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针对疏散过程中交叉口易造成延误的问题,构建了基于消除交叉冲突的疏散网络优化双层模型,上层以总疏散时间最短为目标,对各车道转向进行最优设置,下层基于随机用户平衡原理进行路径选择,并运用遗传算法与逐次平均算法结合对该模型进行求解,最终实现疏散交通组织与路径规划的集成优化.本文基于简单实验对模型的收敛性与有效性进行校验,实验表明,运用本文所提出的模型能够有效求解消除交叉冲突下的疏散网络优化问题,且算法的收敛速度较快;基于实际案例证明,本文提出的疏散网络优化模型能通过对交叉口处部分转向的禁行,消除交叉冲突,避免其余转向交通流的中断,从而提高疏散效率.     

基于理性疏忽理论的交通疏散网络双层优化模型

研究交通网络疏散问题的文献较多,但鲜有基于理性疏忽理论来分析交通网络疏散问题的。本文考虑疏散网络交通状态的随机性和出行者信息处理能力的有限性,将交通状态信息成本内生化,建立基于理性疏忽理论的疏散网络双层优化模型。上层以系统总疏散时间最小为优化目标,将路段是否单行作为决策变量,下层建立基于理性疏忽理论的用户均衡模型。设计离散粒子群优化算法与逐次平均法相结合的启发式混合算法(DPSO-MSA),上层采用粒子群算法求解,将上层得到的单行策略传递给下层,下层模型采用MSA方法求解,将得到的路段交通量返回给上层。并通过算例验证模型的有效性。研究发现,最优单行策略要优于非单行策略和全单行策略,设计的算法可以快速识别疏散网络的关键路段。对于整个疏散系统而言,出行者获取的信息并不是越多越好。研究结果可以为疏散策略的制定提供参考依据。     

道路网单向交通优化设计模型

为了提高道路网的通行能力和服务水平,提出了单向交通组织的双层规划模型。上层模型的目标函数为最小总走行时间、最短绕行距离和最少交叉口冲突点数量,用于求解单向交通的优化方案;下层模型为用户均衡交通量分配模型,用于计算上层模型给出的道路网中的路段交通流特征。提出路段组合、可行解判断等方法减少决策变量和解空间,设计多目标遗传算法进行求解,并以威海市数据进行实例分析。分析结果表明：在实施单向交通组织后,机动车流量与道路容量的平均比值由o．516l下降至o．4871,平均值的方差从o．4189下降至o．3791,机动车的平均出行时间由27．1rain下降至25．4min,单行引起的平均绕行时间仅有0．61min。可见,提出的模型可应用于中等城市道路网的单向交通方案设计。     

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为了有效疏解城市干道交通压力,优化与实施单行交通组织是充分发挥微循环交通网络效率的重要手段。从降低干道及微循环道路饱和度的目标出发,考虑最大期望饱和度的限制要求,建立了单行交通组织优化的双层规划模型。上层规划的决策变量为支线路段的单向行车组织方案,优化目标为最小化干道路段平均饱和度和最小化干道路段饱和度超限量;下层规划在干道路段能力、支路路段能力和饱和度的限制下进行平衡配流。提出了相应的遗传算法,并通过案例对比分析了单行交通组织优化前后干道及微循环道路上的交通状况,验证了微循环道路网单行交通组织优化的效果。该模型可应用在微循环交通网络中的单行交通组织,为单行交通组织提供优化方法。     

基于层次蝙蝠算法的应急车辆调度与交通疏散协同决策

城市路网多事故应急救援中，因交通拥堵造成应急车辆滞留现象时常发生，严重影响道路交通事故救援效率.提出通过交通疏散提高救援路径的可靠性，构建双层规划模型对应急车辆调度和交通疏散进行协同决策. 设计一种双层蝙蝠算法，上层算法在应急车辆需求、事故时间窗和可用车辆约束下求解响应时间最短的调度方案，下层算法在路段容量和疏散需求约束下求解多条最短路径的交通疏散策略，从中选取最短时间路径. 算例结果表明，本文模型通过缩短应急车辆在途时间有效提升了应急救援效率，算法具有优秀的寻优能力和运行速度.     

多模式疏散交通车队配置与车道分配协同优化研究

考虑疏散交通的动态性和风险性，研究多模式疏散交通车队配置与车道分配的联合优化问题。首先，根据不同类型车辆的自由流速度，将路网离散为多尺寸元胞网络，采用元胞传输模型模拟混合交通流。然后，以最小化疏散总风险为目标，将多模式交通协同的动态疏散问题描述为混合整数线性规划模型，引入惩罚项消除因模型松弛产生的“车辆滞留”问题。在 NguyenDupuis路网中分析不同疏散需求下的最优车队配置、车道分配、疏散效率和疏散路径。结果表明：存在一个疏散交通需求区间，相比单模式疏散，组织多模式车队能够进一步降低疏散总风险， 而且最优的公交车配置比例呈阶梯变化；受路网通行能力限制，路网利用率存在上限；疏散总风险指标对疏散需求的变化比网络清空时间更敏感；多模式交通共享的路段一般位于临近风险源的出口通道，大容量的公交车优先占用最短路线，以提升疏散系统的效率。     

信号控制模型中利益分配问题的研究

设计了一个平衡约束条件下信号控制与平衡网络设计组合问题的多目标规划模型，然后使用效用函数法将有双目标的上层优化问题转化为一个单目标优化问题．在这种情况下，该模型变成一个标准的双层规划模型。并利用全局优化方法模拟退火算法和惩罚函数法相结合求解．     

城市公共停车场选址双层规划模型

停车问题是中国大中型城市面临的主要交通问题之一。考虑到早期对停车问题认识不足和城市空间资源紧张的实际情况,发展公共停车场十分必要。构建城市公共停车场选址双层规划模型:下层优化目标为考虑停车场容量约束的用户均衡,上层优化目标为行驶时间和步行时间广义成本最小。该模型克服了传统规划模型无法同时考虑行驶时间、等待时间、停车收费和步行时间的缺点,并利用交通规划软件EMME3进行求解。最后,基于经典Sioux Falls路网算例的结果表明,停车场选址双层规划模型求解过程相对简单,结果较为可靠。该研究方法可为城市公共停车场规划建设和相关政策制定提供理论支持。     

社区儿童接送服务车辆的线路优化

以社区儿童接送服务车辆的路线优化问题为研究对象,建立了多目标非线性整数规划模型,其中目标函数包括车辆数最少、车辆行驶的时间最短、所有乘客总旅行时间最短、各辆车的负荷均衡、各辆车的运行时间均衡5个目标.这5个目标分为4个优先级.提出了解决这类问题的新的启发式优化算法.该算法从构造最小生成树开始,找出基本线路;然后通过选择可调单元调整线路得到优化的线路.提出了线路确定后,乘客要求调整线路时应遵循的原则.     

城市交通紧急疏散路径优化

提出了两种不同疏散路径选择策略,即用户最优疏散策略(UE)和系统最优疏散策略(SO).前者依照个人最优路径,疏散车辆可以自由移动到另一条疏散路径使得相应疏散时间最短,后者通过疏散者之间相互协作或接受统一管理使得系统范围内出行总成本最小.通过对两者的比较研究,确立了疏散路径优化方案.以总疏散时间和疏散距离最小化为目标构建...