客户需求可分的车辆路径问题求解

针对车辆路径问题中客户需求可分的新设想重新进行了问题描述和模型构造,根据该问题的特点,利用蚂蚁算法的基本原理,设计了相应的优化算法.虽然在客户需求不大的情况下,分割客户需求并未产生比较理想的效果,但随着客户点需求与车辆载重的比例逐渐增大.实例计算结果表明,需求可分所带来的车辆需求数量和总行驶里程的下降都比不可分情况下要好很多,从而证明了算法的有效性和分割客户需求策略的现实可行性.     

影响交通信息支付意愿的关键因素实证研究

以GPS应用为代表的信息服务收费开始受到关注,文中就该问题从交通行为科学的角度进行了探讨,首先就问题解决的前提条件设计了个体特征、信息价值,信息采纳和支付意愿4个隐变量,并根据文献研究和实践经验,分别给出了描述这4个隐变量的可量化的19项显示指标,由此利用结构方程建模技术,建立了反映这些隐变量和显示指标间关系的模型,然后通过问卷调查所收集到的数据,使用LISREL软件进行了分析和计算,并根据计算结果的拟合度,确认了结构方程模型的适用性.研究结果表明,信息价值与信息采纳之间的影响关系最弱,而个体特征对其余3个变量的影响都非常显著.     

信息条件下路段出行时间可靠性的计算

出行时间可靠性是微观出行决策的重要考虑因素,结合信息提供来求解出行时间可靠性是当前构建高级出行者信息系统的基础工作.根据出行时间可靠性的定义及其概念模型,研究了模型中路段行驶时间和路段选择概率两个重要的参数.对于前者,利用随机过程的数字特征确定了路段行驶时间的近似迭代公式;对于后者,则以Logit模型为基础,通过考虑出行者对出行路线信息储备的异质性,建立了基于信息的Logit模型,从而得到了出行时间可靠性的完整模型.仿真实例表明了模型的适用性.     

信任水平对动态共乘匹配效果的仿真

动态共乘是当前新出现的一种新兴出行模式,对解决城市交通出行难问题有一定补充作用。而参与者的信任水平对这一模式影响显著,为此,建立了DR的特征匹配模型,将信任水平分为两种形式,在多智能体仿真平台上对参与者不同信任水平的影响进行了仿真研究。研究结果指出,如果车主和乘客的信任水平来自相同分布,那么匹配效果相比来自不同分布的情形更好,而且乘客对结果的影响更大,所以提高乘客信任水平更加重要,但不论是哪种情形,信任水平的临界值对两者的匹配结果都有直接影响。由此说明,需要从整个服务环境上提高DR匹配的可信度。     

ArcGIS在城市交通污染分析中的应用

介绍了A rcG IS在城市交通污染分析中的作用,并根据机动车尾气排放模型和扩散模型,构建了基于A rcG IS的城市交通大气污染分析系统框架,最后指出了A rcG IS在城市环境污染监测和管理体系中的重要地位。     

影响出行链构成的多因素分析

以影响出行链构成的各类因素为研究对象,依据已有的理论基础和实践经验,设计了涵盖众多影响出行链构成因素的调查问卷.利用结构方程建模中的验证性因子分析方法,逐步筛选出影响出行链各构成因素的全集.剔除影响微弱的因素后,量化了各构成因素对于出行链不同程度的影响.