基于车道等饱和度的交叉口车道功能优化模型

考虑不同进口道、不同流向和不同车道功能等复杂因素的相互影响,建立了基于等饱和度的交叉口车道功能优化模型。模型根据不同车道布置模式,考虑了进口流量比最小和进口流量比方差最小两类目标函数,并引入了进出口道车道平衡、流量匹配、车道功能冲突、车道等饱和度等约束条件。针对合用车道情形,根据不同模式分别建立了等饱和度约束方程。结合模型特征,给出了模型的快速求解方法。实例验证表明,交叉口车道功能优化模型简单有效,能够优化出每个进口推荐备选车道功能方案,模型可以较大程度上降低交叉口关键流量比之和,提高交叉口交通设计的效率和精度。     

出租车合乘路径选择与费率优化模型

在现有的出租车合乘研究工作中,对合乘者的费用分担与路径选择基本不进行同时优化,且较少考虑驾驶员的收益.以公平性为原则,综合考虑驾驶员与出行者利益,以出行者时间费用成本最小为目标函数,以保障驾驶员合理收益为约束,构建出租车合乘路径选择与费率优化模型.并针对模型特点,设计相应的遗传算法对其进行求解.算例分析表明,模型计算的...     

基于车道选择行为分析的交通标志优化设置

分析了驾驶员变换车道时的认读标志行为,从感觉、知觉、判断、执行4个阶段分析快速路连续交通流条件下车道变换所需的时间及距离.给出了认读标志过程中消失点位置的确定方法.结合安全行车要求给出了车辆变道时的临界可穿越空档.通过引入变道成功概率,分析了车辆变道所需的最小行动距离.在此基础上建立了交通标志设置最小前置距离的理论模型.模型输出结果显示,其他条件相同时,流量越高,车辆变道时所需交织段长度越大,交通标志的最小前置距离也越大.模型应用于烟台市同三高速公路交通标志的优化设置,得到在不同变道成功概率下交通标志设置的前置距离,验证了模型的合理性.     

信号控制交叉口动态车道功能优化方法

为了应对交叉口交通供需关系发生显著变化的情况,合理分配交叉口空间资源,对信号交叉口动态车道功能优化方法进行研究.基于优化对象、优化参数和优化模型3个方面的分析,建立了以进口组为基础的动态车道功能优化模型.它可由整数非线性规划模型来描述,其优化目标为关键流量比之和最小.通过算例分析,对该方法的优化结果和计算速度进行了检验.研究表明,以进口组为优化对象可在保证优化结果准确性的基础上显著减少须同时进行优化的变量数,提高求解效率,以此为基础建立的优化模型可满足动态控制计算准确性和计算速度的要求.     

高速公路可变收费费率模型研究

可变收费是一种在不同时段采取不同收费费率的收费方法,对可变收费理论在高速公路交通需求调控中的应用做了进一步研究;在分析影响高速公路可变收费费率标准的基础上,给出高速公路交通需求模型以及费率同交通量关系模型;根据山东省高速公路调查样本,采用线性回归法对模型进行标定。     

基于车道的交叉口车道功能和信号相位优化模型

考虑不同进口道、不同流向、不同车道功能及不同相位方案等复杂因素的相互影响,建立了基于车道的交叉口车道功能和信号相位优化模型。模型目标函数采用交叉口关键流量比最小,考虑进出口道车道平衡、流量匹配、车道功能冲突、合用车道等饱和度等约束,能够同时优化进口道和出口道,给出了模型求解算法。提出的模型变量较少,与目前交通设计方法衔接更好,能够得到全局最优解,求解方法也相对简单。实例验证表明,模型能够有效降低交叉口关键流量比、周期和车均延误。     

基于双向搜索的公交路径选择算法及优化模型

为了解决人们出行公交路径选择问题,分析了公交网络的特点,对最短路径常用算法进行比较,提出一种基于双向搜索的公交网络路径选择算法。为了选择最优路径,综合考虑出行时间、出行费用和换乘次数等因素,给出一个综合评价指数模型,并用算例对算法和模型的可行性进行验证。基于数据库理论,算法用数据库表示公交网络,用数据库查询技术实现最优乘车路经选择,易于实现,执行效率较高。     

