基于路段流量的交通分配模型的算法

讨论基于路段流量的交通分配问题,指出其最优解满足Wardrop平衡条件.在选定适当路阻函数以后,模型可转化为带线性约束的非线性规划问题.对这类问题,采用仿射尺度内点算法,给出算法的基本思想及详细的实现过程.数值实验表明,该方法是可行有效的,可用于实际交通路网的配流计算.     

弹性需求的平衡交通分配问题模型

平衡交通分配是交通分配问题中一个重要的研究方面,本文主要介绍了带弹性需求的确定性用户平衡分配问题的各种模型,针对不同网络情形可以建立不同的平衡分配模型,有助于平衡分配问题的研究.     

容量制约下交通分配模型的组合同伦方法

针对带容量制约的交通分配模型进行分析变形,对简化后的模型提出了一种新方法:基于预估-校正的组合同伦方法,给出了算法的实现过程,分析了算法的收敛性,并通过实际交通分配的算例说明了算法的可行性,为解决带容量制约的交通分配模型提出了一个有效方法.     

用蚂蚁算法处理固定需求交通平衡分配问题

为了提高交通量预测模型的可靠性，章采用一种新型随机搜索思想——人工蚂蚁算法求解固定需求交通平衡分配问题。算法设计中利用蚂蚁王国中增强型学习系统功能和并行计算的特点，使得交通分配系统朝着用户优化的方向发展，降低了分配的复杂性，为交通分配问题开创了一条新的途径，同时显示了蚂蚁算法在交通规划中的使用前景。     

组合用户平衡和随机用户平衡条件下的交通配流模型

首先分析了用户平衡和随机用户平衡条件,并分别给出了对应的数学规划模型.然后根据在实际交通系统中,往往存在两大子系统:一是由个体出行者构成的满足用户平衡(UE)条件的子系统,另一子系统是基于随机用户平衡(SUE)的子系统.本文提出一种将UE和sUE结合的组合式用户平衡模型,给出了对角线算法,并对其收敛性进行分析,最后给出一个数值算例,说明该方法是有效的.     

带弹性需求的平衡交通分配非线性互补模型及算法

讨论了带弹性需求的平衡交通分配问题,给出了这类问题的非线性互补模型,并采用罚方程方法对模型进行了求解.计算实例表明:该方法是有效可行的.     

用蚂蚁算法处理固定需求交通平衡分配问题

为了提高交通量预测模型的可靠性 ,文章采用一种新型随机搜索思想———人工蚂蚁算法求解固定需求交通平衡分配问题。算法设计中利用蚂蚁王国中增强型学习系统功能和并行计算的特点 ,使得交通分配系统朝着用户优化的方向发展,降低了分配的复杂性 ,为交通分配问题开创了一条新的途径 ,同时显示了蚂蚁算法在交通规划中的使用前景     

城市交通网络综合平衡交通分配模型研究

基于目前交通分配中“系统”与“用户”之间的矛盾及其冲突机理，提出了平衡协调思想，并在综合考虑出行影响因素的基础上，建立了平衡分配模型，从理论上实现了路网流量分配的合理化。     

高速公路网动态交通分配离散模型与算法

给出了一个入口匝道流量控制下高速公路网动态交通分配离散模型，其中采用了一个反馈控制，通过调节匝道流量使高速公路各路段的车辆数接近理想值。并给出了求解的迭代算法和算例。     

改进的交通分配起点用户均衡算法

对起点用户均衡算法的流量转移、起点限制子网(Bush)的更新、成本更新策略及计算流程等关键问题进行了分析改进.探讨了Bush的最长和最短路径对查找方法,提出了流量转移的步长搜索方法及加速算法收敛的Bush更新方法.该方法优化了适合多线程开发的算法流程,并用不同规模的城市交通网络模型对算法进行效率测试和与其他算法进行对比.结果表明,该算法效率有较大的提高,可满足大规模城市交通网络模型计算速度和精度的要求.     

专适用于城市道路网络的交通均衡分配算法

已有的均衡分配理论中的阻抗公式不包含车流在交叉口的延误，其研究成果并不真正适用于城市道路网络．在基于新的交叉口分流向延误的最短路径算法和均衡分配模型上，探讨了专适用于城市道路网络的交通均衡分配算法，证明了模型的目标函数是凸函数．该算法采用Frank-Wolfe算法的思路设计．最后，给出了计算实例．     

动态交通网络的用户均衡配流模型

提出一种离散的动态交通网络用户均衡配流模型,它是静态UE模型的一种推广。通过最优方法得到模型的最优解条件,最优解与Wardrop用户最优原理的动态推广相一致,该模型能够反映交通网络的动态属性。     

轨道交通客流量均衡分配模型与算法

以往轨道交通网络的规划主要依靠经验的、定性的方法 ,缺乏科学性 .为此 ,首先建立了轨道交通的阻抗函数 ,然后 ,基于均衡分配原理 ,建立城市轨道交通网络的客流量均衡分配模型 ,并采用Frank Wolfe算法求解了该模型 .该模型可以较真实地反映城市轨道交通网络上的客流量分配情况 ,提高目前轨道交通规划的科学性 .     

非对称网络容量约束用户均衡交通分配仿真算法

针对非对称网络路段容量约束交通均衡分配模型计算困难,设计了一种带路段容量约束的用户均衡交通分配仿真算法。在算法迭代过程中,将按全有全无法在当前最短路上分配流量与前一轮迭代所得到的流量加权组合,各O-D对的组合系数依Logit模型来确定;并不断自适应调节路段排队延误因子和误差因子来模拟实际路段行驶时间,使路段流量逐步低于路段容量,从而达到广义用户均衡,克服了容量约束均衡分配计算量大及Logit随机分配法要求枚举所有路径的困难。随后证明了算法的收敛性,并对一个小型路网进行了数值试验。     

基于有限元方法的连续型交通分配模型解法

针对一般城市形态模型的弹性需求连续型交通分配模型 ,提出了一种基于有限元方法的牛顿迭代解法 .残余向量Re 和雅克比矩阵Je 是更优解迭代式中的算子 ,可以通过三角形线性插值函数 ,利用单元节点的数值求得 .最后给出的数值算例的结果证明了算法的可行性和有效性 .     

混合交通均衡分配方法

系统地讨论了混合交通均衡（ＵＥ，Ｕｓｅｒ’ｓ Ｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ）配流问题．对于阻抗边际贡献对称型混合交通，笔者建立了与相应的Ｗａｒｄｒｏｐ均衡原则等价的极有小值模型，证明了极小值模型的等价性、解的唯一存在性，并讨论了具体求解算法；对于非对称型混合交通，直接给出了其均衡求解算法。最后，实现了一个简单网络的混合交通均衡分配。     

非可加平衡交通分配问题的列生成算法

为求解非可加平衡交通分配问题,基于列生成算法基本框架,采用K最短路算法生成需要的路径,采用幂罚函数法求解平衡路径流问题,提出一种新的算法,并进行数值模拟,将算法用于求解含路径特定行驶费用和路段容量随机降级下的路径行驶预算2类非可加费用情形。结果表明,所提出的算法能有效求解非可加平衡交通分配问题,并获得高精度的满足 Wardrop用户平衡准则的平衡路径流(误差E≤10-9),即对于每一个O D对,流量大于0的路径的行驶费用几乎都相等,且等于最小行驶费用。