关于随机用户平衡分配的一种降维灵敏度分析方法及其应用

基于随机用户平衡分配扰动模型的Lagrange函数及带柯朗二次惩罚项的对数边际函数之间的关系给出了一种的新的降维灵敏度分析方法,与通常所说的灵敏度分析相比它的优点是大大减小了计算的维数,降低了复杂性.论文首先给出了关于一般的非线性规划扰动问题基于罚函数法的灵敏度分析结论,然后采用转换约束条件及其约束变量的方法给出并且证明了随机分配扰动问题的灵敏度分析结果,最后将其结果应用到一个具体的算例并将近似解与准确解进行比较,验证了方法的可行性.     

一种基于agent协调的两路口交通控制方法

智能体(agent)技术是近年分布式人工智能领域的研究热点，文章将其应用到城市交通信号控制领域中．在以Q—学习方法实现单路口信号控制的基础上，采用对策论与社会规则相结合的方法实现了两个路口控制agent(TSCA)间的协调问题．通过在仿真环境下的对比，证明采用该协调方法是有效的．     

一种基于Agent的单路口交通信号学习控制方法

Agent技术是从分布式人工智能领域中兴起的研究热点，论文将Agent与经验知识和加强学习方法中Q－学习算法相结合，应用到城市交通信号控制领域中，解决单个路口的动态实时问题，通过在仿真环境下的对比，证明该方法具有较好的控制效果。     

基于启发式搜索和反馈修正的单路口控制方法

结合传统的方案生成式和方案选择式交通控制方法的优点,提出了一种基于启发式搜索和反馈修正的单路口控制方法. 在对交通流的实际控制中通过搜索-反馈修正的过程寻找最优方案,并利用反馈修正监控和应对交通流的时变. 最后通过两组仿真实验, 证明了该方法的控制效果优于定时和感应控制, 并且具有对初始参数和人工维护依赖小, 适应性强的优点.     

考虑故障因素的交通检测器布设优化问题研究

交通检测器对于交通管理部门的意义重大.本文在原有经典确定性交通检测器布设优化模型的基础之上，考虑了不确定的检测器故障因素，建立了新的两阶段交通检测器随机布设优化模型.模型在经典的Sioux-Falls网络上进行了实验，求解结果表明，考虑故障因素对交通检测器布设模式有很大改进. 研究结果对交通管理部门决策有实践意义.     

城市机动车检测站检验模式及布局优化

随着经济发展和城市机动车保有量的增加,城市机动车检测服务需求日益增多。本文对我国现有机动车检验模式进行分析,提出基于安全检测、综合检测和环保检测三位一体的综合检验模式。在此基础上,本文集中考虑了机动车检测站布局优化及检测能力扩充问题,综合分析了用户的两种车检服务需求和实际选择行为并作为下层规划约束,以及机动车检测对城市交通特别是特定关注区域(如中心城区)的交通影响作为上层规划目标,建立了双层规划模型。并结合天津市的相关数据验证了模型的有效性,新的布局给出了检测站的保留和能力扩充建议,能大大减少城市实际所需的检测站的数量,提高检测站集成程度。同时本文提出的理论模型对其他如物流场站网络的优化问题也有一定的启示意义。     

对交通控制与诱导结合研究的评述

交通控制与诱导的集成和一体化代表了现代交通管理的发展方向，是智能交通系统中的重要研究内容。而动态交通分配与交通控制的结合是控制与诱导集成的理论基础。本文回顾交通控制与交通诱导以及动态交通分配结合研究的发展．对控制为主和以诱导为主的两类系统的设计和研究思想以及结合的主要模型和求解算法进行详细的论述、总结和分析．指出研究中存在的不足和局限性，提出建立控制与诱导真正协调、一体化的研究改进的方向和思路．最后给出一个完整的控制与诱导结舍研究的框架结构。     

一体化交通需求管理方法

首先分析智能运输系统（ITS）中先进的旅游者信息系统（ATIS）在交通管理中的作用，然后提出ATIS与交通控制的一体化，ATIS与拥挤收费的一体化交通需求管理方法，并考虑一体化需求管理设计过程中应当注意的问题。     

对动态交通分配的反思

效能分配是效能规划中的一个重要步骤。在交通规划方法相对成熟之后,效能界的人士逐渐把注意力更多的转向交通控制与诱导,由此提出了动态效能分配（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｔｒａｆｆｉｃ Ａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ）。本文首先总括了动态交通分配的定义及其在交通分配揎义及其在交通控制与诱导中的位置和作用。然后列举了目前为止常用的几种动态交通分配模型。通过对动态交通分配模型的分析,本文认为对于解决交通控制与诱导问题,动态交通     

交通感应控制与诱导的递阶协调模型及其仿真

控制与诱导之间的协调结合已经成为ITS发展的主要方向。在以往研究成果的基础之上，建立一种系统最优下的感应控制一诱导递阶优化协调模型，并给出相应的模型求解算法，最后依次设计诱导条件下的感应控制路口仿真、单控制下的用户最优路网仿真以及感应控制一诱导递阶协调下的路网仿真三个试验，从而验证所提出的协调模型和求解算法的有效性和可行性。