基于可靠性的随机交通网络约束最优路径问题

发布时间：2020-01-25 21:27

【摘要】：为了仿真交通网络中资源约束条件下的路径选择行为,建立了随机交通网络约束最优路径问题数学模型并进行求解.采用期望-方差为路径目标函数,将约束最优路径问题建模为混合非线性整数约束优化问题,构造基于线性规划的分支定界算法以求解该问题.针对Sioux Falls网络展开数值试验,将无资源约束和不同资源约束条件下的交通网络最优路径计算结果进行比较分析.试验结果表明:无资源约束和有资源约束条件下交通网络中相同起迄点之间的最优值和最优路径是不同的;在不同资源上限的约束条件下,相同起迄点之间的最优值和最优路径也是不同的,约束上限值与最优值成反比例关系.交通网络中资源约束条件对最优路径的选择具有重大影响.
【图文】：

嗤⑶蟮闷?期望值和方差．由于实际交通数据的缺失，通过仿真模拟交通网络中路段行程时间的随机性，但是这并不影响数值试验对本文模型和算法的正确可行性验证．交通网络中每个路段行程时间的期望值和方差随机取得，网络图的拓扑结构和每条边的期望值μij从区间［0，20］中等概论随机取得，每条边的方差σ2ij从区间［0，20］中等概率随机取得，结果见表1．每条边的资源消耗wij从区间［0，10］中等概率随机取得(见表2)．令λ=0．4，求解此随机网络环境下任意起点到任意终点的约束最小期望-均方差路径．图1SiouxFalls网络表1期望值和方差的取值边μijσ2ij边μijσ2ij边μijσ2ij边μijσ2ij(1，2)3．223．90(8，7)0．481．42(13，24)3．277．23(19，17)5．109．86(1，3)15．168．16(8，9)5．800．25(14，11)13．313．47(19，20)0．410．29(2，1)17．423．17(8，16)6．354．21(14，15)17．886．60(20，18)18．475．35(2，6)7．018．14(9，5)13．071．84(14，23)10．333．83(20，19)13．070．87(3，1)13．717．89(9，8)19．137．25(15，10)14．056．27(20，21)18．658．02(3，4)5．888．52(9，10)18．713．70(15，14)3．070．21(20，22)3．279．89(3，12)10．615．05(10，，9)9．158．41(15，19)19．069．10(21，20)18．420．66(4，3)16．646．35(10，11)4．807．34(15，22)10．818．00(21，22)15．899．39(4，5)11．949．50(10，15)15．275．71(16，8)13．597．45(21，24)11．540．18(4，11)6．704．43(10，16)15．181．76(16，10)0．738．13(22，15)8．806．83(5，4)5．980．60(10，17)14．819．57(16，17)16．183．83(22，20)5．157．83(5，6)9．058．66(11，4)14．872．65(16，18)14．

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