一种新的路径生成式Logit交通分配算法

Logit方法是一种重要的非平衡交通分配方法，但由于需要路径枚举，限制了它在大型路网上的应用。本文提出了一种新的路径生成式Logit交通分配算法。每次迭代中，利用Logit方法在已产生的路径集上进行变通分配，并更新路段交通量度路段运行时间，然后在此基础上利用最短路算法求出新的最短路并更新路径集，如此变替进行．直至不再产生新的最短路，最后完成交通分配。由于不需进行路径枚举，从而使本算法适用于大型路网的交通分配。实际计算表明．该算法是有效和可行的。     

基于改进的Dijkstra算法的动态最短路计算方法

首先将所研究的时间段进行时段划分, 然后基于每个路段在每个时段内的历史平均速度给出了改进的Dijkstra算法, 它可以给出任意时刻从任意节点位置出发到达任一目的地的行程时间最短的路径及其相应的行程时间; 其次在允许超车行为存在 的条件下将出行者进行分类, 并给出了相应的最短路算法. 论文最后给出了相应的算例验证了算法的可行性.     

用投影收缩算法求解考虑排放的交通分配模型

给出一种考虑排放约束条件下的交通分配均衡模型,在所定义的广义出行费用中明确考虑排放因素,通过将变分不等式问题转换成等价的非线性互补问题,采用一种自适应的投影收缩算法求解该模型,所给出的数值算例得到广义费用下的UE最优解,在同样收敛精度的要求下,和其他投影算法相比,采用该算法收敛速度较快.     

考虑共享出行的用户均衡交通分配模型

为了研究共享出行行为对交通分配问题的影响,本文提出一个基于路径的共享出行用户均衡交通分配模型.在该模型中,出行者不仅要选择从出发地到目的地的路径,而且还要进行模式选择,以达到最小化广义路径出行成本的目的.本文构建的考虑共享机制的交通分配模型引入两个假设:1)一个乘客只被一个共乘司机搭载,一个司机只载一个乘客;2)由于参与共享出行活动,共乘司机和乘客均可获得额外的共享出行奖励,此外共乘乘客还能得到共享出行成本折扣.这两个假设使得所构建的共享出行用户均衡模型更贴近现实.Braess网络中的数值结果分析了关键参数对均衡结果的影响,结果表明:共享出行成本优惠和共享出行奖励均是鼓励出行者参与共享出行活动的有效措施.     

改进的最短路算法

通过对军事后勤运输中运输路线选择问题的分析 ,提出了最短路模型。针对巨型交通网络的路径选优问题 ,以传统的最短路问题的Dijksta算法理论为基础 ,引入并行处理的概念 ,提出了改进的最短路算法 ,给出了算法的证明推导 ;并对算法效率进行了简单的分析 ,同时用示例对算法进行了计算。新算法在处理巨型网络时效率明显提高 ,为后勤运输路线的选择提供了有力的辅助决策工具     

OD分布与随机均衡分配的组合模型及算法

目前交通规则实践缺乏考虑交通信息的随机性,从而降低了它所得结果的准确性,为此,通过分析出行路选择和目标选择的随机性,建立了交通网络OD分布与随机平衡（或均衡）分配的组合模型,通过引入拉格朗日函数,证明了模型最优解满足随机用户平衡条件和OD分布的要求且最优解是唯一的;最后给出了模型的方向搜索算法。     

改进的单亲遗传算法在汇水盆地三维建模中的应用研究

汇水盆地在地球化学等领域的研究中占有重要地位，但在利用计算机对其进行建模时，根据其传统定义却很难对汇水盆地进行自动提取，因此给出了一个基于点的汇水盆地定义，并针对此定义的特点，提出了一种改进的单亲遗传算法。此算法引入“宽容选择”等机制，简化了遗传操作过程，提高了计算效率，且不要求初始群体的多样性，也有效地克服了“早熟收敛”现象。算法很好地解决了以往用爬山算法对汇水盆地进行三维建模时陷入局部极小点而无法绘制出比较完整的；汇水盆地的问题；在进行比较实验时，也证明该算法是十分有效的。     

基于随机用户均衡的交通配流演化动态系统模型

首先提出一个刻画交通配流演化的动态系统模型.该模型描述了路径流量日复一日的动态调整过程,而且其稳定状态对应于Logit随机用户均衡状态.随后分析了该模型的几个特征,包括模型稳定状态与随机用户均衡状态的等价性、模型稳定点的唯一性和模型收敛性.所提出模型被刻画作一个离散的动态系统,且具有一般的形式,文中也给出了它的一个具体形式.最后,利用一个数值算例对该动态系统模型的应用及性质进行了说明.该研究有助于更好地理解路径流量日复一日的动态调整过程.     

