动态交通系统最优控制的路径选择模型

在分析各种影响动态交通系统最优控制约束的基础上,依据相关原理,采用数学建模的方法建立了态交通系统最优控制模型,最后给出该模型的主要算法.智能交通运输系统的核心部分为动态交通流分配模型与算法,其基础则为动态交通系统最优控制模型,因此建立用于诱导路径选择的动态交通系统最优控制模型将有助于改善城市日益恶化的交通环境,提升人们的生活质量,同时也为城市规划与管理以及各种交通政策的制定提供理论依据.     

基于Logit模型的路径选择及交通流分配

从出行者的角度出发,根据出行者对路径的选择数据来对原有交通流量分配.给出运用Logit模型进行路径选择调查的过程,研究出行者对诱导路径的选择结果.并以成都市某交叉口在施工条件下的交通组织方案为例进行分析,证明该方法的可行性和有效性.     

大规模动态交通网络路径选择模型分析

从多方面分析了路段理想动态用户最优路径选择问题的变分不等式模型及求解算法的若干不适应性，论证了该模型并没有真正解决大规模化的问题。     

基于前景理论的动态路径选择模型

针对研究路径选择问题的传统理论——“期望效用理论”的不足,分析了“前景理论”的基本思想和结构框架．以出行者的日常上班出行为研究对象,在“前景理论”的基本框架下,研究实时交通信息影响下的路径选择问题,分析了出行者的路径选择决策过程．以出行者到达目的地的时刻为参照点,建立了价值函数．利用贝叶斯理论,对预测的路径行程时间进行更新与调整,分析出行者对路径选择结果的个人主观概率,得到决策权重函数．结合编辑阶段确定的价值函数,确定路径的前景值表达式,得到了路径选择模型．因出行者每次出行,需要对原有的经验信息进行更新与调整,故所建立的为动态选择模型．     

基于前景理论的动态路径选择模型

针对研究路径选择问题的传统理论——“期望效用理论”的不足,分析了“前景理论”的基本思想和结构框架．以出行者的日常上班出行为研究对象,在“前景理论”的基本框架下,研究实时交通信息影响下的路径选择问题,分析了出行者的路径选择决策过程．以出行者到达目的地的时刻为参照点,建立了价值函数．利用贝叶斯理论,对预测的路径行程时间进行更新与调整,分析出行者对路径选择结果的个人主观概率,得到决策权重函数．结合编辑阶段确定的价值函数,确定路径的前景值表达式,得到了路径选择模型．因出行者每次出行,需要对原有的经验信息进行更新与调整,故所建立的为动态选择模型．     

交通流模拟体系中用户出行路径选择模型的探讨

在交通流模拟体系中,为了模拟智能交通中用户在出行时能够获得当前交通状况信息的条件下进行出行路径选择的情况,提出了一个新的微观用户出行路径选择模型,包含认识更新模型和出行路径选择模型两个部分。     

基于蚁群算法的动态路径选择问题

论述蚁群算法在动态路径选择问题上应用。在蚂蚁寻径原理基础上,建立经济圈公路网蚁群算法模型,并对算法的参数进行标定。针对算法的缺陷,对信息素更新策略进行了优化改进,使其能更快的收敛到全局最优解。该模型算法对经济圈道路交通智能化动态诱导系统的建立大有帮助。     

智能交通系统中动态路径诱导关键技术研究

动态路径诱导系统是智能交通系统中的一个重要研究内容。基于对动态路径诱导系统的研究现状,阐述了动态路径诱导系统的构成与分类,并针对系统中的关键技术进行了研究。     

限制路径条件下的交通流分配模型。

在对用户平衡问题进行系统分析的基础上，讨论了限制车流径路条件下交通流分配问题的特点，构造了基于用户平衡原则的数学模型，并说明了两种模型在意义上的等价性。     

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。     

灰关联决策模型在最优路径选择中的应用

车载交通流诱导系统的作用之一是路径优化.给定一个OD(origin-destination)对,可能有很多条可行的路径,有效的交通流诱导系统应该能够辅助驾驶员根据他的要求(喜好)来选择一条最优的路径.本文充分考虑了驾驶员在路径选择中的不同要求,利用灰关联分析理论和改进的层次分析法建立了一种根据驾驶员的偏好选择最优路径的方法.     

