黎茂盛[1]2004年在《平衡交通流的若干问题研究》文中进行了进一步梳理交通流理论是研究在一定环境下交通流随时间和空间变化规律的模型和方法体系。平衡交通流研究在平衡条件下交通分配的基本理论和方法以及其应用。经典的交通平衡分析模型有四种类型：确定性网络用户平衡路径选择模型(DN-DUE)、确定性网络随机用户平衡路径选择模型(DN-SUE)、随机网络用户平衡路径选择模型(SN-DUE)与随机网络随机用户平衡路径选择模型(SN-SUE)，它们都以Wardrop平衡原理以及路段阻抗函数为基础。 步行和自行车等非机动化方式、拥挤道路收费、城市的土地利用以及区域交叉口交通协调控制都极大地影响到车流的运动规律，结合考虑这些因素的平衡交通流分析，能更真实地再现现实交通流的各种现象，经典的交通平衡分析模型在这方面还有待扩展。本文在平衡交通流分析框架下，着重研究了行人自行车对平衡交通流的影响分析、拥挤道路使用收费对平衡交通流的影响分析、基于元胞-变分不等式动态交通模型的交通评价和区域出入口交通需求O-D矩阵估计技术四个基本问题。基于以上与平衡交通流有关的问题，本文的具体研究工作如下： 1)行人自行车对平衡交通流的影响分析。虽然步行和自行车等外界因素对机动车流的影响具有随机性，但同时也具有可预见性和可控制性(尤其从交通管理的角度来看)，这种影响不同于随机用户平衡中路段旅行时间的感知误差，将实质性地导致路段通行能力降级。本研究通过区分导致道路车辆可通过量减少因素为内因(车流量增加等)和外因(过街人流、自行车流等)两个部分，建立了路径期望旅行时间平衡综合分析模型，将行人自行车对机动车流的影响纳入到交通平衡分析模型中进行综合分析。 2)基于服务水平的拥挤道路使用收费分析。汽车工业是国家的支柱产业，现有的需求管理主要以机动车使用控制为主，即允许车辆拥有，但对其使用实行控制。限制车辆的过度使用，保持道路交通网络在一定的服务水平之上，对促进社会、经济发展尤为重要。因此，通过道路拥挤收费限制车辆过度使用，保持合理的道路服务水平，促使交通可持续发展，是使道路使用者满意的基础，也是拥挤道路收费得到消费者理解和接受的前提。本文研究了在道路使用者个人时间价值的大小已知或不能准确得知两种情况下，如何以道路路段上交通量的变化为参照，以服务水平为依据，确定普遍可接受的收费费率的方法。 3)基于元胞-变分不等式动态交通模型的交通评价。为了促进城市土地利用与交通系统的协调发展，在大型土地开发项目实施之前进行交通影响评价，是引导土地利用与交通系统走向协调发展的一个行之有效的方法；本文以元胞-变分不等式结合的动态交通分配模型来定量分析削减交通拥堵策略的效果，并形成了基于元胞-变分不等式动态交通模型的交通评价方法。中南大学博1学位论文摘要 4)区域出入口交通需求0一D矩阵估计技术研究。随着科学技术的发展和交通现代化管理、控制的需要，人们越来越重视交通信息自动化采集技术的进步，利用路段车流信息估计0一D交通需求矩阵就是其中的一个重要方面。本文扩展了交义口0一D矩阵回归估计技术，使之能适应区域、带延迟特性的路段交通流情形，使这种0一D矩阵估计技术能为高速公路入口匝道控制，城市环线匝道控制以及区域交义口之间的联动控制提供所需的参数信息;并且进一步研究了当路段交通量数据有误差以及路段上不同去向交通流量的比例有较小摆动时，估计技术模型的误差控制。 本文最后还给出了有待进一步需要研究的问题或方向。关键词:交通分配;交通拥堵;元胞传递模型;变分不等式;上地利用;O一D矩阵估训误差控制
