基于MOPSO-GRU神经网络的信号配时优化模型——以延安市交叉口为例

延安市宝塔区杨家岭路段交叉口是延安市城区内的重要交叉口,近年来由于城市交通流量的日益增加,该交叉口的交通拥堵问题日益严重,传统的信号配时方法已不能满足实际需求,需要新的信号配时优化方法和模型来缓解该交叉口的交通通行压力.为解决此问题本研究首先分析杨家岭路段十字交叉口存在的问题,进而采用多目标粒子群算法和GRU循环神经网络建立模型,最后利用VISSIM软件分别对两相位交叉口和多相位交叉口进行仿真实验验证,结果反映了基于MOPSO-GRU神经网络的信号配时优化模型可提高交通流量的效率和整体交通系统的性能.

非可微r-不变凸函数的η-鞍点条件

利用η-逼近法,定义了η-鞍点和η-Lagrange函数。研究了一类包含r-不变凸函数的非线性数学规划问题的鞍点条件,得到了η-近似优化问题下的η-鞍点最优性准则和原规划的最优解与η-近似优化问题下的η-Lagrange鞍点的等价性,用新的方法推广了相关鞍点结论。

B-(p,r,a)不变凸分式规划的对偶性条件

在B-(p,r)不变凸函数的基础上,定义了一类新的广义凸函数:B-(p,r,a)不变凸函数,B-(p,r,a)不变拟凸函数,B-(p,r,a)不变伪凸函数,研究了涉及此类函数的分式规划,在更弱的条件下得到了几个对偶性条件.

(F,α,ρ,d)-凸多目标分式规划的鞍点准则

基于局部Lipschitz函数,利用(F,α,ρ,d)-凸函数研究了涉及此类函数的非线性多目标分式规划问题的鞍点条件,得到了多目标分式规划问题的Lagrange函数鞍点的充分性和必要性条件。研究结果推广了鞍点准则的适用性。

ρ不变凸多目标分式规划的对偶性

本文定义了一类ρ不变凸函数,研究了不可微多目标分式规划问题,得出了涉及这类函数的多目标分式规划的对偶性,在更弱的凸性下,获得一些重要的结果.

(G,ρ)不变凸多目标分式规划的最优性条件

利用非可微(G,ρ)不变凸函数,研究了涉及此类函数的多目标分式规划问题,给出并证明了该多目标分式规划问题取得有效解的一些充分条件,在更弱的凸性下推广了多目标规划问题的最优性条件。

广义I型函数的对偶性条件

在I型函数的的基础上,定义了一类新的广义凸函数:B-(p,r,a)-I不变凸函数,研究了涉及此类函数的多目标半无限规划的Mond-Weir型对偶条件,在更弱的凸性下得到了几个对偶条件。

(h,φ)不变凸多目标半无限规划的对偶性

利用Ben-Tal广义代数运算,定义一类(h,φ)不变凸函数,在更弱的凸性下,得到此类非光滑(h,φ)多目标半无限规划的一些对偶性条件.

B-(p,r,a)不变凸规划的最优性条件

利用B-(p,r,a)不变凸函数,B-(p,r,a)不变拟凸函数,B-(p,r,a)不变伪凸函数,研究了涉及此类函数的多目标规划,在更弱的条件下得到了几个最优性条件.

广义不变凸多目标半无限规划的鞍点条件

利用广义代数运算,定义了一类不变凸函数和不完全向量值Lagrange函数的鞍点,研究了涉及此类函数的多目标半无限规划问题,得到了广义鞍点的必要性和充分性条件.在更弱的凸性条件下,得到了几个重要结果.

非光滑多目标分式规划的对偶条件

最优性问题在研究博弈理论、目标规划、最低风险问题等方面有重要应用,利用非光滑分析,定义了一类新的广义不变凸函数,研究了涉及此类函数的多目标半无限分式规划问题,得到了参数对偶问题的弱对偶和严格逆对偶条件,在新的凸性下得到了一些重要结论.

(h,φ)-不变凸半无限规划的鞍点

本文利用Ben-Tal广义代数运算,定义了一类(h,φ)-ρ不变凸函数,研究了涉及此类函数的半无限规划,讨论了不完全Lagrange函数的鞍点条件,在更弱的凸性下,得到了几个鞍点条件。

不变凸多目标分式规划的最优性

定义了一类ρ不变凸函数,研究了不可微多目标分式规划问题,得出了涉及这类函数的多目标分式规划的最优性充分条件,在更弱的凸性下,获得一些重要的结果。

V-ρ一致不变凸多目标规划的对偶性

在广义一致凸、V-ρ不变凸函数和Ⅰ型凸函数的基础上,定义了一类V-ρ一致不变凸函数,讨论了涉及这类函数的多目标规划的对偶性条件,在更弱的凸性下,获得了一些重要的结果.

非完全Lagrange函数的鞍点条件

本文定义了一类ρ不变凸函数和非完全Lagrange函数,研究了涉及这类函数的非完全Lagrange鞍点条件,在更弱的凸性下,获得一些重要的结果.

G-ρ不变凸多目标规划的鞍点条件

利用局部Lipschitz函数,定义了一类G-ρ不变凸函数、G-ρ不变拟凸函数、G-ρ不变伪凸函数和不完全Lagrange函数鞍点,研究了涉及此类函数的半无限多目标规划问题,得到了不完全Lagrange函数鞍点的充分性条件和必要性条件。从而在新的更弱凸性下推广了鞍点条件。

(h,φ)-不变凸多目标半无限规划的对偶性

利用Ben-Tal广义代数运算,定义了一类(h,φ)-ρ不变凸函数,研究了涉及此类函数的多目标半无限规划,在更弱的凸性下,得到了一些对偶性条件.

广义分式规划的对偶性

利用B-(p,r)不变凸函数和非光滑分析,定义一类新的广义不变凸函数,研究涉及此类函数的极大极小分式规划问题,得到弱对偶定理和严格逆对偶定理,并在更弱的凸性下,得到几个重要的对偶性结果.

广义I型函数的最优性条件

在B-(p,r,a)不变凸函数和I型函数的基础上,定义了一类新的广义凸函数:B-(p,r,a)-I不变凸函数、B-(p,r,a)-I不变伪拟凸函数,研究了涉及此类函数的分式规划,在更弱的凸性下得到了几个最优性条件.

一类广义凸多目标规划问题的最优性、鞍点、对偶性

在 B预不变凸函数和广义类凸函数的基础上 ,定义了一类广义类次 B预不变凸函数 ,讨论了广义类次 B预不变凸函数的一些有用性质 ,并对涉及这类函数的多目标规划问题的最优性、鞍点和对偶性 ,进行了研究 ,得出了一些重要的结果 .