求解城市交通连续平衡网络设计问题的混合算法

对于采用双层规划模型描述的固定需求条件下的连续平衡网络设计问题,给出了一种基于遗传算法和变尺度法相结合的混合算法.并给出了一个简单算例,理论分析和实际算例表明,该混合算法具有速度快和精度高的特点.     

带平衡约束的连续网络设计的模型与算法

建立了包含上、下层问题的带平衡约束的模型以解决连续网络设计问题,上层问题是一个标准的网络设计问题,下层问题是用变分不等式描述的用户平衡配流问题.针对该模型设计了基于遗传算法的求解方法并通过实例对算法进行验证,试验结果表明:该算法是有效的,能够较快地求解此类网络平衡设计问题.     

城市高速公路网络入口流量控制的双层规划模型及求解算法

采用双层规划模型描述城市高速公路网络的入口（匝道）流量控制问题,设计了基于灵敏度分析法的启发式算法,并给出了一个简单的算例．在双层规划模型中,上层模型使整个网络系统最优,同时使从各个入口（匝道）进入网络的流量最大;下层模型是一个标准的用户平衡模型,用于表示网络中用户的路径选择行为     

求解方程近似解的改进双曲线型迭代算法

应用双曲线逼近法,在分析了迭代算法思想的基础上,结合过程模拟与系统仿真的实际,推导出求解方程f(x)=0近似根新型迭代算法,并给出了迭代格式和计算方法.计算结果表明,用此算法求解方程的根,收敛速度及稳定性均好于割线法,初值选取范围比牛顿法和割线法宽.此算法的提出对于方程求根的理论分析和工程应用都有十分重要的意义.     

求解装配线平衡问题的混合遗传算法

装配线平衡问题一直是设施规划问题中的重要组成部分,是在建立生产线时就被考虑、解决并确定的。在面向市场的情况下,生产线必须是柔性的生产线,能快速响应新产品的需求,装配线平衡问题更应该是一个动态的生产调度问题。文章提出了混合遗传算法求解装配线平衡问题,给出了合适的编码方法,设计了新的交叉和变异算子,并通过实例验证了该算法的有效性和可行性。     

基于遗传算法的公路网络设计的双层优化模型

针对现行公路网规划中存在的主观随意性和网络设计模型的缺陷,提出一种基于遗传算法的公路网络设计的双层优化模型,可一次性求出路段的技术等级与车道数,并利用一个简单的算例进行了仿真试验,结果表明,该模型与算法效果良好,具有较好的应用前景.     

九宫问题求解算法的设计与分析

该文对九宫问题的结构进行了探讨，实现了几种典型的求解算法，讨论了不同算法的特点，并对结果进行了比较与分析。     

考虑路径舒适性的连续道路网络设计

【目的】基于出行者的舒适性偏好,探究考虑路径舒适性的连续型交通网络设计,拓展网络设计的相关理论,为交通规划与设计提供新思路。【方法】在现有路径舒适度不能直接叠加的情况下,重新定义路径舒适性并对其量化分析,将其转化为可叠加的舒适度成本;再以变分不等式的形式建立考虑舒适性择路准则的交通网络均衡分配模型;最后,建立考虑路径舒适性的网络设计双层规划模型,采用基于灵敏度分析的方法求解,并在一个小型测试网络上进行验证。【结果】以舒适度成本最小化为准则进行分配后得到的路径流量符合用户均衡原理,能使采用最优策略时的路网总阻抗最小。【结论】舒适性择路准则能合理地刻画舒适偏好出行者的路径选择行为,在交通网络设计中具有一定的实用性。     

基于服务水平可靠性的连续交通网络设计模型与算法

传统路网设计很少同时考虑交通供需的随机性和服务水平可靠性对交通运行效率的影响,难以获得鲁棒性好、可靠度高的路网设计方案。针对此缺陷,假定路网中的交通需求服从对数正态分布,通过双层规划理论构建了考虑需求随机性及路网可靠性的连续均衡交通网络设计模型;其中上层规划是在满足投资预算的约束条件下使得系统期望的总阻抗最小,下层规划通过用户均衡交通分配模型来刻画出行者的路径选择行为。根据模型特点,设计了一种带罚函数的、基于蒙特卡洛仿真的多种群遗传求解算法;并用算例验证模型和算法的有效性。结果表明该模型能较好地解决交通供需的随机性和服务水平可靠性对交通运行效率的要求。     

制定铁路旅客票价的策略模型与求解算法研究

城市间的多种运输方式存在着竞争关系,在给定需求下票价价格是各种运输方式的调节杠杆。本文提出了一个铁路旅客票价制定的双层规划模型。首先建立了一个描述用户多等级、路径多阻抗、多标准情况的变分不等式模型,并将其作为双层规划模型的下层模型,然后以铁路运营总收益为上层目标,建立了相应的双层规划模型,同时设计了求解此模型的基于混沌-修正投影算法的启发式求解算法。结果表明,本文提出的票价价格制定机制是合理的,有望为有关部门的定价机制提供理论依据。     

求解离散网络平衡设计问题的遗传算法

针对离散网络平衡设计二层规划模型,提出了一种新的求解算法,对上层问题采用遗传算法,而对下层问题采用平衡交通分配的Frank-Wolf算法.数值试验结果表明:该算法是有效的.能够较快地求解这类网络平衡设计二层规划模型.     

Models and Algorithm for Stochastic Network Designs

The network design problem (NDP) is one of the most difficult and challenging problems in trans-portation. Traditional NDP models are often posed as a deterministic bilevel program assuming that all relevant inputs are known with certainty. This paper presents three stochastic models for designing transporta-tion networks with demand uncertainty. These three stochastic NDP models were formulated as the expected value model, chance-constrained model, and dependent-chance model in a bilevel programming framew...     

一种网络仿真实验床映射问题的启发式算法

提出了一种求解网络仿真实验床映射问题的启发式算法．该算法的思想是：为尽量少地占用仿真实验床的网络资源，应尽可能地将实验者要求的逻辑拓扑中连接紧密的结点映射到同一台交换机上．为此，将仿真实验床的物理拓扑以交换机为单位分成若干子图，之后在实验者要求的逻辑拓扑上进行迭代，每次迭代按边和权值选取结点进行子图划分，最终得到的划分图即为逻辑拓扑到仿真实验床物理拓扑的映射结果．实验结果表明，该算法能在较短的时间内求得近优解，并且当结点个数增大时，算法的求解时间远少于遗传算法．     

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.     

二次二层规划的一种混合算法

针对下层为二次凸规划的二层规划问题,先利用遗传算法解决上层规划,然后用内点算法解决下层问题.两种方法结合起来得到一种具有全局收敛性的混合算法,并通过算例说明其有效性.     

运输路径问题的一个新启发式算法

在解运输路径问题时常常使用Clarke和Wright提出的启发式算法(下称C.W.算法)。本文对Clarke和Wright算法进行改进。改进算法的计算复杂性虽不如C.W.算法,但计算的数值结果在大多数情况下比C.W.算法的结果更好。     

—种求解线性二层规划的神经网络方法

提出了—种求解线性二层规划的神经网络方法.采用以下层问题的对偶间隙为罚项,构造线性二层规划罚问题的思想,将线性二层规划转化成相应的单层规划问题,然后设计求解单层规划问题的神经网络模型,从而得到线性二层规划的最优解.该网络是Lyapunov稳定的,且在适当的条件下收敛于线性二层规划的最优解,仿真结果表明该神经网络可以有效地得到线性二层规划的最优解.