况爱武[2]2005年在《VRGS中若干问题的理论研究》文中进行了进一步梳理车辆路径诱导系统(Vehicle Route Guidance System)是先进的出行者信息系统(Advanced Traveler Information System)的核心子系统,也是智能运输系统(Intelligent Transportation System)研究的重要组成部分。VRGS 通过向驾驶员提供基于实时交通信息的最优路径来达到诱导交通流、缓解交通拥挤、提高网络运作效率、改善交通安全和降低环境污染的目的。本文首先回顾了国内外车辆路径诱导系统的发展情况,在此基础上,指出目前在车辆路径诱导系统中尚未完全解决的若干关键问题。其次,在全面考虑信息对驾驶员行为反应的基础上,建立了信息影响下的出行路径选择模型;然后,基于对驾驶员群体的划分构建了一随机网络混合随机用户均衡模型,提出了同时计算市场渗透率和诱导系统服从率的数学模型,并设计了模型的求解算法;当确定出合适的诱导比例后,本文还从微观上研究了引导车辆的行车路径优化问题,针对车辆路径诱导系统中路径优化问题的特点,采用构造对偶网络的方法,完整地表达了路网的连通性,在获得可行合理的短时交通流流量预测和综合路段行程时间预测的基础上,基于各种经典最优路径选择算法的特点及其适用场合,提出了适用于车辆导航的路径优化算法。 最后,本文运用系统科学的理论与方法,将交通控制系统、路径诱导系统和拥挤收费作为有机的整体来考虑,分析了路径诱导与交通控制、路径诱导与拥挤收费协调的必要性,并提出了诱导与控制、诱导与收费协调的概念模型,同时还就“诱导-控制-收费”叁者相结合的一体化交通需求管理方法做了初步的探讨。
陈康[3]2012年在《基于用户平衡原理的集装箱班轮航线优化模型》文中研究表明航线优化是集装箱班轮航线运营管理的关键问题。它决定了班轮运输企业能否在激烈的市场竞争环境下占得先机。近年来,随着海运与陆运集装箱运输业的不断发展,全球集装箱运输市场也逐渐划分为两类相对独立的集装箱班轮运输市场：水路运输主导型运输市场(简称主导型市场)与陆水竞争型运输市场(简称非主导型市场)。针对这两类运输市场的集装箱班轮航线优化问题也呈现出截然不同的特点。例如,在探讨针对主导型市场的航线优化问题时,航线结构、空重箱调运优化以及航线与港口互动关系等因素的影响必须得到充分的考虑；而在研究针对非主导型市场的航线优化问题时,则不能忽略政府、航线经营人以及托运人的叁方互动关系因素对优化结果的影响。那么如何针对不同的特点,设计出具有针对性的集装箱班轮航线优化模型,便是本文的研究目标。具体而言,本文主要进行了以下几个方面的工作：1)提出了基于混合航线结构的集装箱班轮航线设计与空重运输方案综合优化模型,该模型以航线收益最大为目标,可同时优化干线靠泊港选择、干线港靠泊顺序、支线港选择以及各港间空重箱运量。另外为求解该模型,开发了一种改进的遗传算法。2)深入的分析了班轮航线与港口货运需求之间的相互联系,基于该机制和离散选择理论,提出了一种考虑了这种互动关系的集装箱班轮航线和腹地划分模型。该模型不仅可优化计算出合理的班轮航线方案与最佳的空重箱运输计划,定量的计算出港口腹地货流的分布状况,还可被用来分析航线方案与港口货运需求间的互动演变规律。3)提出了一种针对海上班轮运输网络的用户平衡交通流分配方法。基于时空网络变化以及特殊的路径阻抗函数结构,该方法解决了用户平衡理论无法处理海上班轮运输网络交通流分配的难题,一方面这种方法允许我们在处理交通流分配问题时,充分的考虑海上运输网络的若干独特特性,另一方面它又允许我们使用经典的方法计算出交通流分布模式。4)提出一种考虑政府补贴、碳排放控制以及货主运输方式选择等因素,基于航线运营者、货主和政府叁方博弈关系的集装箱班轮航线优化模型。该模型在优化航线配船与航线方案的同时,还可定量的计算出政府应投入的补贴额度。另外为求解该模型,开发了一种基于遗传算法和Frank-Wolf算法的混合启发式算法。
