求解连续平衡网络设计问题近似解的启发式算法

采用双层规划模型描述连续平衡网络设计问题，设计了求解问题近似解的启发式求解算法，并给出了一个简单的算例．本算法使用不需求导数的简单的求解方法，通过和以前的几种求解算法相比较，计算结果准确，但相应的计算量增加．     

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.     

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.     

一个求解离散网络平衡设计问题的新算法

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。在模型求解中,上层问题采用遗传算法,而下层采用仿射尺度内点算法求解平衡交通分配问题。数值试验结果表明,本文提出的算法是有效的,能够较快地求解这类网络平衡设计二层规划模型。     

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。     

城市交通微循环网络设计优化模型

定义了交通微循环概念.建立了交通微循环网络设计双层优化模型,上层问题为在满足路段饱和度约束及最大改造能力约束的条件下使得交通微循环对环境影响最小、交通效率最高及投资最省;下层问题采用用户均衡交通分配来描述驾驶员的路径选择行为.运用功效系数法构造了多目标规划的评价函数,并通过遗传算法建立了模型的求解算法.算例表明,通过求解双层规划模型可同时确定交通微循环网络构成及各条道路改造后的通行能力.     

求解影响最大化问题的一种混合算法

影响最大问题定义为在社会网络中寻找K个初始节点,使得信息传播过程结束后,网络中受影响的节点个数最多。针对传统贪心算法时间复杂度太高的缺点,基于遗传算法提出了IM_GA算法。为了提高算法的运行速度,在计算种子集合的影响范围时,采用其对网络的预期影响力作为衡量指标。为了克服IM_GA算法的早熟现象,在遗传算法中周期性地加入模拟退火算法,提出IM_GA_SA算法。通过实验验证算法的有效性。     

列车通信网络设计问题中的双层规划模型

列车通信网络的物理拓扑结构和逻辑拓扑结构优化问题关系到列车控制系统及安全监测系统的性能和经济效益。对列车通信网络的设计问题进行建模,通过双层规划的思想,将列车通信网络的可靠性、建造费用与通信效率纳入统一的决策过程,从而建立科学的列车通信网络最优性能模型。上层规划以最低建造成本为目标,约束条件为网络可靠性;下层规划以最大通信效率为目标,约束条件为建造费用和网络物理拓扑。最后利用一种基于遗传算法和Floyd算法的混合求解过程对列车通信网络综合规划模型进行求解,得到满足网络稳定性要求下的最小费用设计方案及该方案下的最优效率通信方式。通过对实例结果的分析表明,文中提出的模型是切实有效的。     

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。     

城市交通网络设计与OD量预测问题的双层规划组合模型及算法

给出了一个城市交通网络设计和OD量预测问题的双层规划组合模型,此组合模型内在地不断修正OD预测值和路段能力增量(即网络设计方案),同时得到OD出行量预测和路段能力拓宽方案的最优解,与以往方法相比更加符合实际。此外,本文设计了一个基于灵敏度分析和混沌优化的求解算法。     

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.     

混合交通体系中弹性需求的网络平衡

讨论的城市交通体系模型由快速道路网和广布的街区道路连续区域组成 .针对这样特征的城市交通体系 ,建立了满足弹性需求及用户平衡条件的数学规划模型 ,并提出了以有限元算法为基础的迭代求解方法 .最后 ,给出了城市交通体系模型的算例 ,证明了模型和算法的有效性     

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．     

基于区间需求下系统总时间最小的混合交通网络设计优化模型

假定需求为不确定数,运用交通网络设计双层规划理论,通过将连续交通网络设计问题转化为离散交通网络设计问题,建立基于系统总时间最小条件下区间不确定混合交通网络设计模型.根据区间运算和混合交通网络设计模型的特点,结合区间分析和遗传算法进行求解.求解结果表明:该模型及算法具有很好的稳定性.     

综合客运通道设计的双层规划模型及算法

描述了综合客运通道的网络结构,分析了通道内旅客出行的广义费用函数,将运输成本、安全性、舒适性等服务属性作为出行阻抗的度量因素,以添加新的旅客运输方式为手段来优化旅客运输网络,设计了综合客运通道离散型网络优化设计问题的双层规划模型,上层模型以网络容纳的OD需求量最大为目标,下层模型为用户平衡问题.采用分支定界法对模型进行求解,并通过算例证明了模型的有效性.根据结果比较各方案的单位投资额所引起的网络容纳OD需求增加量,进一步从投资效率角度解释了方案的优劣,分析表明,该模型和算法能够得到综合客运通道网络优化设计的最优投资方案,为建设决策部门提供定量的决策支持.     

给水管网优化设计的混合遗传算法

利用遗传算法全局优化和广义简约梯度法(GRG法)局部收敛速度快的特点,将两者有机结合,构造出一种混合遗传算法应用于新建环状给水管网的优化设计．同时针对遗传算法,采用了实数编码技术,基于扩大采样空间的随机采样、惩罚策略、算术交叉及动态变异技术．最后结合工程实例验证了混合算法的高效性。     

随机需求条件下多商品混合运输供应链网络均衡模型及其求解方法

研究了随机需求环境下具有相互关联的多种商品供应链网络均衡问题.在研究多商品混合运输的同时考虑了需求的不确定性,建立了具有商品交叉运输成本的随机多商品混合运输供应链网络均衡模型,分析了交叉运输成本和罚金对供应链的影响;建立了求解随机多商品混合运输供应链网络均衡模型的投影压缩算法,获得了收敛性结果;数值实例证实了该模型及其求解算法的有效性,同时表明,对于该模型的求解,所运用的投影压缩算法优于普遍采用的修正投影算法和拟牛顿算法.