大规模随机运输网络的路径优化

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针对具有不确定性、复杂性的大规模运输网络,以各种概率分布函数的运输路径优化问题为研究对象,通过具体的网络实例证明传统最优路径方法的局限性,提出了一种用于搜索随机运输网络中最优路径的频域生成图模型(Frequency-domain Spanning Graph,FSG),并给出其求解大规模运输网络路径优化的算法.FSG通过时频域间概率函数的相互转化,能够定量处理连续概率分布和离散经验分布两种形式,其大规模分层搜索算法易于计算机化,实现效率高.最后给出的大规模运输网络路径优化算例,验证了模型和算法的可行性和有效性,显示出良好的应用前景.
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