基于Monte-Carlo算法的交通流仿真

文章考虑交通网络系统的动态性和复杂性,采用Monte-Carlo算法开发了交通流发生程序,结合VIS-SIM仿真软件,实现了不同状态下的交通流实时仿真;分别将稀疏流和拥挤流的仿真结果与实际调查资料进行对比分析,验证了程序的可靠性,为进一步研究多组态交通流仿真技术奠定了基础.     

最小费用流的直接优化

研究了广义最小费用流问题，给出并证明了最小费用流的直接优化算法。数据裕列表明，直接优化算法不仅有效而且可以弥补ＯＫＡ算法的缺陷，并能解决网络流规划的其他类型的问题。     

用对偶原理求解最小费用流的一种新算法

基于对偶原理提出了求解最小费用流的一种新算法,该算法不需要传统方法中的构造剩余网络以及求最短路等步骤,而是保持互补松弛条件不变,通过在原网络中修改节点的势,给节点标号寻求目标流。并给出了新算法正确性的证明。算例表明该算法可明显减少迭代步骤。     

带转向延误的拥挤交通网络配流模型及算法

为了更加真实准确地反映道路网络的交通流状态,该文综合考虑拥挤交通网络的特点,建立了带转向延误和通行能力限制的交通网络配流模型,模型中路段和转向通行能力约束条件的Lagrange乘子等于因交通拥堵而产生的排队延误。该文采用动态罚函数算法,将原问题转化为一系列不带通行能力限制的传统交通分配问题进行求解,随后以Nguyen Dupuis网络为算例进行测试。计算结果表明:当流量达到通行能力时,排队延误就会产生,平衡流量满足Wardrop均衡准则。该模型能够很好地反映拥挤交通网络流量特点,提出的算法也具有很好的收敛性能。     

电压传输中的两种最小费用算法分析

在电压传输过程中,电缆线自身需要费用,同时电缆又需要有一定的载流量.运用图论中的相关理论,把电压传输刻画为网络模型,它的最小费用问题相当于电力电缆长度最短同时电力电缆的载流量最大的问题;使用最小费用算法和最大流算法来解决电压传输的最小费用问题.     

网络关键度及其应用

介绍了网络最大流问题在工程领域和科学领域中的应用,在此基础上引进了网络关键度的概念,并结合实际,给出了网络关键度在交通网络中的一个应用.     

具有运输次序的运输问题研究

研究了一类新的运输问题--具有运输次序的运输问题,建立了这类运输问题的网络流模型,证明了该模型的有效性,根据解最小费用流问题的思路设计出求解该模型的实用算法,同时通过定义修正权将负权转化为非负权,从而可以用Dijkstra算法找最短路,使算法得到改进.     

基于层次性的交通网络资源优化配置方法

利用交通网络层次性这一基本特征,研究随机交通配流算法与交通网络资源优化配置方法。在分析算法的设计基础上,定义层次因子,并提出利用复杂网络拓扑特征或交通关联度来确定交通网络的层次数目和层次因子,在Dial算法的基础上利用层次性设计层次随机交通分配算法(HSTAA);通过算例验证与分析HSTAA算法,提出基于层次性的交通网络资源的优化配置方法。研究结果表明:由HSTAA算法得到的交通网络总阻抗在层次因子的某一合理取值范围内小于Dial算法所得的总阻抗,且交通网络的总阻抗随较高层次路段层次的提高而减小,但交通网络的尾气排放总量却随较高层次路段层次的提高而增大,但它始终小于由Dial算法所得到的结果;将网络层次状况控制在合理范围内就能有效地调节和优化交通网络资源配置。     

节点环流网络中的最大流算法

为了求出节点有容量并有存储功能的网络中的最大流,提出使用改进的带有节点环流的网络模型。在改进的网络模型中,网络节点改由新的结构代替,即节点分为入点和出点,增加中转弧和节点环。提出了进出节点的配平算法,使用了改进的流量守恒约束,通过虚拟源、虚拟汇进行配平,使用最大流算法求出由节点环流调节过的最大流。在配平算法中,遇到入流容量小于出流容量,要判断节点环流量的大小;遇到入流容量大于出流容量,要判断节点环流的残容量大小。算法应用于流的分配或流的汇聚。     

一种最小费用最大流的简单算法

最小费用最大流问题在实际工作中经常会遇到,但传统的求解方法过于繁锁。本文提出的算法,可以在最大流多解算法的基础上,通过简单的动态调整得到一个最小费用最大流。     

考虑出行全过程的城市群多方式交通流分配模型与算法

为优化城市群旅客运输网络结构,提出了组合出行模式下城市群多方式交通流分配模型,研究网络均衡时城市群多方式旅客运输网络的流量分布状态.基于对城市群出行全过程的充分分析,利用超网络理论构建了城市群多方式交通超网络模型,将超网络的路段划分为上网路段、行驶路段、换乘路段和下网路段等4类,其中行驶路段包括城市交通网络上的行驶路段...     

