Frank-Wolfe算法求解交通分配问题：比较不同流量更新策略和线搜索技术

Frank-Wolfe(FW)算法是一类广泛应用于求解交通分配问题的算法.它具有容易编程实现,所需内存少的特点.但是该算法收敛速度较慢,不能得到路径信息.为了提高算法的效率,本文研究三种流量更新策略(all-at-once,one-origin-at-a-time,one-OD-at-a-time)以及不同的步长搜索策略下的FW算法,其中步长搜索策略包括精确线性搜索方法(包括二分法、黄金分割法、成功失败法)和不精确的线性搜索方法(包括基于Wolfe-Powell收敛准则的搜索方法和Gao等提出的非单调线性搜索方法).最后,本文将上述策略应用于四种不同规模的交通网络中,并给出较适合求解的组合.

用神经网络方法处理交通平衡分配问题

用神经网络方法处理交通平衡分配问题邓卫王炜（东南大学运输工程研究所，南京２１００１８）对于交通分配，国内外均进行过较多的研究，国际上通常把交通分配方法分为平衡模型与非平衡模型，并以Ｗａｒｄｒｏｐ第一、第二原理为划分依据．如果交通分配模型满足Ｗａｒｄ...

求解交通平衡分配问题的信赖域算法

根据Wardrop的用户平衡条件,交通平衡分配问题可视为混合非线性互补问题,在引入合理的假设后,可得到交通平衡分配问题的非线性互补模型。文章分析了该模型解的存在性和唯一性,并结合列生成算法和基于FB函数的信赖域算法,提出了一种修正的信赖域算法。这一算法避免枚举网络中的所有路径,大大降低了问题的规模。文章最后通过数值试验验证了算法的有效性。

基于多目标优化的多码头转运港泊位资源分配研究

集装箱的水水中转是一种经济高效的水路运输模式,为有效降低水水中转下中转箱在大型转运枢纽港的码头间中转成本,提出了基于多目标优化的多码头转运港泊位资源分配方案。该方案考虑了船舶安全靠泊时间与距离以及中转箱与船舶的匹配关系等约束,建立了多目标混合整数规划模型,旨在最小化船舶在港时间成本与中转箱码头间运输成本;使用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对模型进行求解,得到了多组不同规模下的船舶靠泊与中转箱转运方案。研究表明:该算法能够得到多组帕累托前沿解,为港口运营商和船舶公司提供多个优化方案,以船舶在港时间成本的增长为代价,中转箱码头间中转运输成本呈减少的趋势;相较于基于最小时间成本的传统调度方案,提出的调度方案能够有效降低多码头下船舶靠泊的运营成本,同时在不确定情景下具有良好的鲁棒性;具体而言,在不同船舶规模下,能够减少作业总成本的38.25%~69.48%;以较小程度的船舶在港时间成本损失为代价,明显减少中转箱的码头间中转成本,为水水中转下的泊位分配和码头间运输集成优化提供参考。

系统最优的动态交通网络流分配模型的研究

智能交通系统是一个复杂的大系统。交通网络配流是智能交通系统的一个关键问题，其中对交通网络配流模型的建立和算法的设计是非常重要的。通过建立系统最优的动态交通网络流分配的最优控制模型，并经过一系列的积分变换转化为一种简单而特殊的非线性规划问题。文中只是局限于对最优控制模型进行化简，目的是为了进一步研究已简化模型的有关性质和算法的设计。

交通网络设计问题的模型与算法的研究

交通网络设计问题是研究如何用定量的方法在已有交通网络上添加或扩容某些路段的问题。本文用基于均衡分配的双层最优化数学模型描述该问题 ,给出求解这类优化模型的算法 ,通过实例比较这些算法的性能 。

非线性折算系数下多用户混合交通网络均衡问题

我国多数道路是典型的混合交通,交通组成复杂,相互间干扰现象严重.含有小汽车、货车和其他车型的混合交通备受研究者的关注.本文构建一个考虑道路收费的多用户网络均衡模型,在模型中,各类用户拥有各自的时间延误函数和道路收费,且相互影响不同.折算系数(PCE)为可变的,构建的道路延误函数是非线性,非连续和非对称的.混合交通网络均衡模型采用变分不等式构模,用相继平均(MSA)方法进行求解.最后,在交通规划软件EMME/3中实现该算法并应用到实际公路交通网络,并对线性折算系数和非线性折算系数下的交通网络分配结果进行了对比.研究表明,非线性折算系数更加符合实际区域网络交通流分布.