基于交通瓶颈的动态交通分配模型

在动态交通分配模型中,假定在交通均衡状态下司机不可以通过改变出发时间和行驶路径而降低出行费用.经典的Vickrey模型作为一种基于交通瓶颈的动态交通分配模型,假设出行者选择不同的时间上班(下班)所面对的出行费用(含旅行时间和延误惩罚)相等.针对在Vickrey模型中,长期以来人们均假设瓶颈的通行能力是不变的,即从瓶颈离开的累计车辆数为直线,将对Vickrey模型的这一缺陷做出改进,建立瓶颈通行能力随时间变化时的交通均衡模型和求解算法.     

基于VEPSO-BP的多资源均衡优化

针对多资源均衡问题的特点,建立了描述问题的数学模型,然后运用多目标优化的思想,提出了一种新的基于Pareto和向量评价的微粒群算法(VEPSO-BP)。最后通过算例的计算分析,用VEPSO-BP得到的各项资源的最小资源强度分别比VEPSO降低了22.3%、10.1%和23.7%,验证了该方法在多资源均衡优化中的可行性和有效性。     

改进差分进化算法求解武器目标分配问题

针对武器目标分配问题求解收敛速度慢、搜索效率低、寻优精度差的问题,提出一种基于改进差分进化算法的武器目标分配方法.首先,建立多约束条件下武器目标分配优化模型,将动态武器目标分配问题离散为静态武器目标分配问题处理.其次,采用随机邻域变异策略平衡差分进化算法全局探索和局部开发能力,采用基于历史存档的自适应参数整定方法,根据...     

基于满意准则的有限理性用户均衡流量分配性质研究

基于西蒙有限理性满意准则的研究框架, 研究了有限理性用户均衡下的并行网络交通分配问题. 通过引入满意水平的概念, 对有限理性用户均衡流量分配问题建立模型. 基于该模型, 通过考虑出行者满意水平的异质性和出行者对路径的偏好, 分析了有限理性用户均衡下交通流量分配的一些性质, 得到了有限理性用户均衡态存在的条件. 研究发现, 优先选择路径上的出行者满意水平不会低于次优先选择路径上的出行者满意水平, 还证明了当满意水平满足一定条件时, 有限理性用户均衡条件会变为完全理性用户均衡条件. 算例表明, 有限理性用户均衡对应的用户总成本不低于完全理性用户均衡下对应的用户总成本.     

蚂蚁算法处理弹性需求混合交通UE配流问题

针对我国城市交通路网内机动车与非机动车混行的交通现状,提出了一种基于蚂蚁算法(ant algorithm)的寻优策略处理弹性需求下混合交通UE(user equilibrium)配流问题.同时,根据蚂蚁算法的思想以伪代码形式设计了求解弹性需求下混合交通UE配流模型最优解的程序流程,并应用于一个实例.算例表明,蚂蚁寻优策略在寻优的可靠性和计算效率方面优于传统的寻优算法.     

基于时刻表的轨道交通网络动态配流模型研究

目前轨道交通配流问题的研究多以静态为主,难以描述乘客流量的动态变化特征,而轨道交通的网络化和基于时刻表的运行方式使得应用基于时刻表的动态配流方法研究轨道交通网络上的流量变化成为顺理成章的事,本文正是研究了轨道交通网络上的基于时刻表的动态配流模型.首先根据轨道交通网络的运行特点建立轨道交通的时空网络,表示并分析了时空网络上路径和路径费用的组成.然后建立了轨道交通时空网络上的均衡配流模型(user equilibrium),并通过相继平均算法(MSA)对模型进行求解,在传统的Dijkstra算法的基础上改进了最短路径的搜索方法.最后通过北京轨道交通网络的局部线路对本文的模型和算法进行了验证.     

预则型动态交通网络配流模型

提出卫种预测型动态交通网络配流模型,利用最优控制理论和最优化原理推出了模型最优解存在的条件,并给出最优解的经济解释,体现模型体现了道路使用者对路树的预测依赖于先进的交通信息系统和决策者的理发预测的特点,它与实际情况更为接近。     

Troubleshooting algorithm for solving assignment problem and its applications

A new troubleshooting algorithm for solving assignment problem based on existing algorithms is proposed, and an analysis on the related theory is given. By applying the new troubleshooting algorithm to the Lagrange relaxation algorithm of the multi-dimensional assignment problem of data association for multi-passive-sensor multi-target location systems, and comparing the simulation results with that of the Hungarian algorithm which is the classical optimal solving algorithm, and the multi-layer ordersearchingalgorithm which is a sub-optimal solving algorithm, the performance and applying conditions of the new algorithm are summarized. Theory analysis and simulation results prove the effectiveness and superiority of the new algorithm.     

产品数据管理中任务指派问题的模型和算法

产品数据管理(product data management,PDM)中的任务具有紧前约束、可拆分特性和时间窗.为了使有限的设计资源得到合理利用,建立了产品数据管理中任务指派问题的数学模型,其目标是总项目工期最短,任务拆分次数最少和任务中断时间最短.设计了一种基于贪婪准则的遗传算法对模型进行求解,对遗传算法的染色体编码方案和解码规则,适值函数和遗传算子等进行了详细说明.最后给出了一个应用实例,验证了模型和算法的有效性.