考虑行程时间相关性的可靠最短路径算法

可靠最短路径(RSP)问题反映了出行时间的可变性,比只考虑平均出行时间的标准最短路径问题更加实际可行。本文提出了一种考虑路段行程时间相关性的均值-标准偏差RSP问题的求解思路。该算法采用拉格朗日代入和协方差矩阵分解技术,解决了混合整数非线性规划(MINLP)的非线性和不可加性带来的困难。将该问题分解为标准最短路径问题和凸优化问题,证明了凸优化问题的最优解,并将拉格朗日乘子范围与协方差矩阵的特征值联系起来,提出采用次梯度法进行拉格朗日乘子更新。该算法能降低了原问题的复杂性,可扩展到大型网络。

基于二分法和控制信息素量的改进蚁群算法

为弥补蚁群算法易陷入局部最优、收敛速度较慢等不足,提出一种基于二分法和控制信息素量的改进蚁群算法。在每次迭代结束时,利用二分法放弃行走路程较远的半数蚁群的信息素,使收敛速度得到提高;利用3-opt局部优化方法提高解的精度;通过控制信息素量动态调整蚁群选择路径的概率,避免算法早熟;将改进的算法应用于旅行商问题。实验结果表明,该算法在寻优能力、可靠性、收敛速度以及稳定性方面均表现出明显的优越性。

基于列生成算法的鲁棒电动车路径问题

为解决旅行时间不确定和柔性时间窗下的电动车车辆路径问题,建立了以配送成本最小为目标的混合整数规划模型。引入虚拟节点把电动车的车辆路径问题转化为网络模型,利用列生成方法进行求解,将模型转化为基于路径的主问题和有限资源约束条件下求解最短路径的子问题,并构建了基于蒙特卡洛仿真方法的鲁棒模型。针对子问题设计了改进Bellman-Ford算法,引入了路径扩充机制加速模型求解速度获得模型近似解,并结合动态路径查找算法获得最优解。最后,对多组算例进行计算,结果表明:所提出算法可以在保证结果精度的同时提高问题的求解速率;时间窗约束对配送成本影响最为显著;鲁棒情形和确定情形下配送成本受续航里程约束、汽车载重约束和时间窗约束影响的变化规律具有一致性。

交通信息网格中的最短出行路径并行算法

根据城市路网的特点,提出了一种新的路网图的分割方法;在此基础上,提出两种网格最短路径并行算法GPSPA1和GPSPA2.这两种算法克服了传统并行标签算法只适合在共享内存的并行机器上使用的缺点,适合网格环境下使用.实验结果表明:分割器不能完全分割源点和目标点时,GPSPA2比GPSPA1效率高;完全分割时,两种并行算法的加速比大约都是3.GPSPA2应用于交通信息服务网格系统2.0版中.

基于Dijkstra算法的电网故障行波定位方法

为避免电网故障行波定位方法中环网的复杂解网运算,提出了一种基于Dijkstra算法的电网故障行波定位新方法。该方法在电网中某条输电线路故障后,在所有变电站检测记录初始行波到达时间。然后,利用Dijkstra算法计算最短路径,建立最短路径距离矩阵,并利用最短路径矩阵和初始行波到达时间计算故障距离,建立故障距离矩阵。最后,对故障距离矩阵中的元素进行有效性识别,并综合所有有效故障距离得到精确的故障点位置。仿真结果表明该方法无需复杂环网的解网运算,可有效提高网络定位的可靠性与准确度。

基于实时交通信息的行程时间估算及路径选择分析

路段行程时间的估计和预测是诱导系统的关键技术之一。由于路网参数不断变化,路段行程时间的估计必须满足实时性的要求。以城市交通控制系统的基本设施为基础,根据我国城市交通目前的发展状况,分析了影响路段行程时间的各种因素和路段行程时间的组成。利用设置在路段上的车辆自动检测装置搜集到的实时交通流信息,并结合随机服务系统的相关理论建立了城市道路路段行程时间的动态计算模型,提出了一种具有真实最短路径意义的实时动态最短路径选择的方法。

