城市群交通网络层级结构与组团结构识别

为了深入研究城市群交通网络层次结构与组团结构,本文建立复杂网络层级结构和组团结构识别算法,并以长株潭城市群交通网络为例划分城市群交通网络的层级结构与组团结构。通过对长株潭城市群交通网络的层次结构与组团结构的研究可以得出以下几个重要结论:(1)层级结构和组团结构并不是孤立,二者同时存在的。(2)复杂网络的层次结构和组团结构算法能够有效地、准确地划分城市群层级结构与组团结构。(3)河流等自然地理条件对城市交通网络连通性和交通网络中的层次结构和组团结构有至关重要的影响。     

设施拥堵状态下的层次性备用覆盖网络模型与改进遗传算法

经典的分层覆盖位置问题(HCLP)是在有限预算内找到设施位置以提供分层服务的问题.这个过程中,需求点的差异化服务需求可以来自层次型网络中不同服务可用性的设施.我们设计了混合服务可用性的层次型网络,通过讨论层次型设施数量为定量和变量的情况构建混合层次网络备用覆盖问题的整数规划模型,并设计、改进元启发式算法来求解问题.结果表明考虑变量的混合服务可用性的优化模型在一次覆盖中能更好的满足客户的需求,而其备用覆盖能力和系统造价并非始终优于单类型层次网络;建议的启发式算法在合理的计算时间内产生高质量的解.     

基于优先与公平的城市群一体化混合公路交通网络设计模型

针对连续交通网络设计模型在实际应用中的不足，根据公路改扩建的实际做法，将连续交通网络设计转化为离散交通网络设计，给出混合公路网络设计方法。考虑城市群发展过程中的优先与公平问题，设置不同OD对的优先级，并给出纵向与横向公平性的计算方法．在此基础上构建一体化混合公路网络设计模型，并给出基于遗传算法的求解方法。     

基于弹复性的交通网络应急恢复阶段策略优化

重大灾难的灾后恢复一般分为应急恢复阶段和全面恢复阶段,前者面临时间、资金、资源有限等多重困难.传统交通网络灾后恢复研究缺乏结合应急恢复阶段特点的针对性研究.为此,提出一种基于弹复性的交通网络应急恢复阶段策略优化模型.首先,提出两个弹复性度量指标,分别从网络性能恢复速度和累计损失两方面度量弹复性.然后,针对应急恢复阶段,同时考虑上层系统弹复性和下层用户行为的交互,建立交通网络恢复策略双层优化模型.结合并行机调度问题算法和用户均衡配流问题算法,设计一种特殊的交互式双层算法.最后,通过案例验证了模型有效性,表明模型和算法能根据资源、资金、恢复目标、决策者偏好等因素,有效求解大规模交通网络应急恢复阶段的最优恢复策略.     

基于混合Petri网的城市交通网络建模与仿真

提出了一种基于混合Petri网的面向控制的模块化信号控制城市交通网络仿真模型.采用层次化的建模方法:首先建立交通网络的轮廓模型,然后对轮廓模型中描述交通网络的关键要素(如交叉口、信号灯等)部位给出加细模型.这种建模方法清晰地描述了各个行驶方向的交通流在交叉口处的转向以及可能出现的冲突情况.此外,将时间因素加入系统模型中,使模型不仅能够反映交通流之间的逻辑关系,而且对车辆的位置、速度、通过时问等物理因素进行描述和计算.这样,就可以对各种具体的信号配时方案的性能指标进行比较和评估,以便找出最优或比较理想的交通控制方案.最后,通过一个仿真实例对系统模型的运行进行计算机仿真.     

交通网络设计的优化模型及算法

通过对交通网络设计的问题及其研究现状的分析．对离散型交通网络设计问题进行了深入的研究。采用双层规划模型描述问题．其中上层规划模型是从交通规划者的角度出发．在建设资金受到约束的前提下．设计合适的路网结构．使得公路网中的交通出行能达到系统最优；而下层优化模型则是从路网使用者的角度出发．使交通出行达到用户最优，针对该双层规划模型．本文对上层模型使用SA算法求解．而下层模型则采用了基于路径搜索的GP算法进行求解．以此为基础设计了SA—GP算法对其进行求解。算例计算的结果表明．模型和算法都是有效的，求取的结果能显著改善路网的交通情况．而且上下层算法的收敛速度快，从而能为路网规划决策提供支持。     

基于谱方法的城市交通信号控制网络小区划分方法

城市交通信号控制系统交通小区划分问题是一个多目标、多约束的NP难题.利用谱方法以相邻交叉口的关联性作为划分依据,提出平分法、按均值划分及按距离划分三种自动划分方法.并提出两个衡量小区划分质量的标准:平均切割权重和模块性,最后分别以计算机生成网络和广州市交通网络为对象,对三种划分进行验证.结果表明谱方法是交通信号控制网络小区划分的有效方法,且三种方法中按均值进行划分的总体效果较好,可以作为交通信号控制网络小区划分的推荐方法.     