张伟[4]2014年在《城市交通流数据优化感知关键技术研究》文中提出交通信息采集是智能交通系统的核心子系统,是交通应用的基础。通过先进的信息技术采集更高时空精度的交通流数据,并结合微观信号控制系统进行控制和诱导,均衡交通流在路网上的时空分布,是解决城市交通拥堵问题的关键。传统的感应线圈等交通监督技术只能检测固定点数据,实际应用中一般仅部署在干道的主要交叉口,路网上存在大量的信息“真空”,无法全面地感知交通流的动态变化,限制了信号控制系统的优化能力。近年来,移动互联网、传感网、车联网等新一代信息技术不断涌现,如果这些网络产生的数据与智能交通系统连接起来,将会为交通信息采集开辟新的技术途径。研究一种精度高、实时性好、维护成本低、适应大数据时代的交通信息采集技术,具有十分重要的意义。本文以城市交通大数据为背景,研究了城市交通信息采集中的一些优化问题。论文的创新性工作包括以下几个方面。第一,在单点数据采集方面,研究了基于无线传感器网络的交通流参数采集优化模型和算法。无线传感器网络可以进行大规模部署,在智能交通系统中具有很好的应用前景。本文在伯克利大学P. Varaiya等人提出的自适应阈值检测算法的基础上,针对阈值更新缓慢及分类算法未考虑车辆长度等问题,提出了一种基于信号相关性的车辆速度测量算法和一种基于邻接传感器网络的车辆分类算法。提高了车辆速度估计和车辆分类的精度,并且在阂值漂移、迭加干扰等条件下也具有较好的精度和鲁棒性。第二,研究了群体参与式感知在交通信息采集中的应用,提出了可以采集路段交通流数据的拉格朗日感知算法。该方法利用传感器数据来求解交通方程对交通流的内在的运行规律进行预测,同时使用参与式感知数据作为观测值,基于卡尔曼滤波算法综合交通方程和实际观测数据对交通流参数进行最优估计,获取连续的、具有更高时空精度的交通流数据。在此基础上,提出了道路的堵塞因子,对交通拥堵状况进行实时度量,并应用到路口交通信号配时优化场景中,结合粒子群优化对信号相序进行优化,达到避免交通拥堵形成的目的。第叁,研究了参与式感知中的数据集选择优化问题。已有研究成果表明,相对于数据的数量,提供的数据所在的位置对于交通流估计的结果有更大的影响。在大规模的城市路网中,参与式感知的数据体量非常巨大,如何在大量数据中区分出数据价值、选择最优数据集是一个重要的问题。本文研究了给定传感器可选位置条件下的数据集选择优化问题,采用互信息熵作为目标函数、以均方根误差为约束条件建立了传感器数据集选择的多目标优化模型,提出了一种基于贝叶斯优化解决传感器数据集序贯选择的算法。第四,针对基于车联网和车载终端的参与式感知中传感器节点随着交通流移动的特征,研究了交通流变化及网络的拓扑时变带来的动态不确定性。本文采用时变网络模型对移动传感器网络的动态拓扑及数据价值的时变不确定性进行建模,基于传感器节点的数据效用定义了时变价值网络,并采用蚁群优化进行传感器数据集的并行优化选择。此外,针对传感器节点的移动性和交通流数据的时变特性,提出一种基于Internet的传输控制协议,使控制节点可以感知交通流模式变化并选择最优价值的数据,同时对传感器节点的数据传输进行反馈和控制优化。
