基于双层规划模型的多时段公交专用道优化设计

设置公交专用道是解决城市拥堵问题的一种有效的措施,但是在设置公交专用道的同时会占用私家车的路权,减少私家车的道路通行能力,从而影响整个交通网络。为了对多时段公交专用道进行布局优化,考虑从整个交通网络出发,以网络中私家车和公共汽车总出行时间最小作为目标函数来建立双层规划模型求解最优的公交专用道布局,双层规划模型通过遗传算法进行求解。最后采用了算例进行了实例分析,验证了算法和模型的有效性,并分析了多时段情况下网络采用不同OD需求下的公交专用道优化布局。研究结果表明：采用双层规划模型在对多时段的公交专用道进行布局优化时,为了得到最优的公交专用道布局,需要道路网络将公交专用道开放时段内网络中每个小时的OD需求量作为网络的输入。     

随机均衡配流下的连续性交通网络设计

针对交通出行者的出行行为存在不同属性的实际情况,在网络设计双层规划理论的基础上,研究基于随机均衡配流的连续性交通网络设计问题.综合考虑路网可达性和随机用户均衡交通分配建立了双层规划模型,并在路网可达性中引入节点的重要度计算.下层规划采用拉格朗日乘子法求解,同时对上层规划设计粒子群优化算法,并借助Matlab编程计算.在实际算例中,选取道路饱和度对扩建后的交通网络进行效果验证.结果表明,文中模型具有一定的实用性,既可以提高交通网络中的道路利用率,又可以在一定程度上缓解交通网络中的拥堵问题,使网络中的平均饱和度降低28.4%.     

综合考虑早晚高峰交通流特性的可变车道布置方案

城市中早、晚高峰时期的"潮汐交通"现象严重影响了交通系统的效率.为了缓解早、晚高峰时期交通不平衡现象造成的交通拥堵和道路资源浪费现象,从网络的角度出发,提出了缓解路段交通流不平衡的可变车道调整方法,并构建了双层规划模型.其中上层模型寻求最优的可变车道布置方案,以最小化网络的总出行时间,下层模型根据用户平衡模型进行交通流分配.为求解所提出的模型,设计了嵌套Frank-Wolfe算法的遗传算法,并基于经典的Sioux Falls网络进行了数值试验.结果表明:采取可变车道布置方案后,网络出行者的总出行时间大大降低;在允许的投资费用下,尽可能多地设置可变车道可为网络高效运行发挥积极作用.可见提出的模型可为交通管理者改善交通网络运行效率提供理论支持.     

基于车道特征的多层交通网络时空数据模型研究

【目的】针对当前交通地理系统(GIS-T)领域中常用数据模型在城市交通网络的几何、时空语义属性、拓扑关系等描述以及路径诱导实际需求方面的不足,提出基于车道特征的多层交通网络时空数据模型。【方法】根据数据模型的建模层次,引入道路中心线、行车道、实际车道等特征,构建交通网络的多层次表达,并依次设计概念数据模型和逻辑数据模型,最后通过实验验证模型的性能。【结果】该模型比传统基于车道的网络模型的算法效率高,行驶时间少。【结论】该模型对车道特征的描述方案可行,在交通路径诱导中的实用性、精度及效率等方面比传统模型更优。     

基于环境承载力的连续型交通网络设计双层规划模型与算法

从环境承载力的角度出发,将环境保护与道路网络改扩建联系起来,定量研究了环境承载力约束下的交通网络设计问题,构建了基于环境承载力的连续型交通网络设计双层规划模型。其中,上层模型目标为系统总时间消耗最小、方案总投资费用最小,并以区域道路交通系统大气环境容量限值、路段声环境限值作为约束;下层模型为固定需求的用户平衡分配模型。根据模型的结构特点,采用改进的遗传算法对模型进行求解,并在Matlab平台上开发了相应的算法程序。最后通过实例验证了模型的有效性。     

