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本文简要介绍了静态多路径交通分配方法在公路网规划中的应用,对模型及算法作了探讨,并对比最短路分配法介绍了算例。 相似文献
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在各种交通规划的交通分配过程中,路阻函数的选择及参数标定直接影响交通分配的科学合理性。分析比较了国内外应用比较广泛的几种典型的路阻函数,即美国公路局的BPR函数、Spiess的Conical函数、Logit延误函数、Akcelik延误函数的来源出处、特性及适用范围,分析确定了函数的关键参数,在此基础上,以交通分配软件Tran—sCAD为研究手段,并结合苏州工业园区综合交通规划调查数据以及天津市实际交通调查数据,对几种典型路阻函数进行了模型适用性评估与参数取值范围标定研究。通过不断调整改变参数值域观察其对应分配结果,最终给出了几种典型路阻函数的参数建议取值范围,为更加合理的进行交通分配提供了科学依据。 相似文献
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对广珠高速公路网规划中的交通流分配预测方法进行了探讨,对采用的静态多路径交通分配方法的模型算法、实际应用中的软件实现及路权确定进行了分析研究,根据得出的结果,表明该方案可行,为广珠高速公路的规划建设提供了科学的数据依据。 相似文献
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针对时常发生和不断加剧的交通拥挤、堵塞等情况,研究一种动态的、自适应的导航算法,以达到对车辆进行合理有效的路径导航和路径规划的目的.这一算法是在蚁群算法的基础之上,辅以多因素综合评判的方式,改进蚁群算法的评判标准,构建动态导航模型.以该导航模型为基础,通过仿真实验进行求解,仿真实验中将路径宽度、通行时延等随机因素考虑在内并进行综合权衡,使得动态导航的结果具有现实中的指导意义.数据实例表明,该导航算法是可行的、有效的,具有良好的导航效果,可为实际的导航系统提供有力地决策支持. 相似文献
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为优化出行者在动态路径诱导系统中进行路径选择,提出一种基于并发奖赏蚁群系统的A*算法,利用A*算法的成熟性和蚁群算法的动态性,用蚁群算法对A*算法估价函数f(x)=g(x)+h(x)中的h(x)进行研究,考虑了交通路况中的各种动态因素,使A*算法具有动态性;为了提高算法的效率,基于在最优路径附近往往存在更优路径这一原理... 相似文献
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研究运输系统中动态交通分布的预测方法,即在运输系统中,当各交通小区的发生交通量及吸引交通量出现变化后,需根据当前交通OD分布表迅速确定下一阶段的交通OD分布表。确定OD分布是交通运输规划与管理的一项重要研究内容,目前已有的预测方法都需经反复多次迭代才能得到计算结果,计算速度不能满足动态交通系统的要求。论文通过建立预测动态交通分布的优化数学模型及严格的数学推导,得到了求最优交通分布的一个解析公式,应用闭回路法设计了满足非负约束并使误差增长最小的一种调整方法。由算例表明该模型计算速度快,计算效果好,适合动态系统的交通分布预测。 相似文献
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单点交叉口信号实时配时模型及蚂蚁算法 总被引:2,自引:2,他引:2
以延误时间、停车次数和通行能力作为性能指标,各性能指标的加权系数随交通需求的不同而变化。提出交叉口实时配时,采用一种新型随机搜索思想——蚂蚁优化算法来求解此模型的非线形问题。仿真试验表明,所得结果优于经典方法,降低了交叉口的总延误时间和停车次数,提高了通行能力。 相似文献
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基于改进蚁群算法的运输调度规划 总被引:1,自引:0,他引:1
在运输调度等组合优化问题的最优路线的搜索中,传统蚁群算法ACA(Ant Colony Algorithm)存在搜索时间长、收敛速度慢、易陷于局部最优解等缺点。为了克服这些缺点提出了一种改进的蚁群算法,该算法将遗传算法和蚁群算法结合起来,在蚁群算法的每一次迭代过程中,首先采用自适应策略控制它的收敛速度,然后使用变异操作来确定解值,从而提高它的搜索性能。再结合建立的运输调度性能指标,利用遗传算法、蚁群算法和改进蚁群算法3种方法分别进行运输规划,通过比较其时间花费和运输费用,验证了改进蚁群算法的有效性。实践证明,改进后的蚁群算法基本上克服了传统算法自身的不足,提高了算法性能。 相似文献
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紧邻大型深基坑的地铁隧道因影响因素极其复杂,难以准确预测其沉降变形,以致无法较早判定隧道的安全状况,亦无法根据其变形信息及时、有效地指导基坑施工。针对这一问题,立足TSP基本蚁群算法模型,结合地铁隧道沉降变形实际,在确定模型路径选择机制的基础上,通过合理构建信息函数和启发函数,确立信息素更新机制以及蚂蚁搜索机制,最终建立了地铁隧道沉降预测的蚁群算法模型,并用实例验证了模型的预测效果,为运营中的地铁隧道特别是紧邻大型基坑的地铁隧道沉降预测开辟了一条新的途径。 相似文献
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论文在模糊神经网络内部引入递归环节,设计了入口匝道的动态响应调节算法,介绍了算法的模糊神经网络结构、隶属度函数、模糊规则。由于递归神经元有内部反馈连接,可以捕获系统的动态响应,能简化网络模型,网络各个参数具有明确的物理意义,可根据经验选择初始值,且其是一个动态映射网络,比普通模糊神经网络更适于描述动态系统。最后分别通过数值仿真试验和交通TSIS模拟实验,详细分析了入口匝道智能控制的效果,仿真结果表明论文设计的入口匝道模糊神经网络控制算法在控制效果上比常规定时、Alinea控制显示了较大的优势,在重要指标上优于定时控制策略和Alinea控制策略。 相似文献