刘擎超[5]2015年在《基于集成学习的交通状态预报方法研究》文中进行了进一步梳理随着汽车保有量的迅速增加,有限的道路资源和不断增长的汽车数量之间的供需矛盾变得越来越尖锐,导致交通供给与交通需求之间难以平衡。这直接导致了各大中城市交通环境的不断恶化,交通拥堵日益严峻,交通控制与诱导是应对城市交通问题的重要手段,实现交通控制与诱导的关键问题之一就是实时准确的交通状态预报。如何准确检测交通事件、如何实时判别交通状态以及如何精确高效地预测交通状态,一直是智能交通研究领域的重点。本文依托国家863计划课题“大城市区域交通协同联动控制关键技术”中的子课题“面向出行行为的区域交通智能分析与多模态控制技术”,围绕集成学习技术,开展交通事件自动检测、交通状态自动判别及短时预测方法研究。论文分析了四种交通状态模式分类的方法,包括基本图法、叁相交通流法、服务水平法以及集成学习法。在已有交通流状态模式划分的基础上,重点阐述了集成学习中的聚类分析法和距离度量法。交通状态是通过交通流数据来体现的,交通流数据主要包含参数速度、流量和占有率等,根据交通状态相似性划分的原理,通过计算交通流数据之间的距离确定交通状态。在明确交通事件检测问题的本质是二分类问题基础上,针对由交通事件引起的异常交通状态检测模型的检测率低、误警率高不能满足实际应用的问题,论文提出两种交通事件检测方法：基于随机森林的交通事件检测方法和基于贝叶斯分类器集成的交通事件检测方法。前者的基分类器是决策树,随着决策树数目的变化,对事件检测性能进行调整；后者的基分类器为贝叶斯分类器,并应用五种不同集成规则。论文分析了交通状态判别的实质,即可以理解为分类器学习训练不同类标签的历史交通流数据,并对实时线上交通流数据进行不同交通状态等级逻辑判断的过程。结合北京城市道路交通运行评价指标体系,引入动态分类器集成理论,提出了基于近邻规则分类器集成的交通状态自动判别算法。该方法首先计算每个基分类器在测试集样本邻域中的交通状态判别准确率,进而挑选出局部准确率最高的基分类器并对该测试交通流数据样本进行判别,输出信息即为交通状态等级。在评价判别结果时,引入交通状态混淆矩阵的概念,分别对实际状态和判别状态进行统计分析。从交通状态等级分类和交通状态指标变量的角度出发,分别实现了城市道路交通状态预测。将交通状态等级预测转化为多类分类问题,在构建数据集时把将来的交通状态标签作为历史交通状态标签,利用聚类技术对训练样本空间进行划分,选出效果较好的能力区域对待测交通流数据样本进行状态预测,并结合实地采集的数据验证该方法的有效性；交通状态指标变量的预测和其他预测问题相似,都可以转化为机器学习问题,即给定一个或若干个训练数据集,基于最佳拟合或其他原则训练出一个或多个模型,基于这些模型实现预测。在此理论基础上,提出基于数据扰动分类器集成的交通流量预测方法,该方法不依赖传统默认构建神经网络的参数,以实际交通流数据训练的结果建立神经网络模型并确定最优参数。针对城市道路交通状态判别及预测的实际应用需要,基于本文所提出的交通事件检测、交通状态判别及预测方法,设计开发了基于集成学习的交通状态预报平台。平台实时运行流畅、稳定,数据统计分析合理,为交通管理者和出行者提供了有力的信息支撑和系统保障,也从另一层面验证了本论文研究成果的实用性和有效性。
