摘要：为解决采用传统方法进行交通流分配时难以保证交通流均衡性的问题,基于Hadoop大数据计算平台,设计并实现了一种实时多路径交通流分配算法。当需要进行交通流分配的od对之间存在多条阻抗最小路径时,该算法首先能够搜索到给定od对的所有阻抗最小路径集合,然后将该od对的交通流均匀分配到搜索到的路径集合上,从而实现交通流的均衡分配,避免各个路段实际交通量超过其流量阈值,有效预防后继拥堵的发生,最后对基于Hadoop平台的实时多路径交通流分配算法进行了仿真试验。结果表明:仿真路网中各路段在各个时刻的交通量均值相对于传统方法平均减少了42.3%,交通量方差相对于传统方法平均减少了35.8%,交通量最大值相对于传统方法平均减少了19.4%。

摘要：传统枢纽网络设计方法忽略了服务设备网络配置对于枢纽网络设计方案的影响。为了提高枢纽网络与服务设备之间的相互适应能力,并降低枢纽网络设计成本,以枢纽选址、各od对路径及各边上配置的服务设备类型及其数量选择为决策变量,结合各边上预期服务设备最大数量及各类设备服务总时间限制等因素,构建p-枢纽中位问题与服务设备配置的联合优化数学模型。选取2016年国内航空运输业中“9个城市、4种机型、72个od对”数据进行验证,结果表明:与传统方法相比,该方法的枢纽网络设计成本降低了1.34%,且两者相互适应能力更强。另外,各边上预期配置的服务设备最大数量及各类设备服务总时间限制是影响两者相互适应能力的重要因素。