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121.
随着城市轨道交通网络的不断完善,可供乘客选择的轨道交通出行路径日益 增加,乘客出行路径决策愈加复杂.本文在分析轨道交通服务水平变量对不同属性乘客出 行路径选择行为影响的基础上,提出轨道交通乘客个性化出行路径规划算法.首先,基于 非集计理论构建针对不同类别乘客的路径选择模型,该模型综合考虑乘车时间、换乘时 间、换乘次数、车内拥挤度及个人属性等因素对乘客路径选择行为的影响.其次,基于不同 类别乘客的路径选择行为差异,构建考虑车内拥挤度变化的乘客个性化出行路径动态规 划算法,为不同属性乘客规划广义出行时间最小的路径.最后,基于广州地铁数据对算法 进行验证.结果表明,该算法针对乘客个人属性规划的最优出行路径,更加贴合乘客的出 行心理. 相似文献
122.
定义路径行程时间可靠性为在交通事故期间内平均路径行驶时间小于事故前路径出行时间乘以可接受拥堵水平的概率,由此导出路网行程时间可靠性.假定事故持续时间服从正态分布并将研究时域划分成相同的时段,在先进出行信息下,利用元胞传输模型进行路段流量加载,给出了每一个时段内路径行程时间的递推式,并在每一个时段内更新1次路径出行时间,出行者根据更新的出行时间运用Logit模型进行路径决策,最后基于Monte-Carlo法模拟求解路网行程时间可靠性.算例结果表明,行程时间可靠性随事故持续时间和方差及需求的增加而减小;可靠性随可接受拥堵水平的增加而增加;在拥堵网络中,包含事故路段的OD间需求越高,可靠性越低. 相似文献
123.
124.
125.
《舰船科学技术》2020,(2)
最优路径的规划与设计对船舶网络通信系统至关重要,针对当前船舶网络通信最优路径的规划与设计方法存在数据传输成功率低、数据传输时延长的缺陷,提出基于蚁群优化算法的船舶网络通信最优路径规划与设计方法。首先对当前船舶网络通信最优路径的规划与设计研究进展进行回顾,指出各种船舶网络通信最优路径的规划与设计方法的缺陷,然后采用蚁群优化算法搜索食物原理对船舶网络通信最优路径的规划问题进行求解,找到最优的船舶网络通信最优路径,最后采用C++编程实现了船舶网络通信最优路径的规划仿真测试,结果表明,蚁群优化算法可以提高船舶网络通信系统的数据传输成功率,减少船舶网络通信数据传输时延长,数据丢包率大幅度减少,获得了理想的船舶网络通信效果。 相似文献
126.
物流配送在国民经济中发挥着越来越重要的作用,先进的物流配送系统是企业增强竞争力的重要手段.而进行物流配送系统的优化,主要就是配送路径的选择.虽然蚁群算法已广泛应用于解决路径优化问题,但此算法所固有的收敛速度缺陷一直制约着物流系统配送路径优化问题的解决.本文在系统分析蚁群算法的基础上,结合遗传算法,提出了一种新型的改进蚁群算法,并通过算例对改进蚁群算法的有效性进行了验证. 相似文献
127.
本文提出一种基于蜂窝移动网络换手信号的车辆行驶路径识别方法,运用车载设备周期性撷取蜂窝移动网络讯号,并记录时间点和当下链接的细胞标识符(Cell ID),再回传至服务器。由服务器分析链接的细胞标识符、细胞顺序、停留时间,依此来建立向量集合。再将此向量集合与历史数据库中的历史向量集合进行比对,取得历史向量集合最相似的k笔资料,由该k笔资料中所对应的路径最多者作为车辆当下所行驶的路径。在实证结果中,本研究方法的正确率为100%,所以此方法将可以准确运用蜂窝移动网络换手信号识别车辆行驶路径。 相似文献
128.
乘客出行矩阵指乘客在地铁起点车站和终点车站间乘坐路径的汇总,是交通规划及运营管理的重要基础数据。利用南京地铁AFC系统中一卡通交易记录建立乘坐路径矩阵,以本站进出这一行为作为切入点,统计一周之内本站进出发生的次数、逗留时间等指标,从行为学上对其进行深入分析,并将其分为主观故意和客观被迫两种,分别提出应对措施,为地铁运营管理及票务政策制定提供依据。 相似文献
129.
自行车交通是一种健康、绿色、环保的交通出行方式,合理地规划自行车出行路线对于满足骑行者多元化出行需求、构建安全规范的城市交通出行环境具有重要的意义.在对真实骑行者路径选择行为深入分析的基础上,提出了基于Open Street Map的城市自行车网络的构建方法及基于其上的多判据自行车路径优化的数学模型,并给出了求解该模型的一种基于聚类的最优多判据路径规划方法.实验仿真结果表明,该模型及方法能够生成满足骑行者真实需求的多判据路线方案. 相似文献
130.
为了及时识别出突发事件下城市道路的关键路段,以构建最短应急救援路径,本文提出了一套完整流程.首先,针对路网在应急条件下的贫信息环境特征,设计一种基于模糊综合评判的行程时间估算方法.然后,考虑救援人员的应急心理和经验选择行为,构建面向广义阻抗的GERT(Graph Evaluation and Review Technique)网络模型.最后,运用Dijkstra算法获得救援路径完成关键路段识别.以成都市某区域实际交通网络为算例进行验证,结果表明:基于2种模糊算子估算路段行程速度,其绝对误差为2.722 km/h,精度较高;与传统关键路段识别方法相比,GERT网络模型能更好地反映行程时间和路段拥挤度对路径选择行为的影响(拟合度80.95%),并将重要度识别技术从路网降低到路径层面,效果良好. 相似文献