张弓亮[6]2016年在《基于博弈理论的高速公路运营管理相关问题研究》文中研究表明高速公路是人们出行、货运物流必不可少的公共设施,是国家经济、民生、国防中的一个重要部分。由于我国大部分高速公路是经营性的收费公路,其管理具有企业的特性,在运营管理过程中不可避免地出现收费效率低、收费广场拥堵、养护维修计划决策和养护资金投入合理和时效性等问题。这些常见问题对其经济效益及服务质量构成了重大的影响,引起了社会和投资管理者各方的不满。鉴于此,本文主要针对高速公路运营管理系列问题进行研究,旨在为经营性高速公路运营管理实践提供决策支持。本文的主要工作和研究结果如下：首先,从高速公路现阶段运营管理的现实情境出发,阐明了论文的研究背景,总结了论文研究的理论意义和实践价值；通过对相关文献进行了系统的梳理和评述,确定了论文的研究内容；针对论文的研究内容和拟达到的研究目标明确了研究思路,并设计了本文的研究框架。其次,研究了不确定性微分演化博弈模型的基础理论。以确定性演化博弈理论的分析开始,对确定性演化博弈的相关概念,博弈模型及模型的不足进行了系统梳理；为了对确定性模型的缺陷进行改进,论文将刘宝碇教授首创的不确定性理论引入到演化博弈模型之中,提出并建立了不确定性微分演化博弈模型,对博弈模型解的存在唯一性条件及解的稳定性进行了详尽的分析,并利用数值仿真的方法验证了模型的有效性。为论文后续章节研究奠定了理论基石。再次,就收费站管理中存在的逃费及收费广场拥堵问题进行了研究。首先针对高速公路收费管理中的逃费问题,从收费监督方和被监督方的策略选择入手,建立偷逃费行为的演化博弈模型,分析了确定性与不确定性微分演化博弈情形下被监督方与监督者方的最优策略选择,以及双方在进行策略选择过程中的动态演化过程,给出了博弈双方在确定性演化博弈与不确定性微分演化博弈达到稳定状态的条件,结合模型推演结果并考虑到联网收费系统基本实现的基础上提出了相应的建议。随后,针对高速路收费广场拥堵问题,以驾驶员为研究对象,运用确定性演化博弈与不确定性微分演化博弈理论,借助“鹰鸽博弈”模型,建立了驾驶员选择收费通道的博弈模型,得到在确定性演化博弈和不确定性微分演化博弈情形下的演化稳定策略,验证了驾驶员在收费广场选择收费通道博弈中存在均衡点的分析结果,并提出缓解收费广场堵塞问题的相关方案。最后,就高速公路的养护计划决策和养护管理进行了研究。在养护管理方面,为提高高速公路养护质量,降低养护成本,本文首先采用改进的目标规划层次算法,运用Stackelberg博弈理论对管理部门与出行者之间的交互过程进行分析,通过将改进的目标规划的层次分析法与Stackelberg博弈模型相结合,分析了出行者选择不同道路情形的养护决策问题,并对出行者与管理者所获得的效用进行了分析；最后,针对路面养护问题,在既要考虑养护成本的经济性又要考虑路面养护质量的双重目标下,运用博弈理论建立了路面养护多目标优化模型,通过对高速公路养护质量与成本两种不同的属性运用模糊聚类分析,将属性进行分组后建立相关问题的博弈模型,为公路养护质量与成本决策开辟了一种有效途径。
《中国公路学报》编辑部[7]2016年在《中国交通工程学术研究综述·2016》文中研究说明为了促进中国交通工程学科的发展,从交通流理论、交通规划、道路交通安全、交通控制与智能交通系统、交通管理、交通设计、交通服务设施与机电设施、地面公共交通、城市停车交通、交通大数据、交通评价11个方面,系统梳理了国内外交通工程领域的学术研究进展、热点前沿、存在问题、具体对策及发展前景。