基于启发式算法的动态交通流分配模型研究

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随着社会经济的发展和城市交通路网的不断扩张,城市交通拥堵、交通安全等问题不断加剧,人们开始考虑怎样将交通流进行合理的分配,这样交通流分配模型研究应运而生。以往的交通流分配模型以静态模型为主,并没有考虑实时变化的因素。对于均衡分配模型,由于维数太大、变量较多、约束条件太多,使模型的求解较为困难。针对此问题,人们提出了很多算法,但是这些算法并不能较真实的模拟车辆在网络中选择路径的过程。在这个背景下,本文借鉴蚁群算法中的概率转移思想,对动态交通流分配问题进行建模和分析,具体工作如下:1.分析了动态交通分配模型中的系统最优控制模型和用户最优控制模型,对蚁群优化算法中的多种算法如EAS、ASrank、ACS等的性能和参数设置效果进行实验研究。2.将动态交通系统最优分配(DSO)问题转化成0-1整数规划问题,动态交通用户最优(DUO)问题转化成非线性规划问题。分别用0-1规划法和非线性规划法实现了动态交通系统最优分配和用户最优分配,验证了DSO模型和DUO模型的可行性。3.借鉴蚁群优化算法中的概率转移思想,应用到动态交通分配模型的求解中,分别构造了基于ACS的动态交通系统最优分配和用户最优分配模型,实验结果表明,论文中提出的方法较传统的分配方法在交通流动态分配和求解最优阻抗方面性能更好。
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