考虑脆弱性的离散交通网络设计

针对交通网络中的脆弱单位进行优化是保证路网稳定运行的前提。为此,选择改进后能从多方面综合反映路网脆弱性的评价指标,分析了脆弱性指标和路段数、交通量之间的关系,并利用双层规划模型来描述考虑脆弱性的离散交通网络设计,其中上层模型以路网脆弱度最小化为优化目标,下层模型为用户均衡配流模型,通过设计遗传算法并结合Frank-Wolfe算法进行求解。算例结果表明,投资金额为300万元时,与以单一路段脆弱性为优化目标的方案相比,从路网整体角度出发提出的优化方案可将13条路段的脆弱度降低到理想值,而前者只有仅仅7条,并且此时该方案可将路网脆弱度降低38.5%,相比于前者多降低9.1%;分析还发现在OD（Origin-Destination,起讫点）需求越大的情况下,需投入更多的建设资金才能将路网脆弱度降低到理想值。     

高速公路出入口选址双层规划模型研究

针对高速公路出入口选址,建立了双层规划模型.上层规划以高速公路出入口的用地和建设成本、改进交通网络的成本和区域内的出行成本最小为目标函数,下层规划考虑了交通网络车辆弹性需求用户均衡配流.最后设计了一个迭代优化算法对模型进行求解.     

城市交通微循环网络设计优化模型

定义了交通微循环概念.建立了交通微循环网络设计双层优化模型,上层问题为在满足路段饱和度约束及最大改造能力约束的条件下使得交通微循环对环境影响最小、交通效率最高及投资最省;下层问题采用用户均衡交通分配来描述驾驶员的路径选择行为.运用功效系数法构造了多目标规划的评价函数,并通过遗传算法建立了模型的求解算法.算例表明,通过求解双层规划模型可同时确定交通微循环网络构成及各条道路改造后的通行能力.     

考虑通行能力折减的可变车道优化

为有效缓解因潮汐现象所导致的交通拥堵和道路资源闲置并存的问题,在考虑车道数对路段单向通行能力影响的基础上研究可变车道优化设置方法。该方法在确保可变车道实施过程中轻交通流方向正常通行的前提下,基于非均衡经济学理论的价格-数量调节,以系统总出行时间最小为目标构建可变车道优化的混合整数双层规划模型,并采用粒子群优化算法对模型进行求解,以算例的形式验证模型和算法的有效性。研究结果表明:从系统层面优化可变车道设置能够充分利用轻交通流方向闲置的道路资源来提高重交通流方向路段的容量,从而改变其行程时间函数,进而调节流量在路网上的分布并均衡各路段的饱和度;使道路网络结构更好地匹配出行需求,在道路资源一定的情况下有效地降低系统总出行时间。     

具有周期性双层优化结构的无人机集群航路规划模型

 针对多种威胁条件下的无人机集群航路规划问题,提出了集群控制方法和周期性双层优化算法。以定点抵达任务为背景,将d-范数、冲击函数与反曲函数结合起来,构建了能够实现雷诺兹准则的集群动态控制模型,并采用设计出的周期性双层优化算法求解中心无人机的航路规划问题。通过仿真算例,验证了该模型的实效性和优化算法的可行性,与遗传算法-人工势场混合算法相比,周期性双层优化算法求解效率更高且优化效果更好。     

多车型随机动态交通分配和信号优化组合

研究了多车型随机动态交通分配和信号优化的组合问题,提出了一种考虑多车型下的随机型动态交通分配和交通信号优化的组合模型。模型采用广义双层规划来表示,上层是信号优化控制,进行交通信号的优化配置;下层是考虑多车型下的随机型动态交通分配,进行交通网络流的配置。同时,模型中采用具有物理排队的多车型动态网络模型,从而考虑了饱和路网中物理排队对网络条件的影响以及不同车型间的相互作用。采用遗传算法对模型进行了优化求解。结果表明,在考虑多车型随机用户路径选择行为的基础上使整个网络的总行程时间达到了最小,由此获得最佳的信号控制策略和相应的优化路径流,实现了交通信号的优化配置和交通流优化。     

考虑汽车排放需求变化的多目标连续型交通网络设计

文章研究需求变化的多目标连续型交通网络设计问题的优化模型和算法,利用双层规划模型求解问题;上层以路网系统阻抗、路段总投资、汽车不同尾气排放量最小化作为优化目标,并受到原路段的通行能力约束,下层是基于需求变化下的用户平衡配流模型;使用非对称Nguyen-Dupuis网络,利用精英保留和随机遍历的选择遗传算法求解上层模型,采用基于路径的双梯度投影算法求解下层模型。设计相应算法程序对模型进行验证,通过算例测算综合需求排放分析和综合需求下多目标参数分析,结果表明模型有效、求解算法可行。     