交通流理论方面综述了交通流基本图模型、微观交通流理论及仿真、中观交通流理论及仿真、宏观交通流理论、网络交通流理论;交通规划方面综述了交通与土地利用、交通与可持续发展、交通出行行为特征、交通调查方法、交通需求预测等;道路交通安全方面综述了交通安全规划、设施安全、交通安全管理、交通行为、车辆主动安全、交通安全技术标准与规范等;交通控制与智能交通系统方面综述了交通信号控制、通道控制、交通控制与交通分配、车路协同系统、智能车辆系统等;交通管理方面综述了交通执法与秩序管理、交通系统管理、交通需求管理、非常态交通管理;交通设计方面综述了交通网络设计、节点交通设计、城市路段交通设计、公共汽车交通设计、交通语言设计等;地面公共交通方面综述了公交行业监管与服务评价、公交线网规划与优化、公交运营管理及智能化技术、新型公交系统;城市停车交通方面综述了停车需求、停车设施规划与设计、停车管理与政策、停车智能化与信息化;交通大数据方面综述了手机数据、公交IC卡、GPS轨迹及车牌识别、社交媒体数据在交通系统分析,特别是在个体出行行为特征中的研究;交通评价方面分析了交通建设项目社会经济影响评价、交通影响评价。
欧忠辉[8]2004年在《关于交通流模型中的若干问题》文中认为交通已成为一个世界性的难题,交通堵塞和交通环境污染带来了巨大的社会压力和经济损失。如何有效地利用交通资源,改善交通供求关系,以科学的交通理论来指导交通建设和交通运营,成为社会所关注的重大问题。交通是人类社会生活中一类伴有复杂相互作用的多体系统,这个系统包括交通工具、交通环境、人等,与物理、力学、数学、信息科学、交通工程学等学科有着内在的联系。开展交通流研究,不仅有深远的科学意义,而且具有重要的工程应用价值。 交通流理论研究的目标是根据交通现象和实测数据,建立能够反映实际交通一般特性的交通流模型,以揭示交通流动的基本规律。根据理论基础和研究方法的不同,可以将各种交通流模型分为宏观模型、中观模型和微观模型。宏观的流体动力学模型,中观的气体动力论模型,微观的跟驰模型、元胞自动机模型因其研究对象相同,不同模型之间可以相互补充、融合,共同发展。流体动力学模型在揭示非线性现象和交通流宏观特性方面有着独特的优势。本论文继续对宏观交通流模型——管流模型进行研究,把非线性稳定性分析与亚稳定性和交通流拥挤机制的二维区域等理论相结合,对速密关系进行了深入的研究。量纲分析是本论文一条重要的线索,本论文大部分的数值模拟和数学分析都是在无量纲化的基础上进行的,模型的相似性和模型参数范围、相互关系的确定也用到量纲分析理论。本论文的主要工作如下。 不同交通流模型在解释一些交通现象上具有相似性,不同交通流模型的参数之间可以进行比拟。因此,我们把量纲分析引入到交通流模型中,对流体动力学模型中的参数进行了研究。经过无量纲化后,这些参数之间呈现出一定的关系式:松弛时间与等效音速成反比;高速公路上的松弛时间比低速公路上的松弛时间大;高速公路上的等效音速比低速公路上的等效音速小。对一类交通现象进行数值模拟,将模拟结果对比实际交通的要求来确定模型参数的范围。根据量纲分析方法和相似性原理对管流模型的交通状态指数取值进行了研究。 对一些常见的各向同性和各向异性交通流模型进行了总结,归纳出一个一阶两方程交通流模型的一般形式。对此一般形式进行了线性和非线性稳定性分析,发现以参数形式给出的非线性稳定性的一般准则与线性稳定性的一般准则在判别稳定性上是一致的。其中,PW类模型和Zhang类模型的线性稳定性判据是一致的,而非线性稳定性判据是相似的,仅相差一个正系数,都依赖于初始