基于交通环境容量的区域交通动态调控模型

近年来,随着社会经济的发展,交通运输系统已经成为一个主要的空气污染源.为了保护城市空气质量,同时尽量满足居民的出行需求,应该把控制机动车排放和改善道路通行效率结合起来考虑.针对此问题,本文引入交通环境容量和宏观交通基本图,采用多目标规划模型来描述区域机动车排放和路网通行能力之间的关系,并通过动态交通调控机制降低重点区域内的交通排放总量.本文将该调控理论应用于南京某路网的管理过程中,仿真结果显示,交通环境控制效果比较显著,同时道路通行能力也得到一定程度的保证.文中相关的理论与实践,可以为城市区域交通管理和污染控制提供重要参考.     

基于智能信号的动态路径选择模型研究

出行车辆的最优路径是随着时间和路况的变化而变化的,为了研究出行车辆的动态路径选择行为,基于有交通信号控制的交叉口,利用有向图理论,建立城市交通网络路径的优化模型,用传统dijkstra算法进行优化,动态获得出行车辆的最优路径。最后引入简单实例说明研究的方法,计算机仿真结果表明该方法是可行、有效的。     

动态交通配流中的模糊路径选择模型研究

考虑出行者在模糊信息条件下的动态路径选择行为,提出一种基于路径模糊条件下的选择模型。出行者在一种非饱和状态下的路网结构中,根据各路段行程所需的模糊时间进行路径选择,从而影响其他出行者选择短路径,使整个路网中各路段用户均衡。该模型框架为智能化交通系统的建立提供一定的理论依据,算例结果验证了该模型的有效性和可行性。     

考虑动态交通流的停车场车辆最优疏散模型

为有效地制定停车场车辆疏散方案,缩短车辆疏散时间,研究了考虑道路网动态交通流特征的停车场车辆最优疏散模型.首先,根据排队论将停车场每个出口车道的车辆排队抽象成一个M/M/1/1排队系统,分析出口道路交通流车头时距对车辆离开率的影响,从而估算车辆在停车场内的排队时间.其次,构建道路网节点交通流均衡模型和路段交通流均衡模型...     

基于动态罚函数的铁路车流分配与径路优化模型

为解决铁路车流分配与径路优化模型中的难约束问题,避免群智能算法在应对该问题时难以求解的不足,提出了一种基于惩罚函数的约束优化方法. 首先,在车流分配及径路优化基本模型的基础上设置虚拟弧,在目标函数中增加惩罚项的方式松弛掉模型中的弧段能力约束,同时对惩罚项中的惩罚力度和惩罚因子设计动态更新的策略;然后,将改进灰狼算法（improved grey wolf algorithm,IGWO）应用于车流分配与径路优化模型的求解;最后,结合某一地区的路网数据,对改进前、后的模型和算法进行对比分析. 算例结果表明:与改进前的模型相比,引入惩罚项之后,IGWO可以在限定的范围内找到满足弧段能力约束的可行解;与灰狼算法（gray wolf algorithm,GWO）相比,IGWO计算所得的配流方案使OD （origin-destination）货流的平均绕行率和货物总走行公里数分别下降了2.6%和5.2%.      

���dz���ʱ��ѡ��Ķ�̬�û�����ģ��

本文建立了动态用户最优（DUO）配流问题的双层变分不等式（VI）模型，该模型能够同时选择出发时间和路径，使得乘客在任意时刻都能够选择负效用最小的出发时刻和阻抗最小的路径。文中用基于混沌优化分析的算法来求解这个双层变分不等式模型，其结果不仅能够告诉出行者应该在什么时刻出发，而且还能够计算每个小时段的路段流入率、流出率及路段流量，从而达到对行人进行诱导的目的。     

���ڻ�ɫ���۵Ŀ��ٻ���ϵͳ·��ѡ�񷽷�

快速货运是一种现代化的运愉生产方式,是未来货物运输的发展趋势之一在快速货运系统设计及运行过程中,知何科学、合理地选择快速货运的运送路径则成为必须解决的关健问题.快速货运系统路径选择涉及到运输方式选择、运输路线确定等问题,受到多种相互关联又相互制约因素的影响,是一个复杂的系统问题.本文首先分析了影响快速货运系统路径选择的因素,并提出了相应的评价指标体系,在此基础上,应用灰色关联分析方法建立了快速货运路径优选模型,在确定各指标权重时,采用了嫡的概念,避免了人为主观因素的影响.最后的实例计算显示该方法是可行、实用的.