以路权分配为突破口 构建滨海新区绿色交通

随着城市化的推进，我国城市的公共服务水平正在逐步改善，然而城市交通矛盾却越来越突出，部分特大城市交通问题严重恶化，造成极大的经济损失和环境问题，甚至已成为重大社会问题。城市交通制约着城市经济发展、环境治理和民生改善，是城市实现可持续发展最严峻的挑战。

多核集群任务分配问题的0-1整数规划求解模型

研究了典型多核集群任务分配中的节点内通讯特性。基于0-1整数非线性规划模型和线性松弛技术,给出了一种0-1整数线性规划任务分配问题求解优化模型。由于节点内的通讯量与通讯延迟较大,以最小化计算代价和节点间通讯代价为研究目标的传统求解模型具有严重的局限性,而该求解模型考虑了节点内通讯代价,并采用了线性规划松弛技术,其目标是最小化计算代价、节点间通讯代价和节点内通讯代价。计算结果验证了提出的模型的有效性。

考虑混合车流的电动汽车充电站优化布局策略

随着电动汽车普及率的提升,电动汽车充电站规划成为一大研究热点。针对充电站的优化布局问题,设计一个双层规划模型。其中,上层目标为最小化总广义社会成本,下层则根据上层给出的充电站规划方案,求解交通分配问题和最优潮流问题,反馈与总广义社会成本相关的信息给上层。然后,采用一种基于代理模型的算法求解所构造的双层规划问题。最后,通过案例分析验证了求解算法的有效性。

中部城市现代物流发展的系统性问题及其对策

中部城市的交通四通八达,区位优势十分明显,有承东启西、接南进北的作用,但中部城市的物流业尚处于起步阶段,相当多的企业仍是传统经营组织方式,真正涉及现代物流和供应链管理的企业很少。随着城市化进程的不断加快,城市空间形态也正在发生着急剧的变化,在大力落实"保增长、扩内需、调结构"战略背景下,中部城市现代物流发展所积累的问题与矛盾,越来越引起了大家的注意。

考虑供给取消的共享停车平台泊位分配方法

共享停车是利用泊位供需双方的错峰使用特性来提高停车资源利用率的方式,但共享停车实际应用过程中常常出现供给取消事件,若平台不采取有效的管理措施,会使得某些停车用户在原始分配方案下无法完成停车.针对供给取消情况下的泊位分配问题,对供给取消对停车用户和平台的影响进行分析,提出了再分配策略.然后结合再分配策略,在综合考虑用户偏好的基础上,以平台收益最大为目标建立了基于再分配策略的共享停车泊位分配模型并采用收益、泊位利用率和用户满意度进行评价.最后,通过算例实验对模型进行了验证.结果表明:与常规方案相比,考虑再分配的共享停车平台泊位分配方案能够提高23.73%的平台收益、18.45%的泊位利用率以及30.61%的用户满意度,对进一步研究平台的运营管理方法具有一定的参考价值.

一种基于遗传和涟漪扩散模型的机场停机位分配混合算法

机场停机位分配问题是一个组合优化问题,在遗传算法的实现中通常使用基于飞机停泊顺序的排列表示法。该类遗传算法的设计时常需要考虑求解时的可行性和内存效率问题。本文提出了一种混合遗传算法,将GAP的原顺序解转换为数值解,使基本的二进制表示法和所有的经典进化算子都可用于以上问题。在混合遗传算法中,等待停机位的飞机被映射为特定参数化空间中的点。受液体表面涟漪扩散的自然现象启发,本文提出了一种确定性模型,将相关空间参数作为输入,连接所有飞机的映射点而构建飞机到停机位的队列,由此,本文采用了一种可兼容所有经典进化算子的二进制遗传算法,可利用这些空间参数求得最优或逼近最优解。仿真试验验证了为解决机场停机位分配问题提出的基于涟漪扩散模型的混合遗传算法的有效性。

