道路交通网络需求脆弱性指标的敏感性分析

针对路段型随机用户均衡模型,提出了将随机均衡状态下的加权平均出行成本作为交通网络效率的度量方法,应用泰勒中值定理,给出了基于该网络效率的需求脆弱性指标的敏感性分析,发现当起点出行需求量扰动不大的情况下,敏感性分析方法计算的需求脆弱性指标可以近似代替传统方法计算的结果.结果表明:需求脆弱性指标的敏感性分析方法是可行的,合理改善对该指标较为敏感的出行地区的交通出行量,可以提高整个路网的可达性,具有一定的普遍性和推广意义.     

交通网络k-短路径与最小支撑树问题

为了给交通管理部门提供多个路径诱导信息,基于经典的最短路径算法——Dijkstra算法,研究了赋权交通网络的k-短路径问题。k-短路径问题是在网络G中求出给定起讫点对之间的k条路径P1,P2,…,Pk,满足W(P1)≤W(P2)≤…≤W(Pk),其中W(*)表示路径*的权值。在网络G的基础上,通过对G的点、边重新划分以及对边上的权值重新赋值,构造出了1个新的网络G′并讨论了它的几个性质。从而将G的k-短路径问题转换为求解G′的最小支撑树问题,进一步,最小支撑树问题又等价于求G′中一条边的权值。研究结果表明:由于最小支撑树问题具有多项式算法,得到关于k-短路径问题的多项式算法,其时间复杂性为O(k(m+nlg(n))),m和n为G的边数和顶点数。最后通过算例给出了算法的具体执行过程,同时验证了其可行性。     

旅客视角下基于时变的多模式交通网络出行路径

城市多模式交通出行路径决策会受到城市公共交通发班时刻表及交通网络时变特性影响。本文考虑这两个影响因素,研究了换乘次数、出行时间、步行距离等约束条件限制下以实际出行成本最少为优化目标的城市多模式交通出行路径决策问题。由于该问题为NP难问题,本文提出了基于遗传算法的四种求解策略。数值算例表明四种求解策略均有效,其中,变异概率随迭代次数调整的多种群遗传算法求解策略计算效率最高。     

基于环境承载力的连续型交通网络设计双层规划模型与算法

从环境承载力的角度出发,将环境保护与道路网络改扩建联系起来,定量研究了环境承载力约束下的交通网络设计问题,构建了基于环境承载力的连续型交通网络设计双层规划模型。其中,上层模型目标为系统总时间消耗最小、方案总投资费用最小,并以区域道路交通系统大气环境容量限值、路段声环境限值作为约束;下层模型为固定需求的用户平衡分配模型。根据模型的结构特点,采用改进的遗传算法对模型进行求解,并在Matlab平台上开发了相应的算法程序。最后通过实例验证了模型的有效性。     

运费有差异的多品种流交通网络最小费用算法

对运费有差异的多品种流交通网络进行了分析,构建了复合参数和复合指标,借鉴连续最短路算法和FordFulkerson算法,设计了运费有差异的多品种流最小费用算法,并通过算例证明了算法的可行性,为解决实际交通网络的相关问题提供了参考.     

道路拥挤收费定价分析

利用路段交通流量、交通密度及交通空间平均速度的关系,通过选择合理的参量——路段交通载量,解决了由于拥挤路段流量与费用的非单调关系产生的拥挤收费为负的问题,给出了基于交通载量及交通密度比的拥挤收费定价公式,通过建立路段社会总收益函数,分析交通路网供需特性,给出了拥挤收费起点的一个解释。     

湘西地区交通运输网络化发展的可持续性

湘西地区地形复杂．交通闭塞．严重制约着地方社会经济的发展．分析了该地区交通运输网络发展以陆路运输方式为主,网络单薄．通达性能差的基本格局;透视了该地区加快发展交通运输网络的动力机制．提出了交通运输网络持续发展的措施和建议。     

多类物流，双指标的交通网络平衡问题与向量变分不等式

讨论了带有固定需求的多类物流,双指标的交通网络平衡模型. 研究了此模型的平衡原理与向量和弱向量变分不等式的关系.     

基于空间域分解的交通网络仿真并行化方法

为了提高交通网络微观仿真的速度,节省仿真运算时间,将并行计算技术应用于微观交通仿真中,建立了交通网络并行仿真模型并在工作站集群上实现.模型中采用了基于空间域分解的并行方法,该方法可以将不同地理位置的交通子网分配到集群中的每台结点机进行仿真运算.通过在5个不同规模路网上的并行仿真实验,对提出的交通并行仿真模型进行了测试.实验结果表明,该并行仿真模型可大大减少交通网络仿真计算时间,与单机仿真相比,并行仿真平均可节省62.9%的运行时间.同时由于随着结点机数量的增加,并行仿真中的通信开销也会相应增加,因此对于特定的交通网络方案及仿真逻辑,存在最优的结点机数量使得仿真运算时间最少.     

西部旅游业的发展潜力及对策

西部旅游资源得天独厚，旅游业发展潜力巨大。要发展西部旅游业，需要有科学的规则与管理，更新的观念，改变传统的开发模式，规范的旅游市场，加大旅游地形象宣传和促销并建立信息网络，形成大运量立体旅游交通网络，优化旅游经济结构，实现知识创新开发并培养高素质人才队伍。