轨道交通随机均衡配流模型和算法

以拥挤条件下的出行阻抗函数为基础,通过引入随机均衡配流条件,构建了Logit形式的Fisk轨道交通随机均衡配流模型.根据模型的特点,以Bregman算法求解模型的拉氏算子为基础,给出了改进的用于求解轨道交通随机均衡配流模型的Frank-wolfe算法.最后通过一个算例说明了算法的有效性和合理性.     

轨道交通随机均衡配流模型和算法

以拥挤条件下的出行阻抗函数为基础，通过引入随机均衡配流条件，构建了Logit形式的Fisk轨道交通随机均衡配流模型．根据模型的特点，以Bregman算法求解模型的拉氏算子为基础，给出了改进的用于求解轨道交通随机均衡配流模型的Frank-wolie算法．最后通过一个算例说明了算法的有效性和合理性．     

弹性需求下的轨道交通客流分配模型和算法

分析了轨道交通客流需求量的影响因素,以拥挤条件下的出行阻抗函数为基础,通过引入弹性需求条件下的轨道交通均衡配流条件,构建了弹性需求下的均衡配流模型．根据模型的特点,给出了改进的用于求解弹性需求下的轨道交通均衡配流模型的Frank-wolfe算法,最后通过一个算例说明了算法的有效性和合理性。     

基于随机用户均衡的路网拥挤收费模型与算法

为了减轻交通路网拥堵问题,结合现实交通流分配,采用随机用户均衡配流模型,以最小化路网总体出行时间为目标建立了一个拥挤收费的双层模型.对于这种模型,提出了一种新的求解算法,这种算法是将仿射尺度算法与遗传算法相结合.具体地,对给定的收费值,由仿射尺度算法来求解下层随机用户均衡问题得均衡路段流,将其带入上层可求得系统总出行时间.当选取1组初始收费值,可以求得在取各个收费值下的系统总出行时间.这样便可以根据遗传算法来求得最优收费值.数值实验结果表明,在实施收费之后,系统总出行时间得到有效减少,这种模型及算法可以有效地应用于减缓交通路网的拥堵问题.     

高速公路出入口选址双层规划模型研究

针对高速公路出入口选址,建立了双层规划模型.上层规划以高速公路出入口的用地和建设成本、改进交通网络的成本和区域内的出行成本最小为目标函数,下层规划考虑了交通网络车辆弹性需求用户均衡配流.最后设计了一个迭代优化算法对模型进行求解.     

考虑交通量随机波动的随机用户均衡配流模型

研究了随机用户均衡路网中交通量的随机波动现象。基于随机效用理论,运用贝叶斯定理构建了可以反映随机用户均衡路网中路径路段交通量概率分布的交通配流模型,避免了交通量的随机性在交通配流模型中被忽略的问题。侧重分析了路网中驾驶员的随机路径选择行为以及道路通行能力的不确定性对交通量波动的影响。设计了一种马科夫链-蒙特卡洛算法用来根据交通量概率分布估计路径路段交通量的统计特征。在一个中等规模路网上对提案模型进行了验证,结果表明:模型可以有效地评估出路径选择行为以及通行能力不确定性等因素对交通量波动的影响。     

基于限制路径集的N-路径随机用户均衡模型构建及性质

结合随机用户均衡和N-路径用户均衡两类模型的优点构建了N-路径随机用户均衡模型,以路径流量作为决策变量讨论了解的最优性条件,得到了解所满足的性质.然后以路段流量和路径流量同时作为决策变量证明了最优解的存在唯一性条件.最后在多种不同的假设条件下利用内点算法对模型进行了求解,对于解的性质进行了验证,并通过对算例结果的分析得到了若干有效的结论,进而验证了所构建模型的合理性和实用性.     

SIMO系统吉布斯盲迭代均衡算法

针对符号间干扰信道的多天线分集接收问题,提出一种单输入多输出(SIMO)系统盲迭代均衡算法.该算法利用吉布斯样本法处理思路,在SIMO条件下推导了信道冲击响应、发送符号等未知参数的条件后验分布,根据该条件概率逐个参数进行随机采样,通过不断迭代更新来逼近最大后验概率(MAP)估计的结果.该算法的一个显著特点是具有软输入软输出(SISO)结构,因此在编码系统中可以与信道译码结合,通过联合迭代进一步提升均衡的性能.计算机仿真结果表明,在严重符号间干扰信道条件下,SIMO系统肓迭代均衡算法的性能非常接近于已知信道时迭代均衡算法的性能,距离理想无符号间干扰信道分集合成的性能差距只有约1 dB.     

复杂城市交通网络上的交通阻塞和流量分布特性

基于用户均衡配流模型,分别研究了4种类型城市交通网络,即规则网络、随机网络、小世界网络和无标度网络上的复杂交通行为。在用户均衡配流模型中,采用传统的BPR函数作为路段阻抗函数,并侧重分析了该函数中两种不同形式的实际容限的情况。为了刻画网络上的交通阻塞,探讨了流量和实际容限比值大于1的边的比例与交通需求之间的关系。最后,讨论了上述4种城市交通网络上的流量分布特性。     

随机用户平衡交通分配与信号控制组合模型及算法

构造随机用户平衡交通分配与信号控制组合模型,上层是信号配时优化模型,下层是考虑交叉口延误的随机用户平衡交通分配模型,并对其进行了详细说明,证明了交叉口延误可由模型中的容量约束条件的Lagrange乘子得到.对于模型的求解,提出了上层模型采用模拟退火算法,而下层使用Frank-Wolfe算法的一个实用的启发式算法,并以一个小型路网为例进行了数值仿真计算,计算结果显示算法是有效和可行的.