SPSA算法在微观交通仿真模型VISSIM参数标定中的应用

微观交通仿真模型在交通系统管理、控制和优化中得到了广泛的应用. 然而微观交通仿真模型参数标定是一项复杂且系统的工作,特别是对于较复杂网络,其参数标定耗时长,且不容易找到最优解. 本文选取了应用较为广泛的VISSIM仿真模型作为基础平台,针对遗传算法（GA）的不足,建立了基于同步扰动随机逼近（SPSA）算法的微观仿真模型参数标定方法,并实现了程序的自动化标定;最后将该方法应用于北京市快速路仿真模型的驾驶员行为参数标定中,以速度的相对误差平方和作为收敛函数,通过对比GA算法,SPSA算法收敛速度快1.7倍,且在标定后的流量检验中相对误差的平方和小0.16,验证了SPSA算法在VISSIM参数标定上的优越性.     

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微观交通仿真模型在交通系统管理、控制和优化中得到了广泛的应用. 然而微观交通仿真模型参数标定是一项复杂且系统的工作,特别是对于较复杂网络,其参数标定耗时长,且不容易找到最优解. 本文选取了应用较为广泛的VISSIM仿真模型作为基础平台,针对遗传算法（GA）的不足,建立了基于同步扰动随机逼近（SPSA）算法的微观仿真模型参数标定方法,并实现了程序的自动化标定;最后将该方法应用于北京市快速路仿真模型的驾驶员行为参数标定中,以速度的相对误差平方和作为收敛函数,通过对比GA算法,SPSA算法收敛速度快1.7倍,且在标定后的流量检验中相对误差的平方和小0.16,验证了SPSA算法在VISSIM参数标定上的优越性.     

基于道路速度-排队长度的VISSIM参数标定 建模与算法

VISSIM作为一种微观交通软件,被广泛的应用于城市交通仿真中。在实际应用中,VISSIM参数标定是基础工作。虽然存在很多标定方法,但是标定方法都以单目标或者单一指标为主,本文提出基于道路速度-排队长度的标定模型,通过MATLAB调用VISSIM的COM接口进行二次开发,设计惩罚函数,并利用遗传算法进行模型求解。将本文方法应用于成都德胜路三个交叉口的VISSIM仿真参数标定中,仿真表明本文参数标定模型和算法既降低了整体误差,也防止了个别交叉口或道路与实际测量差别较大的情况。     

基于黄金分割遗传算法的VISSIM仿真模型参数校正

微观交通仿真模型的准度直接决定所模拟交通场景的真实性。提出一种黄金分割遗传算法的VISSIM仿真模型参数校正方法。首先,详细梳理了VISSIM仿真的标准作业流程及模型参数的校正原理;接着,设计了以通过量为指标的目标函数和仿真参数个体的离散化方法;然后,采用黄金分割遗传算法具体设计了VISSIM模型参数的校正方法;最后,以典型城市信控路口为例,分析参数校正后的仿真模型特性,并采用实测路口转向流量数据验证所提出参数校正算法的效用。     

微观交通仿真流程及其应用

目前国内微观交通仿真缺乏系统的规范和指引,在仿真软件的应用过程中普遍采用系统默认的推荐值进行建模分析,往往忽略系统参数标定和模型校验。针对这一问题,总结微观仿真的研究和应用经验,系统梳理了微观交通仿真分析的基本流程,并结合VISSIM仿真案例对微观交通仿真模型的建立、参数校准及仿真评价等进行具体说明。     

基于IAGSO 算法的VISSIM 模型校正研究与实现

微观交通仿真能够再现城市道路交通状况,其关键步骤是建立仿真模型.为使 模型最大程度地反映实际道路运行状况,需要对所建立的模型进行校正.首先本文设计了 改进的自适应步长的人工萤火虫算法（IAGSO）和以排队长度为指标的目标函数.然后,设 计了基于IAGSO 算法的VISSIM 模型参数校正的方法.最后,设计和实现了基于B/S 结构 的交叉口仿真分析系统,应用VISSIM 对北京市某交叉口建模,利用系统对此模型进行参 数校正,比较模型校正前、校正后和现场调查的四个进口方向的排队长度.通过比较结果 验证了基于IAGSO 算法的VISSIM 模型参数校正的有效性.     

