基于蚁群算法与GIS的动态交通分配模型研究
发布时间:2018-06-04 05:38
本文选题:动态交通分配 + 系统最优 ; 参考:《长安大学》2014年硕士论文
【摘要】:动态交通分配模型是为了模拟动态交通流分配而提出,目前已经具有比较成熟、完整的理论基础。根据研究内容的不同,可将模型分为数学规划模型、最优控制模型等。本文主要研究最优控制模型,而根据系统需求的不同,最优控制模型又可以分为系统最优模型和用户均衡模型。本论文将使用蚁群算法、增量分配算法与Frank-Wolfe算法对动态交通分配的最优控制模型进行研究。 地理信息系统(Geographic Information System,简称:GIS)的主要功能是对地理信息进行空间上的分析和处理,,并以图形化的形式表现出来。本文将结合GIS的二次开发组件MapX,使用VB.net开发工具,应用交通最优控制模型算法,求出路径的流量分配数据,并且将数据以专题图的形式反映出来,使分析结果得以直观的在地图上呈现。 本文的具体工作如下: (1)使用增量分配算法与蚁群算法实现动态系统最优模型,并对算法的流量分配进行比较分析,得出蚁群算法在求解系统最优问题上的优势。 (2)使用二次规划Frank-Wolfe算法及蚁群算法实现用户均衡模型,得到各自的流量分布情况,比较分析算法结果,得出蚁群算法在求解用户均衡问题上的优势。 (3)结合实际,对蚁群算法的求解数据进行分析,得出该算法的实用性。 (4)使用MapX将交通流量分布在地图上以图形化的形式直观的呈现出来。
[Abstract]:The dynamic traffic assignment model is proposed to simulate the dynamic traffic flow assignment, which has a mature and complete theoretical foundation. According to the different contents of the research, the model can be divided into mathematical programming model, optimal control model and so on. In this paper, the optimal control model is mainly studied. According to the different requirements of the system, the optimal control model can be divided into the system optimal model and the user equilibrium model. In this paper, ant colony algorithm, incremental allocation algorithm and Frank-Wolfe algorithm are used to study the optimal control model of dynamic traffic assignment. The main function of Geographic Information system (Information) is to analyze and process the geographic information in space, and to display it graphically. In this paper, combined with the secondary development component of GIS, MapX, using the VB.net development tool and the traffic optimal control model algorithm, the flow distribution data of the path can be obtained, and the data will be reflected in the form of thematic map. So that the results of the analysis can be visualized on the map. The specific work of this paper is as follows: 1) the incremental allocation algorithm and ant colony algorithm are used to realize the optimal model of dynamic system, and the flow allocation of the algorithm is compared and analyzed, and the advantage of ant colony algorithm in solving the optimal problem of the system is obtained. 2) Quadratic programming Frank-Wolfe algorithm and ant colony algorithm are used to realize user equilibrium model, and their flow distribution is obtained. The results are compared and analyzed, and the advantages of ant colony algorithm in solving user equilibrium problem are obtained. 3) based on the practice, the solution data of ant colony algorithm are analyzed, and the practicability of the algorithm is obtained. Using MapX to distribute the traffic flow on the map and visualize it graphically.
【学位授予单位】:长安大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:U491
【参考文献】
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本文编号:1976199
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