明:基于脆弱性指标的模型能有效识别路网脆弱性,而突发拥挤导致的路段失效将直接导致路网总阻抗的变化并影响整个路网的鲁棒性;与无约束条件下完成的网络配流结果相比,该模型降低了对城市路网络脆弱路段误判的可能性,效果良好。     

基于车速比的城市交通事故交通影响程度评价

分析城市交通事故交通影响程度,对于评估交通应急等级及采取相应的应急对策具有重要的意义和现实价值。将城市交通事故对交通的影响与水波涟漪类比。基于事故发生前后道路车速的比值,借助水波原理,提出了交通影响系数的概念,并界定其作为评价交通影响程度的依据。针对某一给定类型的交通事故,在对35起交通事故调查数据进行筛选和整理的基础上,得到了交通影响系数时空分布图;采用变量控制法,利用MATLAB构建了交通影响系数与时间和距离的关系模型。针对不同事故特征的差异性,考虑事故发生后道路剩余通行能力的不同,采用城市道路车道利用系数计算得到了事故源修正系数。利用二重积分构建累积交通影响系数模型,计算出交通事故的综合交通影响程度值,从而评价交通事故对周边路网的综合交通影响。最后,假设某一交通事故,并对其进行VISSIM仿真分析,分别采用文中所构建的交通影响程度评价模型和根据实际仿真运行数据所建模型计算了该事故的综合交通影响程度值,两种方法计算的结果分别为0.666和0.648,误差在可接受的范围。结果表明:构建的交通影响程度评价模型是可行的。该研究成果可以在交通事故发生时给城市交通应急管理部门快速响应提供决策支持。     

基于节点承载力的高密度路网诱导路径选择方法

针对高密度路网诱导路径选择问题,基于图论对路网进行结构化选取,构建高密度路网模型。从节点评估的角度出发,提出综合考虑结构属性和交通运行状态属性的节点承载力指标。采用均质性、连通性2个指标评价路网节点结构属性,采用流量裕度、通行效率2个指标评价路网节点交通运行状态属性,提出一种基于TOPSIS算法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,优劣解距离法)的综合评价方法,实现对节点承载力的综合量化。基于节点承载力,构造路段承载力指标,采用重力模型和交通分配的方法将节点间的承载力分配到节点相连构成的路段上,并用路段实际交通条件修正即得到路段承载力。基于节点承载力和路段承载力,提出高密度路网诱导路径的确定方法。为证明本研究提出的高密度路网诱导路径选择方法的有效性,构建一高密度路网结构模型,同时采用本算法和传统Dijkstra算法规划诱导路径。结果表明:Dijkstra算法规划的路径虽为数学意义上的最优路径,但该路径途经低级节点,且需频繁切换道路进行交通转换,不符合驾驶员行车期望;本研究提出的基于节点承载力的高密度路网诱导路径选择方法得出的路径虽比Dijkstra算法稍长,但路径均由高等级节点和道路组成,这样的规划结果更符合实际交通诱导系统需求,更能体现驾驶人员选路偏好。     

道路路阻函数模型及适用性研究

交通诱导系统中两节点间最优路径的选择是目前的一个难点问题,其中路阻函数的确定是路径优化的核心内容.针对交通流由畅通状态到拥挤状态再到堵塞状态的过程,应用经典交通流理论和实际调查数据,构建交通流诱导系统分段路阻函数模型,以q=10veh/h为一个单位,对函数进行分段拟合,构建高速公路和城市快速路下的分段路阻函数,并对其适应性进行拟合分析.应用结果表明:在不同的流量范围内,高速公路和城市快速路分段路阻函数在自由流状态、高密度状态和低密度条件下适合不同的分段函数.     

灾害情况下基于改进蚁群算法的救援车辆路径优化

自然灾害发生后,最重要的任务是救援。但由于灾后信息传输受到阻碍,相关道路损毁分布状况、预先规划的救援路线发生损毁等信息不能及时获取,给救援救灾带来很大困难,如何根据已获得的灾区路网信息动态规划安全、快速的车辆救灾通道极为重要。文中针对灾后救援时间紧迫、救援路程中道路通过性动态变化及安全性等因素,以到达救援点时间最短为目标,建立灾害情况下车辆路径优化模型;采用基于图论的改进蚁群算法进行全局车辆路径优化,并对救援路径中规划好的救援路线出现障碍点时车辆局部路径优化进行仿真试验,验证改进蚁群算法的有效性,结果表明相对于传统蚁群算法,改进蚁群算法的寻优效果更好。     

城区桥梁施工期交通组织设计与优化——以浦南运河桥为例

以上海市奉贤区浦南运河桥为例,分析桥梁施工对城区交通运营的影响.采用Synchro仿真软件、信号配时优化算法评价交通组织方案.根据仿真结果对路网服务水平及延误时间进行评价.结果表明,公交车不绕行社会车辆绕行方案相对于公交车半绕行社会车辆绕行方案,早晚高峰平均延误较少,道路服务水平降低值较小,并据此建立动态综合安全评价模型.最终建议选取对周围路网服务水平影响较小、延误水平较低的公交车辆不绕行社会车辆绕行方案.      

基于改进并列选择遗传算法的路网养护方案优化

针对公路路网养护需求矛盾,在综合考虑养护资金、投资效益和养护质量等必要目标的基础上,提出采用并列选择遗传算法结合惩罚函数算法对养护方案进行全局优化,使养护决策合理化、科学化。仿真结果表明:在对带约束条件的多目标养护决策优化中,改进并列选择遗传算法通过构造加以罚函数的适应度函数在解空间进行并列选择遗传进化,能够快速地搜索出16个全局最优解,为养护决策提供了准确的数值依据,与文献中数学规划和遗传算法最多2个最优解比对,验证了该算法的有效性和优越性。