高速公路收费费率双峰调控模型研究

高速公路交通出行具有明显的双峰出行规律,将可变收费的理论应用于高速公路交通出行时间的调控,以缓解高峰时间交通拥挤。可变收费是一种在不同时段采取不同收费费率的收费方法,是一种有效的交通需求管理手段。在分析影响高速公路可变收费费率标准的主要因素的基础上,给出高速公路交通需求模型以及不同时段费率同交通量关系模型,并根据山东省高速公路调查样本,采用线性回归法对模型进行标定。     

高速公路收费站车道功能及方向优化模型

为解决临近城区的高速公路收费站节假日潮汐拥堵问题,通过动态调整收费车道使用功能和切换车道收费方向,提出了收费站车道类型及收费方向控制方法,并给出了相应的收费车道配置流程。结合排队论,考虑车道控制约束,以收费站运营成本、用户延误成本和收费站免费放行损失成本之和最小为目标,构建车道功能及收费方向优化模型。研究结果表明：双向收费车道需设置在收费广场中间,收费站拥堵免费放行位置以在用车道平均排队车辆数5～10辆为判定标准;与不可切换收费方向的传统方案相比,车道控制方案通过平衡出入口交通需求,动态调整车道方向,提升了收费站通行效率;系统成本随电子不停车收费(electronic toll collection, ETC)使用率的增加、交通需求的降低而减少;车道控制方案的系统成本不大于传统方案,且存在潮汐车流时,车道控制方案效益提升更加明显。所提出的车道控制方法能适应不同流量场景,对收费站车道开放和“潮汐车道”设置具有指导意义。     

基于前景理论的动态路径选择模型研究

在实际出行过程中受多种不确定因素的影响,导致出行者的路径选择行为往往是动态的。本文考虑出行者在路径选择过程中的有限理性以及路径改变方式,在前景理论的基础上建立了动态路径选择模型,提出了更适合人们思维习惯的动态路径选择方法。该方法允许出行者根据道路情况随时调整路径,并用实例验证了方法的正确性和适用性。结果表明,当出行者遇到拥堵路段时,可以在途中改变路径,并且在心理预期时间不能满足时,就会选择有风险的路径。     

驾驶员实时动态路径选择行为组合模型

考虑了3种类型的路径选择地为：选择固定路径，选择具有最短理解出行时间的路径，选择最小实际出行时间路径，基于驾驶员路径选择行为的差别，在不考虑交通阻抗函数是否(即允许交通阻抗函数非对称）的前提下，将这3种动态路径选择行为综合表达为一个与之等价的变分不等式模型。     

基于级差效益的公路收费定价模型

为了公平合理地进行公路收费定价,在分析各种收费定价理论的基础上,根据公路级差效益构成要素、车速-流量关系,研究了货物、车辆与旅客的在途时间价值,从轮胎磨损、燃油及润滑油消耗、车辆维修保养等方面建立了车辆运营费用模型,分析了安全、舒适等因素对级差效益的贡献.结果表明:以级差效益为基础,给公路使用者大约50%的优惠;将级差效益作为收费定价依据,完善了公路收费定价理论;根据级差效益制订收费标准,能够被公路投资者和使用者双方接受.     

