摘要：人工鱼群算法是一种新的群体智能优化算法,可较好地避免局部极值并取得全局极值,但针对离散优化问题却存在开发平衡及探索能力差等缺点。为此,设计一种自适应变异的人工鱼群算法,在迭代过程中添加变异算子并自动调节视野范围和拥挤度因子。将该算法应用于多等级选择的离散型交通网络二层规划模型设计中,上下层模型分别采用人工鱼群算法及Frank-Wolfe算法进行求解,从而为求解这类模型提供新方法。仿真结果表明,该算法具有较好的稳定性和收敛速度,能够应用于大型城市交通网络设计中。

摘要：针对交通出行者的出行行为存在不同属性的实际情况,在网络设计双层规划理论的基础上,研究基于随机均衡配流的连续性交通网络设计问题.综合考虑路网可达性和随机用户均衡交通分配建立了双层规划模型,并在路网可达性中引入节点的重要度计算.下层规划采用拉格朗日乘子法求解,同时对上层规划设计粒子群优化算法,并借助Matlab编程计算.在实际算例中,选取道路饱和度对扩建后的交通网络进行效果验证.结果表明,文中模型具有一定的实用性,既可以提高交通网络中的道路利用率,又可以在一定程度上缓解交通网络中的拥堵问题,使网络中的平均饱和度降低28.4%.

摘要：在交通网络设计问题中较为关键的问题之一是如何准确合理的反映网络用户出行行为,符合实际的行为描述有助于决策者做出正确的决策.已有文献在用户均衡基础上对网络设计问题做出研究,假设所有用户均为风险中性的,忽略了出行时间不确定性给网络设计决策带来的差异性影响.本文在随机路段能力导致的不确定环境下,引入期望出行时间(MTT)、出行时间预算(TTB)和α-可靠性的平均额外行程时间(METT),并采用数据结果对比分析不同用户均衡模式(DUE、DRUE、METTUE)对网络设计问题决策的影响.实验结果表明,在不同路段能力随机变化程度下,考虑用户出行时间的不确定性因素,较传统用户均衡更贴近现实,同时也为网络设计决策提供更准确的指导.

摘要：由于交通网络设计决策的长期性,许多参数会随时间而变化,因此在鲁棒性交通网络设计问题中考虑不确定性因素至关重要.当OD需求不确定时,同时考虑期望行程时间和最大遗憾值,引入一种新的鲁棒性度量标准,将α-鲁棒解的概念应用到交通网络设计问题中,提出了一种具有遗憾值约束的鲁棒性交通网络设计模型.然后设计遗传算法求解模型,得出不同遗憾值下网络设计的最佳方案.最后,以Nguyen-Dupius网络作为算例证明了遗传算法求解鲁棒性问题的有效性.详细分析了期望行程时间与最大遗憾值之间的权衡关系,权衡曲线表明,最大遗憾值的降低并不一定导致期望行程时间的较大增加;并将鲁棒优化模型与随机优化模型作比较,结果表明,鲁棒优化模型比随机优化模型更能规避不确定性带来的风险.

摘要：为分析需求预测不确定性对交通网络设计的影响,根据需求预测结果的不同类型,建立了适用于连续型需求的基于灵敏度分析的交通网络设计模型和适用于离散型需求的基于未来情形预测的交通网络设计模型。模型均由两项组成,前一项表示网络效益,后一项表示网络稳定性。给出了两类模型的构造过程,探讨了模型的求解方法与适用范围。计算结果表明:随着设计参数变小,网络效益变小,网络稳定性变大,进而得到不同的网络设计结果。可见,考虑需求不确定性的模型能准确地反映实际的交通网络设计目标。

摘要：交通网络设计问题是交通规划理论的一个重要组成部分,即在资金有限且考虑出行者决策行为的情况下,制定最优投资策略.由于人工费、材料费和使用费等的不确定性,路段的修建成本存在不确定性.本文通过改进预算投资约束,应用鲁棒优化的方法同时考虑出行者的路径选择行为,建立路段修建成本不确定的交通网络设计的鲁棒模型,并利用基于割约束的混合整数线性规划算法求解此模型,进而得到一个受修建成本扰动较小的鲁棒最优解.通过算例表明,在修建成本不确定的交通网络设计中,本文提出的鲁棒优化方法可以得到比传统确定性问题更加可靠的解.

摘要：针对连续交通网络设计模型在实际应用中的不足,根据公路改扩建的实际做法,将连续交通网络设计转化为离散交通网络设计,给出混合公路网络设计方法。考虑城市群发展过程中的优先与公平问题,设置不同OD对的优先级,并给出纵向与横向公平性的计算方法,在此基础上构建一体化混合公路网络设计模型,并给出基于遗传算法的求解方法。

摘要：通过算例计算和比较分析,在选择合理的定量化交通网络效率计算方法的基础上,建立面向网络效率的交通网络设计双层规划模型,并基于遗传算法和Frank-Wolfe算法设计模型的求解方法。计算分析结果表明:相对于传统的以系统总阻抗最小为目标的优化决策方案,本文所提出的以网络效率最优为目标的优化方案,更注重于提高当前交通网络基础设施的利用率和流量分布的均衡性,从而能以最小的投入在最大程度上缓解交通网络拥堵,并能高效解决路段车流分布不均及个别路段的过饱和等矛盾。

摘要：针对交通网络设计问题,首先定义了赋权二分图的单边控制集问题,给出了相应的算法;然后将上述算法和割集遍历算法相结合,构建了基于网络优化思想的两个启发式算法,并对两个算法进行了比较分析,证明了算法Ⅱ可在有限步终止.最后通过算例验证了两个算法的有效性.

摘要：研究了考虑可持续发展的混合型交通网络设计问题的优化模型和算法.利用双层规划模型描述问题,其中上层模型是以方案总投资费用和汽车废气排放量最小化为优化目标,并受占用土地规模和路段负荷度的约束,下层模型为确定型的交通网络平衡配流模型.使用路段等级决策变量将问题离散化,并基于模拟退火算法和基于路径的梯度投影算法进行模型求解.算例计算表明,优化后的交通网络不仅拥堵状况得到显著缓解,而且路网内汽车废气排放量下降幅度也非常明显.这都证明本文所提出的双层规划模型和求解算法是一种研究可持续发展环境下交通网络设计问题的有效方法.