基于遗传算法的交通仿真模型参数校正方法研究

参数校正是交通仿真模型应用中的重要环节。基于遗传算法设计的交通仿真模型参数校正方法，可以在交通仿真软件VISSIM平台中结合实际交通调查数据对其进行验证。结果表明，采用该方法校正后的仿真模型参数能够更好地符合实际道路交通状况．且能有效地减少参数校正的仿真试验次数，同时该研究结果也可以推广应用于其他类型的交通仿真模型中去。     

VISSIM在交叉口交通设计与运行分析中的应用

阐述了微观交通仿真软件VISSIM的模型及理论基础．将该软件用于长春市工农广场交叉口交通分析，对其交通现状进行仿真模拟，验证了VISSIM软件在实际应用中的有效性、精确性，改进并优化了工农广场交叉口交通设计方案．通过在实际交叉口交通运行状况分析中使用VISSIM这一微观交通仿真软件，提出了在复杂交通条件下确定交叉口交通组织方案的新思路、新方法．实践表明，该方法具有良好的操作性和实用性．     

基于遗传模拟退火算法的TRANSMODELER仿真模型参数标定研究

大多微观仿真软件是针对国外交通流特性而开发的交通仿真软件,而我国的交通特性与国外相比存在一定的差异,因此在运用仿真软件进行交通仿真之前,需要针对我国城市路网的实际交通调查结果,对相关参数进行标定.其目的是提高仿真模型的精度,使仿真结果更真实、更准确.文中设计了详细的参数标定流程,利用参数敏感性分析选取所需要标定的参数,再引入遗传模拟退火算法进行参数最优组合的搜索,并设计其功能界面,利用TRANSMODELER的二次开发功能,将参数标定的算法植入其仿真模块,实现仿真、评价的一体化和自动化.以昆明市一二一大街、学府路及相关联路道路为示范路网,验证所建立参数标定流程与算法的有效性与可行性.     

基于机动车比功率的单点信号配时优化模型

为减少车辆延误和交通排放,基于机动车比功率提出信号交叉口红、绿灯期间污染物排放因子的标定方法.根据运筹学和交通流理论,以车辆延误和排放最小为目标建立单点交叉口信号配时优化模型.考虑小汽车尾气中的CO、HC和NOx三种污染物,利用 VISSIM 软件设计交通仿真实验,使用MATLAB软件编制参数标定和模型求解算法,根据车辆行驶状况数据标定每条车道组每种污染物的两类排放因子,并验证双目标信号配时优化模型.结果表明,与仅降低延误相比,双目标优化模型所获最优信号配时方案能使车均延误降低19%、交通排放减少11%.研究成果能有效减少交叉口延误和排放,为建立考虑交通排放的干道信号配时优化模型奠定理论基础.     

MRT列车运行模拟模型的多目标改进遗传算法

为了求解城市快速交通（MRT）列车运行模拟模型，寻找最优的列车运行控制曲线，构造了多目标改进遗传算法．以列车运行过程中工况转换点为基因编码依据，以多个基因构成一个染色体代表一个控制方案，从而形成初始种群；根据列车运行控制的停站误差、时分误差和能耗等目标要求设计适应值函数；通过个体有效性检查保证选择、交叉和变异过程中新个体的有效性，并在各算子中加入保优算子，使新种群不淘汰上一代最优个体．实例计算表明，与多质点优化模型相比，在一定的误差范围内，遗传算法能够减少能耗10％以上，并能提供大量次优解，具有明显的优化效果．     

基于平板标定工具的机器人工具中心点标定方法

为在工业现场便捷、准确地获取工具中心点(tool center point,TCP)参数,降低机器人末端工具的定位误差,提出了一种基于平板标定工具的机器人TCP标定方法.利用机器人TCP与平板多次触碰所形成的空间触点应共面的约束条件,建立了机器人TCP参数标定模型;针对TCP名义参数未知和已知的情况,分别提出了基于粒子群算法的TCP直接求解和线性化的偏差求解算法.通过数值仿真和标定试验验证所提出方法的可行性和准确性,结果表明:TCP直接求解和偏差求解算法求解的结果与传统四点标定法相比,误差分别在0.5 mm和1.0 mm以内.     