基于Elman神经网络的交通流量预测方法

交通流诱导系统是智能交通系统领域中一项重要的研究内容,而交通流量的预测问题则是交通流诱导系统的核心问题.因此,能够实时准确地预测交通流量成为诱导系统是否能够有效实现的关健问题.根据交通流的特性,分析交通数据采集过程中错误数据产生的原因,提出相应的处理方法,并在此基础上采用Elman神经网络对智能交通系统的流量预测进行建模.该系统采用C#并结合Matlab进行开发,通过Elman神经网络算法实现流量的预测,并采用图表的方式直观地显示预测结果.应用结果表明:该方法可以有效地对交通流量进行预测,且预测精度可以满足实际交通诱导的需要.     

制造网络的一个最小费用最大流算法

制造网络流广泛应用于解决水源的调度及工厂的产品运输、分配、合成等问题.该文提出一个制造网络流的最小费用最大流算法.     

城市复合交通系统容量超级网络评估方法

通过构建虚拟节点和换乘线段,将复合交通系统转化为由小汽车网络、公交网络和轨道交通网络有机组合而成的超级网络,建立复合交通系统容量的超级网络分析评估模型.该模型上层为最大化流量问题,反映复合交通系统服务流量最大化,下层为出行分布和均衡配流的组合模型,反映出行者利用出行路径的选择,同时进行出行方式、换乘节点的选择.以芜湖市城市交通网络系统容量计算为例,结果显示网络容量与城市向东向南发展策略一致,反应了该模型和算法的正确性和有效性.     

中国南部交通流量预测模型研究

交通流量预测是智能交通系统技术应用的重要组成部分.为提高预测水平,引进基于区间二型模糊神经网络的交通流量时间序列预测模型,给出了基于二型模糊神经网络的仿真算法.并结合广州市某高速公路为例对交通流量进行预测,对比计算了该方法与一型模糊神经网络预测方法的预测结果,仿真表明该系统具有精确性和高可信度,预测准确性明显高于传统的一型模糊神经系统.     

软件定义网络中基于优先级的在线流调度策略

为了保证服务质量(quality of service, QoS),进入网络中的数据流可被赋予不同的优先级。在未来到达流请求信息未到达的情况下,进行在线优先级流调度,以最大化网络吞吐量是一项挑战。基于网络带宽资源、请求流的优先级和带宽需求的约束研究了软件定义网络(software defined networking, SDN)中的在线流请求调度策略。首先,提出了流路由成本和利润的概念,并创新性地设计了一个考虑边际成本的模型来描述链路资源和路由路径的使用成本。然后,将优先级流请求调度问题刻画为混合整数线性规划模型(mixed integer linear programming, MILP),提出在线优先级流调度算法(online priority traffic scheduling algorithm, OPTSA)来求解,最后分析了OPTSA的竞争比。仿真结果显示,与基准算法相比,所提出的算法可以确保网络负载均衡,同时有效提高网络的累积带宽和吞吐量。     

基于网络层析成像技术的道路交通流预测算法

为了更有效地预测城市路网交通流量,本文提出了一种城市道路交通预测模型.该模型基于网络层析成像(Network Tomography, NT)技术建立生成树,采用期望最大 (Expectation Maximization, EM) 算法得到路网子网车流概率分布,再结合路网子网中流量守恒原则,对待预测路段流量进行推测.实验结果表明,该模型优于现常用的人工智能模型,对城市交通流量预测更为有效,且提高了预测精度.     

多机场地面等待动态建模及其算法研究

随着我国民航事业的快速发展,空中交通流量迅速增长,使得空中交通拥挤问题日益严重,因此建立科学合理的空中交通管理系统变得十分迫切,而管理系统的核心-流量管理优化算法的研究就十分重要了。给出了考虑扇区容量限制的多机场地面等待问题的动态模型,并设计了一种以航班优先级别为核心的多机场地面等待启发式优化算法。详细地给出了算法的设计思想和步骤,求解时还考虑了目的机场容量的变化以及不同航班单位延迟费用的不同。最后仿真验证了其可行性。算法可求出符合各容量约束条件的满意实时解。     

基于双层规划的公航联运旅游交通网络规划研究

为了满足旅客多样化的出行需求,规划旅游交通网络,本文基于旅客联运出行视角,提出一种新的公路-通用航空短途运输联运（公航联运）方式,构建了公航联运旅游交通网络双层规划模型。上层以旅客出行总时间最短和交通网络线路运营总成本最小为目标,设计交通线路方案,下层模型以单个旅客出行时间最小为目标,对线路进行客流量分配。采用遗传算法求解模型,通过实例分析表明,构建的公航联运交通网络模型具有科学性,合理性和可行性。     

基于碳排放的综合运输流量分配及径路优化

针对有效降低交通运输领域的能源消耗及碳排放问题,从绿色交通的角度,构建了在一定碳排放水平下的公路-铁路综合货运网络流量分配及径路优化模型. 该模型根据多商品网络流理论,设置二元型决策变量,以运输服务水平等为约束条件,以最小化运输费用和碳排放成本为目标. 通过Matlab语言调用Cplex优化器,采用模拟数据对模型进行了验证. 结果表明该模型可以获得较理想的货流分配路径方案.