基于模糊旅行时间的动态交通分配模型

提出了一种新的模糊动态交通分配(FDTA)模型,采用模糊集合理论描述动态旅行时间,应用模糊h截集的最短路径方法找出模糊最短路径集合,计算各条路径的隶属函数,并采用C-LOGIT模型实现网络加载,最后比较了FDTA模型和经典的随机动态交通分配(SDTA)模型.仿真结果显示:在正常交通状况下FDTA模型能够获得与SDTA模型非常接近的分配结果,并更加符合实际的交通状况;当有交通拥堵、事故、施工/管制等动态交通状况发生时,FDTA模型能够解决动态交通状况的建模问题;当交通网络结构复杂时,通过改变h值可以有效减少模糊最短路径的数量,提高计算效率.

基于城市兴趣点的连续路径诱导方法

针对现有路径诱导算法无法实现多点连续搜索的不足,提出了一种可以满足出行者一次出行中访问多个兴趣点(Point of interest,POI)的ASSA算法(A*-based sequenced search algorithm)。ASSA算法优化了路网搜索结构,大幅地减少了数据访问量,并通过兴趣点近邻区域的时空关联推理,得到最优出行路径。并基于城市POI兴趣点信息,对兴趣点数据进行了分类划分,设计了多规则下的兴趣点访问机制,并对其进行了试验验证。结果表明:相比于NS最近邻算法,提出的ASSA算法可以提高计算性能16%以上,并避免了非最优路径的出现,可以有效地满足出行者不同规则下的兴趣点访问需求。

基于多路径的城市轨道交通网络客流分布模型及算法研究

城市轨道交通网络形成之后,为实施"一票换乘"需建立轨道交通自动售检票清算管理中心,进行客流信息统计和票务收入清分,而清分的核心在于解决客流在网络上的分布问题。本文结合城市轨道交通系统的基本特性,提出一种考虑乘客多路径出行选择的客流概率分布模型,并设计基于深度优先的路径搜索算法。该模型既体现了乘客出行阻抗最小化的选择心理,又反映了路径多样化的实际情况,具有较强的实用性。最后通过北京轨道交通网络实际客流数据验证模型和算法的有效性。

考虑电网拓扑结构的行波故障定位方法

在双端行波故障定位方法的基础上做出改进,提出了一种基于电网拓扑结构信息以及初始行波到达时间差的输电网行波故障定位新方法。该方法不需要通过获取断路器的开断状态信号来确定出故障线路,这样有效避免了断路器信号错误或未检测到断路器信号时对故障定位准确性的影响。在电网中部分变电站配置行波定位装置,当发生故障时,通过各监测点行波定位装置两两之间的不同配对组合,得到相对应的初始行波到达时间差,再依据电网的拓扑结构进行综合处理和容错分析,找到实际故障点。仿真结果表明,该方法能对电网输电线路上发生的故障进行可靠的定位,并且有较强的容错性。

基于“矩阵乘法”的网络最短路径算法

网络最短路径问题可以作为许多实际应用问题的模型,但传统的求解算法其迭代过程复杂.本文描述了基于矩阵乘法的最短路算法,其时间复杂度与Dijkstra算法相同.在给定的一个网络图中,在不改变网络图中的最短路的条件下,删除"多余"的结点或边,可以达到简化网络图和提高求解速度的目的,从而降低计算复杂性.最后,研究了该方法在最短路径问题和旅行商问题中的应用.实例表明,这种算法与传统的动态规划技术相比,具有运算简便、易于理解的优点.