IMPROVED GENETIC ALGORITHM TO OPTIMAL PORTFOLIO WITH RISK CONTROL

1IntroductionAlog-optimalinvestimentportfoliowithoutriskconstraintshasbeenintroducedandsystem-aticallystudiedinChapter15ofCoverandl'homas[11.Themodelcanbediscribedasfol-.lows:Astockmarketisrepresentedasavectorofstocksx=(X,,X,,..',X.)',X,>o,i=1,2,.-',m,wheremisthenumberofstocksandthepricerelativeXirepresentstheratiooftheclos-ingpriceofthecurrentbusinessdaytotheprevi-ousday.LetF(x),x=(x,,x2,..',x-)'eR"bethejointdistributionofvectorX.Aportfoliob=(b,,bs,..',b,)',b,>o,i=l,2,..',m,Zb,=1istheall…     

城市物流无人机起降点布局规划研究

针对城市物流无人机起降点布局规划问题，考虑不同级别的物流无人机起降点，构建以总经济成本最小和客户满意度最高为目标，以禁飞区、无人机性能、容需匹配等为约束的整数规划模型。设计人类学习优化算法(HLO)，引入随机学习算子、个体学习算子和社会学习算子。在此基础上，基于真实地理信息数据和物流数据设计仿真实验，验证模型与算法有效性。实验结果表明，所建模型可以实现起降点的合理布局规划，适用于大规模资源配置，具备有效性；人类学习优化算法较遗传算法求解精度与收敛速度更优，表现出较佳性能。参数分析表明，基于该仿真环境的最优经济成本权重和客户满意度权重设置为0.4和0.6，最佳算法学习概率参数组合为5/n和 (0.8+2/n)。据此可对城市物流无人机起降点布局规划提供决策依据。     

Research of order allocation model based on cloud and hybrid genetic algorithm under ecommerce environment

For massive order allocation problem of the third party logistics (TPL) in ecommerce, this paper proposes a general order allocation model based on cloud architecture and hybrid genetic algorithm (GA), implementing cloud deployable MapReduce (MR) code to parallelize allocation process, using heuristic rule to fix illegal chromosome during encoding process and adopting mixed integer programming (MIP) as fitness function to guarantee rationality of chromosome fitness. The simulation experiment shows that in mass processing of orders, the model performance in a multi-server cluster environment is remarkable superior to that in stand-alone environment. This model can be directly applied to cloud based logistics information platform (LIP) in near future, implementing fast auto-allocation for massive concurrent orders, with great application value.     

快速路入口匝道瓶颈宏观交通流模型

基于入口匝道汇入方式与基本图形态, 提出了一种调整型元胞传输模型; 增加了入口匝道状态变量以追踪入口匝道交通状态, 定义了新的入口匝道汇入规则; 将双通行能力基本图引入到调整型元胞传输模型中, 以适应不同交通状态下通行能力的变化; 将单纯形法与遗传算法相结合, 提出了混合多目标参数优化方法; 建立了3个仿真场景, 评价调整型元胞传输模型与混合多目标参数优化方法的效果。仿真结果表明: 在预测入口匝道上游主线拥堵发生与结束时间方面, 与经典元胞传输模型相比, 调整型元胞传输模型将时间预测准确性分别提升了22.3、10.8 min; 在模拟入口匝道汇入段主线拥堵传播与消散方面, 调整型元胞传输模型模拟结果更加符合实际的传播与消散规律; 在模拟试验路段早发性失效交通特性方面, 调整型元胞传输模型对于拥堵前最大流量与拥堵后消散流量的拟合误差在4%以内, 小于经典元胞传输模型; 在模型仿真精度方面, 调整型元胞传输模型各项评价指标均优于经典元胞传输模型, 前者的仿真速度误差为10.42 km·h-1, 较后者降低了25.4%;与传统的遗传算法相比, 混合多目标参数优化方法的总计算次数更少, 参数标定过程总耗时缩短了29.3%。