谭炳文[9]2009年在《基于网格的城市交通流仿真研究》文中研究指明随着经济发展、城市化进程的加快,我国城市汽车拥有量及道路交通需求急剧增加。交通拥挤、道路堵塞情况越来越严重,从而导致出行时间的延长、宝贵资源的浪费、交通事故急剧的增加和城市环境污染的加剧,已经严重地困扰着我国经济的高速稳定的发展。为了找到一种科学合理有效解决城市交通拥挤的方法,并可以用于城市交通规划、管理。本文结合宏观交通仿真的特点研究了交通流仿真的若干关键技术,在Globus网格平台MPI并行环境中设计了基于网格城市交通流仿真(GUTS)系统。论文的主要内容包括以下几个部分:(1)对GUTS系统建立可能性、可靠性、必要性作了分析。(2)对GUTS系统进行了理论分析和系统功能模块结构化设计,对系统的五大功能模块进行了分析研究,构建了交通仿真模型。(3)以面向对象的方式设计了城市交通流仿真系统。(4)对OD(Origin Destination)量进行分析、预测,结合交通信息在道路网进行动态的OD量分配,根据最佳出行路径的算法,进行了最短路径仿真,提出了网络最优路径选择服务的计算方法。(5)研究了并行计算任务在异构环境下的调度问题,提出了两种异构环境中独立任务的调度算法,分别是优先级Min-min调度算法(FMM算法)和双匹配调度算法(BM算法)。(6)研究了交通并行仿真的同步策略问题。针对仿真同步策略问题,本文分析了现有的四类同步策略在宏观交通仿真中的应用以及各策略的优缺点,并提出了新的同步策略。基于网格城市交通流仿真系统可以协助出行者从出发点按最优行驶路线到达目的地,有效地防止交通阻塞的发生,减少车辆在道路上的延误时间,使路网畅通、高效运行,并实现交通流量在整个网络中平衡。
陈明[10]2013年在《幂罚函数法及其在非对称交通分配问题中的应用研究》文中指出交通分配问题是现代交通规划和管理中的基本问题,它所确定的交通流分布,可以为交通规划方案的设计和评价等提供理论依据.目前,交通管理部门主要通过交通网络设计、信号优化配时、网络拥挤收费等策略来缓解交通拥堵,而交通分配问题就是作为评价上层方案优劣的下层模型.因此,交通分配问题必须要准确的刻画实际的交通流分布,并且能高效的求解.经典的交通分配理论假定网络中各路段的行驶费用仅与该路段自身的交通量有关,而与其它路段上的交通量无关,此时路段行驶费用函数的Jacobi矩阵是对角阵.但是实际的交通系统中存在一些更复杂的情形,导致路段行驶费用函数的Jacobi矩阵非对称,而与之对应的问题被称为非对称交通分配问题.此时,若仍采用经典的交通分配模型来刻画交通流分布,必然会导致其严重失真,从而导致上层决策失误.非对称交通分配问题目前只能用变分不等式和互补问题来建模,由于求解比较困难,目前实用的高性能算法还比较缺乏,限制了它们的实际应用.本文基于上述背景,研究非对称交通分配问题的有效求解算法.幂罚函数法是最近提出的求解互补问题的新算法,该算法简单有效.我们对幂罚函数法的有关结果予以了改进,并把它拓展到求解带有线性约束的变分不等式问题,然后以幂罚函数法为基础,设计求解非对称交通分配问题的若干有效算法.幂罚函数法将互补问题用带惩罚项的非光滑方程组来近似,其最大的优势是在函数连续及ζ单调条件下,方程组的解将以指数速率O(1/λ/k/ζ)收敛到互补问题的解,其中λ>1和k≥1分别为惩罚项中的罚参数和幂参数.本文在幂罚函数算法的理论方面,主要得到如下结果：1.对非线性互补问题和混合互补问题的幂罚函数法,在函数连续及ζ单调条件下,给出了与指数收敛速率相关的常数的一个新的上界,该上界与罚参数完全无关,而主要与互补问题的解相关.接着证明了幂罚函数算法也适用于单调问题,并给出一个充分性条件保证互补问题和幂罚方程有解，该条件要弱于函数ζ单调.2.对一类带特殊线性约束的变分不等式问题，通过KKT条件,将其转化为混合互补问题,再设计相应的幂罚函数法.