多模式交通网络的拥挤道路收费双层规划模型

研究了多模式交通网络的拥挤道路收费问题,建立了双层规划模型。其中:上层模型以网络收益与网络成本之差的最大化为目标;下层模型满足多模式交通网络的随机用户平衡。最后,设计了一个基于步长加速法和惩罚函数法的启发式算法,并求解算例。     

城市交通连续平衡网络设计问题的模拟退火算法

对城市交通连续平衡网络设计问题作一简要介绍。建立该问题的双层规划模型。针对该问题．构建一种特殊的邻城结构．并设计出基于此邻城结构的模拟退火算法。通过一个实例对算法进行验证．并同其他算法进行比较．结果表明模拟退火算法的计算结果较精确．但相应的计算量增加。但该算法用于大型网络设计问题时．其优势则会有明显体现。     

基于机器学习-优化混合算法的离散交通网络双层规划模型

为求解离散交通网络设计的大规模双层规划问题(Bi-level Programming Program,BPP),提出一种机器学习-优化(ML-OP)混合算法。首先,基于分解方法的求解思路,将双层规划问题转换为:下层一个典型的非线性规划问题(NLP),上层一个整数规划问题来处理。研究设计的混合方法,上层问题用源于机器学习的替代问题代替,采用监督学习算法求解(SLA),下层问题为交通分配问题(TAP),是一个凸非线性规划问题,用Frank-Wolfe算法求解。其次,为了验证机器学习-优化算法的有效性,用一个真实的大规模数据集来测试,并与经典分支定界算法(Branch-and-Bound)进行比较。数据结果表明在处理大规模双层规划问题时,ML-OP混合算法在计算能力方面有较好的表现。     

基于储备容量的交通网络潜在瓶颈路段识别

交通网络潜在瓶颈路段是随着需求变化将来可能会成为瓶颈的路段.准确识别出潜在瓶颈路段并进行优化管理,可以更好地适应未来交通需求的变化.基于交通网络储备容量模型,提出了交通网络潜在瓶颈路段识别方法,并设计了储备容量模型的求解算法.算例分析比较了现状需求和路网可容纳最大需求下的交通均衡流量模式.结果表明,不能简单地根据现状需求去推断潜在瓶颈路段,而论文提出的方法可以识别出路网达到最大需求时的潜在瓶颈路段.此外,利用交通网络储备容量模型设计了一种次要潜在瓶颈路段识别方法,次要潜在瓶颈路段是在优化潜在瓶颈路段之后随需求增长新出现的瓶颈路段.算例表明该识别方法具有一定的适用性.     

基于蚁群算法的人车混合疏散优化及混合比例分析

为解决紧急情况下的人车混合疏散问题, 以人车混合疏散的总时间最短、混合道路利用程度最高为目标,建立了一种人车混合疏散的多目标优化模型, 针对该模型设计了多目标蚁群优化算法及其改进算法,并应用于大型体育场及其周边路网集成环境中进行了仿真实验, 分析了不同人车混合比例下的疏散性能,结果表明:该模型及算法对人车混合交通流疏散问题具有良好的效果, 尤其是当行人所占比例为 50%-80% 时,人车混合疏散效果在两个目标上较优.该模型和算法有助于为大型公共场所人车混合安全疏散预案的制定提供决策支持.     

基于仿真的遗传算法求解动态旅行商问题

以标准旅行商问题的扩展问题--动态旅行商问题为对象,分析了动态旅行商问题中由于道路流量实时变化所引起的标准旅行商问题的数学建模与优化求解的问题复杂性.通过建立其计算机仿真模型再现动态旅行商问题中众多复杂的非平稳、随机因子.进而提出了基于计算机仿真模型的遗传算法,即根据计算机仿真的结果,应用改造后的遗传算法搜索原问题的优化解.最后,在多智能体仿真平台上实现该优化算法,并以此求解20个城市的动态旅行商问题,计算结果验证了算法的有效性.     