基于智能交通卡数据的城市轨道交通乘客个体路径选择模型

在分析城市轨道交通乘客旅行时间组成要素的基础上,提出了一种基于智能交通卡数据的乘客个体路径选择模型,克服了传统路径选择模型只考虑群体路径选择的弊端。通过分析轨道交通刷卡出行的特点,建立了乘客旅行时间模型,确立了各旅行时间要素并分析了其独立性。对出行要素进行了估计,计算出路径旅行时间,提出了乘客个体的出行路径选择模型。以北京地铁网络为案例,分析了乘客个体的路径选择,并用实际数据验证了模型的有效性。     

一种基于遗传算法的航迹优化方法

目的设计优化一类巡航导弹航迹,且航迹满足避开地空导弹、高炮、歼击机群、电磁脉冲等火力单元和地形地物障碍,并且满足航迹路径长度短、耗油量少等约束条件。方法利用遗传算法进行优化,对遗传算法的交叉操作进行改进。结果提出了一种巡航导弹航迹优化算法和一个航迹规划代价评判模型。结论经仿真实验证明该方法典型性强,处理的信息量小,实时性也较好, 具有一定的理论和使用价值。     

Web服务工作流路由模型构造及QoS优化

针对服务工作流的路由构造与优化问题,提出一种服务工作流的路由模型(Workflow route model,WRM).该模型将功能相同的服务复本聚集成一类服务集合,每类服务集合采用聚合树的方式组织,同时,依据工作流之间的路由组合关系形成路由构造图,在此基础上提出一种基于QoS的工作流路由算法,在服务动态变化时能满足不同应用的多维QoS需求.实验结果表明:该模型能较好地组织服务资源;路由算法综合多维QoS目标优化,可在多项式时间内计算出较佳的工作流路径,适合于分布式环境中服务工作流的构造与协作.     

基于模糊机会约束规划和鲁棒优化的绿色多式联运路径优化研究

【目的】探究在运输时间、中转时间、等待时间和运输货损率混合不确定条件下的绿色多式联运路径优化问题,为绿色多式联运路径决策提供理论依据。【方法】在考虑运输过程中碳排放和噪声污染的基础上,以最小化运输成本、运输时间、碳排放量、噪声污染以及货损量为目标建立不确定条件下的绿色多式联运路径优化模型,并将其扩展为模糊机会约束模型及鲁棒优化模型来处理不确定参数。使用MATLAB编程并调用CPLEX对算例进行求解,得到多式联运路径优化方案。对置信水平进行灵敏度分析,并将鲁棒解与确定条件下的最优解进行比较,验证所建模型的鲁棒性。【结果】将优化方案的计算结果与5个目标函数的最优值进行比较后发现：由模型所得最优运输方案的计算结果与各目标函数最优值之间的相对距离分别为0.096 4、0.027 1、0.194 6、0.018 4、0.032 7,均接近最优值。【结论】本研究所建模型能降低多式联运的决策风险,也能为决策提供合理、有效的依据。     

Research on group expandable optimization decision-making model for construction programme choice

Aiming at the decision-making problem of construction programme choice,this paper advanced a new group expandable optimization decision-making model.Various factors were comprehensively considered,and the new multi-attribute evaluation index system was established.Based on the assumption that decision-makers were rational,this paper formed a group of rational preferences through extracting the personal preferences pertinently,so the decision-makers position matrix was determined.The decision-makers position matrix integrated values given by group decision-makers to construction programme comprised a matrix,of which the entropy theory for datamining was adopted in this paper to determine the attribute weights.A decision was made by using the extension decision method.Eventually,the feasibility and practicability of the model were verified by the example.     

基于容量的交叉航路高度层指派模型辋

探讨航路交叉点处的最优高度层配备条件,根据航卒器在航路上运行的成本指数,建立基于航路容量的0-1整数规划模型。模型在保证卒中交通安全的基础上实现成本的最小化．通过LINGO求解,验证模型的可行性。     

风险路网环境下出行者路径选择决策建模对比分析

出行者路径选择问题一直是交通领域研究的热点.对给定交通环境下出行者决策结果的精确描述能够更好地诱导人们出行,提高出行者的出行效率.基于累积前景理论建立的风险路网环境下决策的描述性模型,更好地描述了出行者的实际出行行为.在假设出行者出发前已知各路径的出行时间概率分布的前提下,建立了基于累积前景理论的风险路网环境下出行者路径选择决策模型,并通过算例和实证调查证明了累积前景理论在描述出行者的实际出行行为上具有更大的优势.