群智能算法在公共交通换乘多模式路径选择中的应用研究

发布时间：2017-08-12 20:38

  本文关键词：群智能算法在公共交通换乘多模式路径选择中的应用研究

  更多相关文章： 公共交通换乘 多模式 群体智能 量子蚁群算法(QACA)

【摘要】：随着私家车保有量的逐年增加,城市交通拥堵现象变得更加严重,这就促使政府机构大力发展城市公共交通网络,以缓解交通拥堵问题。交通网络的大力发展,使得客流网络化特征逐渐显现,出行者不再局限于单一出行路线的选择,因此,乘客在交通网络中的出行路径选择行为发生了较大的变化。怎样选择一条即方便合理,又能够满足不同人群不同需求的出行线路,是城市智能交通系统(ITS)建设的重要组成部分,也是学者们研究的重要课题。本文通过分析和总结相关领域研究现状的基础上,针对城市公共交通多模式换乘方案,结合相关群智能算法,重点进行了如下几个方面的研究:第一,对换乘需求的多模式选择进行研究。综合考虑多种常用公共交通方式,分析城市公共交通网络的结构组成,建立公共交通网络出行换乘模型。利用蚂蚁寻食路径选择的行为特点,通过线路激素强度的更新机制,构建换乘次数模型、公交出行路径最优模型、出行时间模型和出行费用模型等多模型多模式的换乘方案,研究利用蚁群算法进行公共交通换乘搜索的方法,对乘客的出行进行主动而合理的引导,最大程度地方便乘客的出行,最终实现公共交通网络下居民出行的路径选择的最优化目标。第二,改进路径选择算法。在分析研究现有常用路径选择算法的基础上,本文将重点研究启发式群智能算法在交通路径选择中的应用。为克服蚁群算法易早熟、寻优速度慢等缺点,在蚁群算法(ACO)中引入与量子计算相关的一些原理,形成量子-蚁群算法(QACA)。量子蚁群算法以量子计算的理论和概念作为基础,在蚁群算法中引入量子旋转门技术,增加量子比特启发式因子,信息素懫用量子位编码,通过量子旋转门更新信息素,群体大小可自由调控,可增强算法寻优特性,它可以有效增加种群的分散性,全局搜索能力增强,算法的收敛速度加快,良好的并行性使其具有重要的应用价值和理论价值。第三,为了验证算法的有效性,本文首先以典型算例进行分析研究,通过实验结果的对比发现,利用量子蚁群算法进行交通网络换乘的研究,与典型的最短路径路由算法——Dijkstra算法相比,可以增加选择的多样性,也可以减少搜索的时间;与基本的蚁群算法相比,可以增加搜索最优路径的速度。最后,以松江区城区的公共交通线路为应用实例进行案例研究,结合案例得出指定任意两站点之间的换乘方案,进一步验证研究的可行性、有效性。本文的重点是对蚁群算法进行有效的改进,将量子计算方法引入蚁群算法中来,并应用到现有的公共交通网络中来,使搜索更加具有可行性和有效性。
【关键词】：公共交通换乘 多模式 群体智能 量子蚁群算法(QACA)
【学位授予单位】：上海工程技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491.17
【目录】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-13
• 第一章 绪论13-27
• 1.1 选题的来源、背景和意义13-16
• 1.1.1 选题的来源13-14
• 1.1.2 背景14-15
• 1.1.3 意义15-16
• 1.2 文献综述16-22
• 1.2.1 路径寻优算法研究现状16-20
• 1.2.2 换乘理论国内外研究现状20-22
• 1.3 研究内容及框架22-25
• 1.3.1 论文的主要内容22-23
• 1.3.2 关键问题23-25
• 1.3.3 技术路线图25
• 1.4 本文的组织结构25-27
• 第二章 公共交通换乘理论基础27-41
• 2.1 公共交通系统分析27-31
• 2.1.1 城市公共交通系统构成及特点27-30
• 2.1.2 几种公共交通特性对比30-31
• 2.2 公交网络特征31-36
• 2.2.1 图论基础31-32
• 2.2.2 城市公共交通网络特性32-34
• 2.2.3 交通网络数学描述34-36
• 2.3 居民出行行为特征分析36-39
• 2.3.1 出行心理特征分析36-38
• 2.3.2 出行决策分析38-39
• 2.4 本章小结39-41
• 第三章 公共交通多模式换乘模型构建41-48
• 3.1 出行决策的影响因素模型41-44
• 3.1.1 出行总花费模型41-42
• 3.1.2 时间总费用模型42-43
• 3.1.3 换乘费用模型43-44
• 3.1.4 路径最少模型44
• 3.2 广义费用模型44-45
• 3.3 公共交通出行决策模型45
• 3.4 模型的应用去向分析45-46
• 3.5 本章小结46-48
• 第四章 模型求解及算法研究48-64
• 4.1 蚁群优化算法概述48-57
• 4.1.1 蚁群算法原理48-49
• 4.1.2 蚁群算法的结构模型49-52
• 4.1.3 蚁群算法的参数分析52-54
• 4.1.4 算例仿真54-57
• 4.2 量子算法概述57-58
• 4.2.1 量子算法的物理学基础57-58
• 4.2.2 量子算法及其实现58
• 4.3 量子蚁群算法（QACA）58-62
• 4.3.1 量子编码特性58-59
• 4.3.2 量子旋转门更新策略59-60
• 4.3.3 量子蚁群算法流程描述60-62
• 4.4 量子蚁群算法的应用去向分析62-63
• 4.5 本章小结63-64
• 第五章 算法优化及仿真实验64-79
• 5.1 算法求解过程64-69
• 5.1.1 算法思想64-65
• 5.1.2 算法初始化及参数设置65-69
• 5.2 算例分析69-75
• 5.2.1 算例网络69
• 5.2.2 数据优化69-70
• 5.2.3 模型参数70
• 5.2.4 算法参数70-71
• 5.2.5 算例结果71-75
• 5.3 结果对比分析75-78
• 5.3.1 与Dijkstra算法对比75-76
• 5.3.2 与基本蚁群算法的对比76-78
• 5.4 本章小结78-79
• 第六章 松江区城区交通网络应用79-88
• 6.1 松江区城区交通网络特征79-80
• 6.1.1 松江区城区交通网络现状79-80
• 6.1.2 松江区城区交通网络发展目标80
• 6.2 城区交通网发展依托80-81
• 6.3 量子蚁群算法对松江城区交通网络应用81-84
• 6.3.1 城区交通网线路分布81-83
• 6.3.2 应用数据初始化操作83-84
• 6.3.3 初始化参数设置84
• 6.4 多模式路径选择结果84-87
• 6.5 本章小结87-88
• 第七章 总结与展望88-90
• 7.1 工作总结88
• 7.2 工作展望88-90
• 参考文献90-96
• 附录96-108
• 附录一 量子蚁群算法96-99
• 附录二 算例弧段信息表99-101
• 附录三 松江城区交通网络部分弧段信息表101-108
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果108-109
• 致谢109-110

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