区域通行能力与出行时间可靠性综合仿真模型

在城市路网中,路段通行能力退化和交通需求随机波动都会增加路网的不确定性。为研究路网中单个区域的交通可靠性问题,通过采用区域备用能力作为综合性能指标,建立了度量区域交通服务水平的双层规划模型。基于此提出了区域通行能力和出行时间综合可靠度的概念及其Monte Carlo仿真算法。最后通过一个数值算例对模型和仿真算法进行验证,仿真结果说明了区域通行能力、服务水平与可靠性之间的相互替代关系。     

Research on handover algorithm to reduce the blocking probability in LEO satellite network

1.INTRODUCTIONDue totheli mitation of economy andtechnology,theterrestrial networks can only cover some li mited ar-eas.With the increasing demands for real-ti me andinteractive multi media services and mobility,satellitecommunication networkis surely going to be the i m-portant component of the universal mobile telecom-munications system(UMTS)which has been charac-terized by global seamless coverage,mobility and highQoS.For its merits of low propagation delays andglobal seamless covera…     

网络结点流量控制的非线性模型分析

针对网络中海量数据传输的网络拥塞控制问题,对网络流量稳定性控制的非线性模型进行了分析和模拟。结合网络中产生拥塞的原因(控制信息与数据沿同一链路传输且具有相同的时延,而每一个用户都试图最大限度地利用网络),给出了利用TurboC模拟不同带宽利用率、不同工具函数、不同经验因子情况下的网络传输情况。验证了模型的科学性、问题所在及建立脱离网络拓扑和网络协议的通用结点流量控制模型的可行性。     

城乡结合部道路交叉口多目标信号配时优化模型

随着我国城镇化进程的加快,城乡结合部道路交通问题日益显著。为提高城乡结合部道路交叉口的交通运行效率、环境效益和交通安全,提出信号配时多目标优化方法,综合考虑延误、通行能力、停车次数、车辆尾气排放等因素构建模型,运用遗传算法进行求解。以某典型交叉口为例进行分析,给出改进设计方案并进行交通仿真评价。研究结果表明,通过多目标信号配时优化可以缓解城乡结合部道路交叉口交通拥堵和污染物排放的问题,具有较好的交通信号控制效果。     

Two-way road network design problem with variable lanes

This paper studies a new form of transportation network design problem. In urban transportation network, unreasonable phenomenon can occur in certain traffic period （e.g. on/off duty period）, which demonstrates that the flows of opposite directions on a two-way road are seriously asymmetric; one traffic link of a two-way road congest heavily but the other is hardly used. In order to reduce transportation congestion and make full use of the existing road resources, we propose a lane reallocating approach in peak period, and establish a discrete hi-level programming model for the decision-making. Then, based on particle swarm optimization （PSO） technique, a heuristic solution algorithm for the hi-level model is designed. Finally, the lane reallocating approach is demonstrated through a simple transportation network.     

考虑出行者异质的多类型充电设施部署优化

考虑新型的兼容插电式充电与无线充电的电动汽车，以及路网中具有不同时间价值的出行者，本文研究了在有限投资预算约束下的多类型充电设施部署优化问题，包括传统静态插电式充电设施和动态无线充电设施在路网上的布局.本文提出了一个双层规划数学模型，上层模型描述了政府在给定投资预算下，如何确定充电设施的部署位置与类型，以使得系统总出行成本最小；下层模型采用多类型用户均衡（UE）准则来描述路网流量分配与充电设施部署位置的相互作用，即出行者的出行选择行为.针对提出的双层规划数学模型，本文提出了改进的混合整数代理模型优化算法（MSO-MI），并在其中嵌入双投影算法求解下层的多类型UE问题.算例分析验证了提出的模型和MSO-MI算法的有效性.     

基于蚁群算法的交通控制与诱导协同研究

以路网总行程时间最小为目标,兼顾路网流量的均衡,建立了城市交通控制与诱导的协同模型。引入了蚁群算法的思想,并利用此算法对模型进行求解,得到最佳路径和最佳信号配时方案;最后采用小型路网进行仿真试验,通过跟实际的交通流对比,表明此方法能有效均衡路网流量,并能有效节约路网的总行程时间。