基于可替换路径对的交通分配研究
发布时间：2021-07-23 09:56
静态交通分配理论作为交通规划中的基础核心之一,在各类交通问题的研究中有着广泛的应用。随着交通问题研究的日益深入,高效求解传统静态交通分配问题已经不再能够满足研究的需要,如何高效、精确求解更为贴近现实的复杂情景下的静态交通分配问题,显得越来越重要。本文以提高求解复杂情景下交通分配问题算法的效率与精度为目标,考虑了路段通行能力限制的交通分配问题和混合多用户的交通分配问题,本文的研究工作主要包括:首先,通过对比多种静态交通分配算法,采用了基于可替换路径对的交通分配算法,并将其应用于增广拉格朗日乘子法的框架中用于求解路段通行能力限制交通分配问题的子问题,并考虑到增广拉格朗日乘子法的劣势,设计了求解子问题的动态精度方法,验证了设计算法的效率与精度,以及动态精度的有效性,通过灵敏度分析了最优的动态精度步长。然后,对混合多用户的交通分配问题的变分不等式模型,基于对角化方法的框架,分别对网络中的用户类别与起点进行对角化,设计了基于用户类别、基于起点的对角化算法,并考虑到基于可替换路径对的交通分配算法中已隐含对角化算法的思想,提出了求解混合多用户的交通分配问题的iTAPAS算法,最后通过数值算例验证对比...
【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
基于起点的交通分配算法流程图
AL-iTAPAS 算法与 AL-OB 算法的收敛效率对比，并考虑到算法的收敛效率与网络规模，选取了 Anaheim 网络与 ChicagoSketch 网络进行灵敏度分析，三个网络的具体信息如表 3.1 所示。表 3.1 测试网络信息Table 3.1 Detail of the test networks网络 路段 网络节点 需求节点 总需求Sioux Falls 76 24 24 361Anaheim 914 416 38 104,694Chicago Sketch 2950 933 387 1,137,4933.3.2 算法收敛效果对比在 Sioux Falls 网络中，AL-iTAPAS 算法使用了 0.24 秒运行时间达到预设的收敛精度，同时 AL-OB 算法使用了 0.29 秒也达到了收敛。从图 3.1 可以发现，两个算法都达到了收敛，AL-iTAPAS 算法比 AL-OB 算法在效率上略有优势，但并不是很明显。
第三章 路段通行能力限制的交通分配求解算法Figure 3.1 Convergent performance comparison of AL-iTAPAS and AL-OB on Sioux Fallsnetwork对于 Anaheim 网络上的对比结果可见图 3.2，AL-iTAPAS 算法只使用了 3而 AL-OB 算法使用了 47.96 秒达到收敛。另外，图 3.3 说明了两个算法hicago Sketcth 网络上的效率对比，AL-iTAPAS 算法与 AL-OB 算法分别使用.82 分与 343.25 分的时间达到收敛。可以很明显的发现，在 Anaheim 与 Chicaketch 这样规模的网络上 AL-ITAPAS 算法具有非常明显的效率优势。
【参考文献】：
期刊论文
[1]多用户多方式混合交通均衡变分模型及求解算法[J]. 罗端高,史峰. 交通运输系统工程与信息. 2010(05)
[2]城市混合交通网络系统优化模型及其算法[J]. 四兵锋,赵小梅,孙壮志. 中国公路学报. 2008(01)
[3]组合出行方式下的混合均衡分配模型及求解算法[J]. 黄海军,李志纯. 系统科学与数学. 2006(03)
本文编号：3299072
【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
基于起点的交通分配算法流程图
AL-iTAPAS 算法与 AL-OB 算法的收敛效率对比，并考虑到算法的收敛效率与网络规模，选取了 Anaheim 网络与 ChicagoSketch 网络进行灵敏度分析，三个网络的具体信息如表 3.1 所示。表 3.1 测试网络信息Table 3.1 Detail of the test networks网络 路段 网络节点 需求节点 总需求Sioux Falls 76 24 24 361Anaheim 914 416 38 104,694Chicago Sketch 2950 933 387 1,137,4933.3.2 算法收敛效果对比在 Sioux Falls 网络中，AL-iTAPAS 算法使用了 0.24 秒运行时间达到预设的收敛精度，同时 AL-OB 算法使用了 0.29 秒也达到了收敛。从图 3.1 可以发现，两个算法都达到了收敛，AL-iTAPAS 算法比 AL-OB 算法在效率上略有优势，但并不是很明显。
第三章 路段通行能力限制的交通分配求解算法Figure 3.1 Convergent performance comparison of AL-iTAPAS and AL-OB on Sioux Fallsnetwork对于 Anaheim 网络上的对比结果可见图 3.2，AL-iTAPAS 算法只使用了 3而 AL-OB 算法使用了 47.96 秒达到收敛。另外，图 3.3 说明了两个算法hicago Sketcth 网络上的效率对比，AL-iTAPAS 算法与 AL-OB 算法分别使用.82 分与 343.25 分的时间达到收敛。可以很明显的发现，在 Anaheim 与 Chicaketch 这样规模的网络上 AL-ITAPAS 算法具有非常明显的效率优势。
【参考文献】：
期刊论文
[1]多用户多方式混合交通均衡变分模型及求解算法[J]. 罗端高,史峰. 交通运输系统工程与信息. 2010(05)
[2]城市混合交通网络系统优化模型及其算法[J]. 四兵锋,赵小梅,孙壮志. 中国公路学报. 2008(01)
[3]组合出行方式下的混合均衡分配模型及求解算法[J]. 黄海军,李志纯. 系统科学与数学. 2006(03)
本文编号：3299072
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