“全面感知广州交通”模式的实践与思索

城市道路交通管理的根本问题是基于社会整体出行需求的对路网时空资源的科学利用和分配问题。也就是说，要系统地、整体上根据时间、空间变化情况，动态调节城市道路、车流、人流三者之间的供求关系，使三者达到基本的动态平衡，道路路网资源能够发挥最大效能，车辆和交通参与人的需求能够得到最大满足。

新建道路加油站布局规划问题研究

由于新建道路缺乏交通流量、成品油需求量等历史统计数据,按照传统方法不能满足新建道路加油站布局规划的要求。重点就新建道路加油站需求数量预测方法进行了研究,提出通过测算同方向主要交通路线交通流量、成品油需求量,并使用弹性系数法、比例法、相关系数法、交通流平衡分配模型进行计算,可得到未来新建道路加油站需求数量。同时,对新建道路加油站选址问题做了初步探讨,提出了新建道路加油站建设规划实施的保障措施。

改革分配制度 激发工厂活力——一家汽修厂发生的巨变

改革分配制度激发工厂活力———一家汽修厂发生的巨变乔杰山西省交通技工学校汽车修理实习工厂，主要是针对我校的汽车修理专业而设置的。几年来，这个汽修厂从改革工资、奖金分配制度入手，激发了工厂活力，取得了明显的双增效益：学校增加创收，职工增加收入。在工资、...

随机用户均衡交通分配问题的蚁群优化算法

研究了出行者对路网熟悉程度的指标与交通流分配均衡性之间的关系,提出了具有指数形式信息素更新策略的随机用户均衡模型蚁群优化算法,建立了从Logit模型加载,到交通需求确认及路径流量、路段流量、路段阻抗、路径阻抗迭代计算的交通分配动态循环流程;计算了Nguyen-Dupuis路网模型中各路段的流量与阻抗,并与连续平均算法计算结果进行比较;通过调节出行者对路网熟悉程度的因子,分析了蚁群优化算法与连续平均算法的敏感性。研究结果表明:采用连续平均算法和蚁群优化算法计算的路段流量分布分别为20~280、40~260pcu,蚁群优化算法的流量分布区间减小了15.4%,路段流量的最大值减小了7.1%,因此,采用蚁群优化算法计算的路段流量较为均衡;采用蚁群优化算法时,在Nguyen-Dupuis路网模型中各路段流量的标准差从65pcu降至48pcu,88%可选路径的阻抗分布在61~64,且84%的路径阻抗低于采用连续平均算法计算的阻抗,因此,采用蚁群优化算法减少了用户出行时间;当路网熟悉程度分别为0.01、0.1、1、2、7、11时,采用连续平均算法计算的路段流量标准差分别为75、65、50、47、45、45pcu,采用蚁群优化算法计算的路段流量标准差分别为48、48、48、47、43、43pcu,可见,随着路网熟悉程度的增大,分配在各路段上的流量范围逐渐减小,标准差趋于稳定,信息素更新策略对出行者的路径选择概率影响越明显,出行者选择阻抗小的路径的概率变大,因此,采用蚁群优化算法对路段的流量分配逐渐优于连续平均算法。

交通问题源于各阶层出行利益分配

近十年来，我国经济快速发展，城市化日益加速，以城市为核心的城市区域成为城市化的主体形态，城市规模越来越大。与此相应的是，我国城市道路、基础设施建设量快速增加：2009年，全国661个城市道路总长度达到26．9万公里；

道路交通事故损害赔偿中的举证责任分配

道路交通事故损害赔偿分为两类,一类是机动车与机动车之间的事故损害赔偿;一类是机动车与非机动车、行人之间发生的事故损害赔偿.从侵权损害赔偿的角度观察,无论是归责原则还是举证责任分配,机动车与机动车之间的事故损害赔偿与其它普通侵权赔偿并无太多的特殊性,因而,本文的研究视角仅限于机动车与非机动车、行人之间发生的事故损害赔偿举证责任分配问题.

动态交通流分配理论与方法研究简介

一、交通分配理论的发展 自从20世纪50年代美国对底特律大都市圈、芝加哥都市圈相继进行交通调查与规划的研究,开发了交通产生、交通分布、方式划分、交通分配四阶段的交通需求预测方法,由此开辟了城市交通规划之先河以后,交通规划理论与方法在全世界范围内迅速展开,并得到了快速发展。尤其在交通流分配这一核心技术环节上,