路网下收费道路的分车型费率优化模型

为了科学地对收费道路的费率进行决策,以收费道路及相邻道路组成的路网为研究对象,利用双层规划理论建立起路网下的分车型费率优化模型,上层规划描述路网管理者追求社会效益最大化的思想,并以实现道路经营者的财务目标作为约束条件;下层规划采用多车型多准则交通均衡模型来描述道路使用者的出行选择行为;通过模型求解可以获得各收费路段的分车型最优收费费率以及相应的路网交通流量.文中还介绍了利用遗传模拟退火混合算法进行模型求解的步骤.算例分析表明,路网下收费道路的分车型费率优化结果可以有效地提高整个网络的运行效率,并更好地体现不同车型用户间的公平性.     

基于遗传算法的公路网络设计的双层优化模型

针对现行公路网规划中存在的主观随意性和网络设计模型的缺陷,提出一种基于遗传算法的公路网络设计的双层优化模型,可一次性求出路段的技术等级与车道数,并利用一个简单的算例进行了仿真试验,结果表明,该模型与算法效果良好,具有较好的应用前景.     

重大事件下的路网交通疏散双层优化模型

针对城市中重大事件期间的交通出行特点,提出基于交通组织的上层优化算法与基于信号控制的"绿波"与"红波"下层协同优化算法,其中对于静态的交通组织优化方案不能及时响应动态疏散需求的问题,通过在时间维度的离散化对上层算法进行优化;根据上层优化结果相应地调整信号控制策略,考虑关键路段的蓄车能力来限制信号周期以及路口可能发生的绿灯空放现象和车辆溢出现象来确定相位差设计范围;并以整体延误最小化、交通通行能力最大化作为优化目标建立路网交通双层优化模型。仿真结果表明,该模型下主要道路交叉口的通行车辆数平均提高7.1%,同时5个道路交叉口的车辆总延误平均减少5.8%,验证了模型在应对重大活动事件造成的道路交通拥堵有更佳的适用性。     

基于区间需求下系统总时间最小的混合交通网络设计优化模型

假定需求为不确定数,运用交通网络设计双层规划理论,通过将连续交通网络设计问题转化为离散交通网络设计问题,建立基于系统总时间最小条件下区间不确定混合交通网络设计模型.根据区间运算和混合交通网络设计模型的特点,结合区间分析和遗传算法进行求解.求解结果表明:该模型及算法具有很好的稳定性.     

多目标交叉口信号控制模型

采用多目标的双层规划模型描述了在固定Ｏ－Ｄ需求量的饱和路网上,考虑排除和拥挤时,预测平衡流分配和优化信号参数的组合问题,在双层规划模型中,下层模型是带有显式的通过能力约束的平衡分配模型;上层模型由饱和路段的排队延误最小,同时网络系统中的其他延误最小来决定信号绿信比,设计了基于灵敏度分析的启发式算法,并给出了一数值算例进行分析说明。     

混合交通的出行分布与随机用户平衡双层规划模型

文章针对混合交通,考虑到实际交通网络中OD需求与整个路网的变化状况有关,建立了出行分布和交通分配的双层规划模型。并给出循环优化分配算法并用简单的算例证明了算法的可行性。     

城市交通网络路径寻优模型及其求解

路径寻优问题是交通网络优化中的基本问题.由于现实交通网络中的交叉口存在不同程度的转向延误,使得一般的最短路模型与算法并不适合城市交通路网,针对这类问题,设计带交叉口转向延误的交通网络路径寻优模型,并根据模型解的特征,将路径寻优模型转化为只含有0,1变量约束的非线性规划问题,随后采用基于增广Lagrangian法的遗传算法来求解该模型.仿真结果表明该模型和算法是有效的.     

VTS中心布局及雷达站选址-配置双层规划模型

研究VTS中心布局及雷达站选址-配置问题,建立双层规划优化模型:上层规划模型解决雷达站的选址及雷达配置问题,下层规划模型解决VTS中心布局问题.针对模型设计双层遗传算法求解.算例结果显示,双层遗传算法能够找到问题的满意解.将程序运行100次,计算结果具有稳定性.将VTS中心布局及雷达站选址-配置集成考虑,可以有效避免雷达站的重复建设问题,同时,也实现了整个区域的完全覆盖.