输电线路故障行波网络定位新方法

提出了一种输电线路故障行波网络定位新方法,采用邻近点优化策略算法求取故障行波最短传输路径,利用最短路径长度与传输时间呈正比例的关系,在直角坐标平面上对电网中各变电站记录的行波波头到达时间及传输距离进行直线拟合,通过线性回归分析实现各变电站行波到达时间的信息融合处理,从而直接得到故障点的准确位置。仿真分析结果表明,该方法能有效减少故障行波信号到达各变电站准确时间的记录误差,并提高故障定位的可靠性和精度。

交通信息下危险品道路运输动态路径选择研究

根据影响危险品道路运输路径选择的风险、经济及时间因素,构建了包含风险、经济及时间的广义运输时间函数。将出行者对路段的广义运行时间预测看作随机过程,对出行路径上节点到达广义时间取期望值,利用一阶近似,建立基于广义时间最短的动态路径选择模型。研究表明,在交通信息可获知条件下,只要给定起讫点对(Origin-Destination,简称OD)中起点的出发时间,就可通过基于广义时间最短的动态路径选择模型求解通过某一路径到达终点的期望时间,而最小期望时间所对应路径即是危险品道路运输动态最短路径。

区域客流分布模型的研究

通过O-D调查虽可以取得区域之间的客流量,但因需要投入大量的人力和资金,不可能进行经常性和全覆盖的调查,而且从抽样调查得出分析结果往往有一段时滞。因此,寻求区域之间客流联系的一般规律,利用有限的客流统计资料,借助数学模型来模拟和预测区域间的客流联系成为取得客流分布的一种重要手段。本文通过中国省区之间客流联系和辽宁省内客流联系的分析,对区域客流联系的模型和方法进行了研究。

基于LTI和网格界面剖分的三维地震射线追踪算法

将二维线性走时插值射线追踪算法(LTI)推广应用至三维模型,并结合网格界面剖分方式,提出了一种三维射线追踪算法.该算法既可获得高精度的全局最小走时和射线路径,又具有快速稳定的特点.三维模型计算结果表明,在模型参数包括网格密度完全相同情况下,本文算法较传统的三维最短路径算法在计算效率、走时和射线的计算精度上均有明显改进.

VNS中动态行程时间与多端动态最短路算法

对车辆导航系统中路径引导信息的供给与需求进行了综合分析 ,提出了最短路划分方法与多端动态最短路问题 。

交通信息影响下的动态路径选择模型研究

考虑交通信息对出行者选择出行路径的动态影响 ,建立一种动态路径选择模型。将不同类型的出行者对路段(路径 )运行时间的预测看作不同的随机过程 ,通过对出行路径上节点的到达时间取期望值 ,利用一阶近似表达式 ,研究交通信息对出行者的出行路径选择行为的影响。

基于综合运输网络的客流分配优化模型与算法

以综合运输网络条件下的客流分配为研究对象,提出更适合表现旅客出行需求和各种运输方式相互竞争关系的运输细分方式,采用可量化表征综合运输网络当前客流状态的区间饱和度和径路饱和熵,并结合旅客出行广义费用函数,构造旅客出行阻抗函数,给出以综合运输网络中旅客出行总阻抗最小为目标的客流分配优化模型。基于k条最短路算法和混沌优化算法,在径路选择时考虑当前综合运输网络的旅客出行阻抗因素,设计客流分配迭代优化的动态求解算法。算例表明,利用给出的模型和算法能够得到可行和更为细分的综合运输网络客流分配方案。

一种基于概率的路径预测与查询算法

研究了路网空间内的路径预测与查询技术,设计了基于统计信息和概率论的最优路径预测算法。实际应用中,路网错综复杂。提出可能路径集合的概念,并设计算法来提取当前路径预测涉及到的路网子网,减小路网规模和路径预测的复杂度。在空间网络环境下,现有移动对象位置预测技术主要针对短期预测,不能预测下一路口的交通情况。为了弥补这一缺陷,降低用户端的位置更新率,设计了路网移动模型来简洁描述提取自大量历史移动路径的移动统计特征,捕捉路口处转向模式。基于移动模型,提出了具有较高精度的交通预测模型来预测对象的运动路径。

城市交通出行查询系统的设计与实现

ArcGIS Server作为空间Web服务平台,在许多行业得到了应用,受到了越来越多人的关注。城市交通出行查询系统,基于ArcGIS Server以及Ajax技术,以合肥市为例,主要从系统的逻辑设计、功能设计、数据库设计以及系统功能实现四个方面,详细阐述了一套切实可行的行业设计方案。