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题名基于鲁棒优化的随机时变网络最优路径研究
被引量:3
- 1
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作者
孙世超
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机构
大连海事大学物流研究院
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出处
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2020年第5期37-42,共6页
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助(3132019163,3132019301,3132019022)。
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文摘
交通事故、恶劣天气以及偶发的交通拥堵等都会导致道路交通网络中行程时间的不确定性,极大地影响了道路交通系统的可靠性,同时给日常生活中出行计划的制定以及出行路径的选择带来了不便。因此,本次研究将综合考虑道路交通网络中由于交通流量的全天变化所导致的路径行程时间的时变特征,以及由于事故、天气等不确定因素所导致的路径行程时间的随机特征,并以此作为路网环境的假设条件,对出行路径选择问题进行研究。具体地,首先建立行程时间的动态随机变量,并在此基础上模拟构建了随机时变网络。随后,定义了该网络环境下路径选择过程中所考虑的成本费用,并通过鲁棒优化的方法,将成本费用鲁棒性最强的路径视为最优路径。随后,在随机一致性条件下,通过数学推导证明了该模型可以简化为解决一个确定性时变网络中的最短路径问题。最终,具有多项式时间计算复杂度的改进Dijkstra算法被应用到模型的求解中,并通过小型算例验证模型及算法的有效性。结果表明,本研究中所提出的方法可以被高效率算法所求解,并且不依赖于先验行程时间概率分布的获取,因此对后续的大规模实际城市道路网络应用提供了良好的理论基础。此外,由于具有行程时间随机时变特征的交通网络更接近实际道路情况,因此本次研究的研究成果具有较高的实际意义和应用价值。
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关键词
城市交通
最优路径
鲁棒优化
随机时变网络
先验数据
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Keywords
urban traffic
optimal path
robust optimization
stochastic and time-dependent network
priori data
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分类号
U491.17
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名基于时间窗的随机时变交通网络信号相位协调
被引量:3
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作者
袁二明
蔡小强
涂奉生
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机构
南开大学信息技术科学学院
香港中文大学
南开大学信息学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期17-19,共3页
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基金
天津市自然科学基金资助项目(05YFJMJC01300)
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文摘
交通网络是随机时变网络,用周期性时间窗模拟各路口信号灯控制,建立交通网络中路口相位差协调控制模型。时间窗的设定使只有规定行驶方向的车辆可以通行路口,其他车辆不可通行。为得到车辆在路口前等待状况,定义时间窗函数,该函数采用协调交通网络路口信号相位差的方法求得随机时变网络的最短期望路径。结合改进的SDOT算法和穷举法及遗传算法设计一种混合算法。对一个四路口小型交通网络进行了仿真研究,结果验证了求解算法的有效性。
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关键词
时间窗
随机时变网络
相位差
最短路径
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Keywords
time-windows
stochastic time-varying networks
offset between intersections
shortest path
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名一种随机时变神经网络最短路径算法
被引量:3
- 3
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作者
闫春望
黄玮
王劲松
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机构
天津理工大学计算机与通信工程学院智能计算和软件新技术重点实验室计算机视觉与系统教育部重点实验室
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出处
《天津理工大学学报》
2016年第2期40-44,共5页
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基金
国家自然科学基金(61301140
61272450)
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文摘
提出一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的框架来解决随机时变网络最短路径问题.由于随机时变网络中弧的长度是不确定的,因此传统的最短路径算法无法有效的解决随机时变网络最短路径问题,本文中提出的随机时变神经网络(STDNN)算法通过构造具有随机时变特性的神经网络来解决随机时变网络的时变和随机特性.理论和实验分析可以得出,算法针对边较少,结点稠密的随机时变网络求解效率较高.
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关键词
随机时变网络
最短路径
神经网络
PCNN
STDNN
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Keywords
stochastic time-varying network network
shortest path
PCNN
STDNN
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分类号
TV139.2
[水利工程—水力学及河流动力学]
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