基于路径长度的Logit型随机用户均衡模型

为了克服传统路径选择模型内在的IID假设,将考虑路径长度的Logit模型(path-sizelogit,PSL)引入随机用户均衡模型,构建了基于PSL的SUE模型.通过数学证明该模型的解与随机用户平衡解的一致性,以及模型解的唯一性.基于PSL的SUE模型考虑了路径长度的因素,从而可部分消除由于传统Logit模型对误差项的IID假设而引起的IIA问题.设计了MSA算法作为模型的求解算法,对比分析了考虑路径长度的Logit型随机用户均衡模型和传统Logit型随机用户均衡模型的分配结果,结果表明,在SUE模型中采用PSL模型能够处理各个路径之间长度的差异性.     

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.     

系统最优与随机用户平衡共存的交通网络组合模型

在实际交通系统中,往往系统最优(SO)原则与随机用户平衡(SUE)原则共存.首先给出SO与SUE 共存时的组合式条件,然后将整个交通需求分成遵循SO原则及遵循SUE原则的两个子系统,在两个子系统为固定需求的前提下,给出-个兼顾SO与SUE的更符合实际的综合模型,证明此模型的一阶条件满足SO与SUE共存时的组合式条件,并...     

公交网络中基于弹性需求和能力限制条件下的SUE配流模型及算法(Ⅰ)

介绍了公交网络的表示方法及有关基本概念 ,并建立了适合公共交通分析的公交阻抗函数 ,最后提出了公交网络中具有弹性需求和能力限制条件下的随机用户平衡配流模型 .设计了模型的求解算法并给出了算例 .     

The Rail Transit Passenger Flow Assignment Model Under the Condition of Crowded Costs

以往的轨道交通网络客流分析常以乘车时间、换乘时间为主要影响因素,但在实际调查中除上述影响因素外,乘车拥挤延误时间和换乘排队时间也是乘客在路径选择时的重要考虑因素.以改进后的广义费用模型为基础提出城市轨道交通随机均衡配流(SUE)模型,并给出相应的MSA算法步骤进行求解.     

考虑拥挤费用条件下的轨道交通客流分配模型

以往的轨道交通网络客流分析常以乘车时间、换乘时间为主要影响因素,但在实际调查中除上述影响因素外,乘车拥挤延误时间和换乘排队时间也是乘客在路径选择时的重要考虑因素.以改进后的广义费用模型为基础提出城市轨道交通随机均衡配流(SUE)模型,并给出相应的MSA算法步骤进行求解.     

基于随机均衡配流的O-D量估计双层规划模型及算法

在传统随机均衡配流模型的基础上,提出了一种增广的随机用户均衡配流模型及其求解算法。在此基础上构造了一个双层规划模型,用以描述基于随机用户均衡原则的从路段观测流量估计O-D交通量的问题,并给出了相应的求解算法。该模型及其求解算法对于解决O-D估计问题是可行有效的。     

考虑距离因素的多方式交通超级网络均衡配流模型及算法

考虑了出行距离对出行者不同感知费用的影响,提出了一种考虑距离因素的多方式用户平衡配流方法。对出行者在多方式交通系统中的出行行为进行了分析,基于图论构建了用于描述一般出行过程的多方式超网络模型,并定义了有效超路径和子路径。针对出行者在不同出行过程中时间和花费这两个主要定量因素的计算方法,同时考虑了出行距离对出行者感知费用的影响机制,构建了考虑距离因素的出行广义费用函数。在此基础上,提出了基于用户平衡准则的多方式交通网络配流模型,并提出了基于子路径费用的最短超路径搜索算法。最后用一个简单算例对模型进行了验证,结果表明本文所提出的模型及算法可行有效。     

双系统共存的交通网络组合模型研究

文章讨论了系统最优（SO）原则与随机用户平衡（SUE）原则共存的情况。首先给出了SO与SUE共存时的组合式条件，然后将整个交通需求分成遵守SO原则及遵守SUE原则的两个子系统，在两个子系统为固定需求的前提下，给出一个兼顾SO与SUE的更符合实际的综合模型，证明了此模型的一阶条件满足SO与SUE共存时的组合式条件，并根据相继平均算法（MSA）思想设计了算法。     

考虑可交易路票策略的随机用户均衡模型及算法

为了弥补以往路票均衡模型中假设出行者知道准确路径费用的不足,对可交易路票策略下的随机用户均衡(SUE)分配问题进行了研究.首先,明确了在给定路票策略下交通网络达到均衡状态时的网络流量均衡和路票市场均衡条件;然后利用2个构造函数的相关数学性质建立了等价的通用型路票SUE模型,在出行者感知误差服从Gumbel分布假设下,将该模型化简为Logit型路票SUE模型,并给出了路票均衡价格唯一性的充分条件.由于传统M SA算法无法求解路票SUE模型,因此提出一种高效收敛的拉格朗日对偶算法.算例结果表明,该算法在不同步长序列和离散参数水平下均具有较好的收敛性,而且步长序列对算法收敛速度的影响比离散参数的影响更加显著.     

基于贪婪启发式的多期多目标动态网络选址

为弥补现有选址模型考虑需求变化及客户满意度的不足,研究了随机需求环境下的配送中心选址并设计了衡量客户满意度的函数. 运用随机机会约束规划为基本建模工具,将模型设计拓展到多期规划决策领域并构建了动态多期多目标选址模型,模型不仅考虑了最小化配送中心运作成本,而且考虑了客户最大满意度;运用主要目标法将多目标选址模型转化为单目标选址模型,采用满意度高优先的客户指派原则设计了贪婪启发式求解算法. 算例结果表明,模型的非劣解包含了传统的以最小化物流成本为目标的选址模型的最优解,从而为配送中心选址提供更加灵活全面的决策依据.     

不一致决策表的分配序约简

在不一致决策表中定义了分配序约简，给出分配序一致集的判定定理。通过定义分配序区分矩阵给出求分配序约简的区分矩阵法。为克服区分矩阵法时间复杂度随系统大小的增加而指数增长的缺陷，通过定义属性的相对重要性，提出一种求分配序约简的启发式算法。通过实例分析说明启发式算法的有效性，为从不一致决策表中获取知识提供了一种有效方法。     

基于离散Markov决策过程的发电公司多阶段决策

采用离散时间Markov决策过程(DTMDP)对以多阶段总利润最优为目标的发电公司决策问题进行研究．市场环境下，发电公司根据自身条件，其竞争策略可以是价格的接受者，也可以是价格的制定者．考虑了发电公司不同策略情况下市场均衡状态间的转换概率，分别给出了发电公司作为价格接受者和价格制定者时的多阶段决策模型．通过算例验证了所提模型的有效性和可行性．     

全路径Logit交通分配模型的求解方法

分析了求解Logit模型的现有算法的不足,根据路网的连通特征提出了一种新的求解全路径Logit分配模型的迭代算法.给出了算法和Logit模型的等价性证明,并和经典的Dial算法进行了比较.     

基于异类传感器的战场运动目标识别算法

利用异类传感器的互补特性,提出了一种新的运动目标识别算法:选取目标速度、第1主频、第2主频作为识别的有效特征;运用模糊推理得到目标分类信息的基本概率分配函数;把D-S证据推理和基于概率分配函数的决策相结合,获得对目标的有效识别.仿真结果证明了该算法的有效性.