在函数连续及ζ单调条件下,尽管该混合互补问题不满足ζ单调条件,但我们仍证明了算法具有指数收敛速率.同时给出了一个充分性条件以保证所涉及的几个问题均有解,该条件要弱于函数ζ单调.接着对带一般线性约束的变分不等式问题也相应的设计了幂罚函数法并证明了算法的收敛性.在函数连续及单调条件下,与线性约束的变分不等式问题对应的混合互补问题也满足单调性,因此幂罚函数法也适用于单调变分不等式问题.3.利用强单调条件下幂罚函数法和牛顿法都有很好的收敛性,将邻近点算法和幂罚函数法相结合,构建了求解单调互补问题和单调变分不等式问题的一种新算法.本文将幂罚函数法用于求解四类交通分配问题,分别为固定需求非对称交通分配问题、弹性需求非对称交通分配问题、非可加交通分配问题和随机网络下的交通分配问题.详细分析了非对称交通分配模型的叁类基本的算法框架,即单纯形分解算法、列生成算法和非集计单纯形分解算法.本文主要得到如下结果：1.对于固定需求非对称平衡交通分配问题,针对以路段流量为变量的变分不等式模型,在单纯形分解算法框架下,利用本文提出的幂罚函数法求解有限主问题,得到了一种实用高效的求解算法.同时针对以路径流量为变量的变分不等式模型,在列生成算法框架下,同样采用幂罚函数法求解有限主问题,得到另一种新的有效求解算法.数值实验证明了这两种新的算法是有效的,而且还显示新算法对幂罚函数法的参数选取不敏感.2.将邻近点算法用于单纯形分解算法和非集计单纯形分解算法的有限主问题,构建了求解固定需求问题的新的算法框架.邻近点算法将单调的有限主问题转化为一系列强单调问题,进而利用幂罚函数法高效的求解.数值实验表明,在有限主问题中应用邻近点算法可以提高算法的整体效率.3.对弹性需求非对称平衡交通分配问题的非线性互补模型,在列生成算法框架中,仍使用幂罚函数法求解有限主问题,数值实验也表明这种新的算法是有效的,并且算法对幂罚函数法的参数选取不敏感.4.对非可加平衡交通分配问题的变分不等式和互补模型,提出了基于K最短路和幂罚函数法的列生成算法,数值实验分别考虑了固定需求和弹性需求情形,实验结果证明了算法的有效性.5.最后,还研究了因交通需求量随机变化而导致的路段行驶时间及信号交叉口延误不确定所形成的随机网络,建立了基于可靠性的平衡交通分配模型.对此非可加交通分配模型,采用本文提出的相应算法进行了数值计算实验.
参考文献：
[1]. 平衡交通流的若干问题研究[D]. 黎茂盛. 中南大学. 2004
[2]. VRGS中若干问题的理论研究[D]. 况爱武. 长沙理工大学. 2005
[3]. 基于用户平衡原理的集装箱班轮航线优化模型[D]. 陈康. 大连海事大学. 2012
[4]. 城市交通流数据优化感知关键技术研究[D]. 张伟. 大连理工大学. 2014
[5]. 基于集成学习的交通状态预报方法研究[D]. 刘擎超. 东南大学. 2015
[6]. 基于博弈理论的高速公路运营管理相关问题研究[D]. 张弓亮. 广东工业大学. 2016
[7]. 中国交通工程学术研究综述·2016[J]. 《中国公路学报》编辑部. 中国公路学报. 2016
[8]. 关于交通流模型中的若干问题[D]. 欧忠辉. 复旦大学. 2004
[9]. 基于网格的城市交通流仿真研究[D]. 谭炳文. 华东交通大学. 2009
[10]. 幂罚函数法及其在非对称交通分配问题中的应用研究[D]. 陈明. 武汉大学. 2013
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