基于连通可靠度的交通网络重要路段评价算法

如何提高交通网络的连通可靠度,是交通领域的一个重要问题,通过提高重要路段的连通度来提高交通网络的连通可靠度是一个重要的方法。引入复杂网络理论中接近度、关键度等概念,结合交通网络中的流量分布,利用图的对偶理论识别出交通网络的重要路段,提出评价交通网络中路段重要度的算法,通过实例验证所提方法的有效性和应用价值。     

基于Copula函数的交通网络行程时间可靠度计算方法

针对有效利用路段行程时间随机性特征计算路径、OD对（origin and destination,出发和到达地点）及交通网络上的行程时间可靠度问题进行了研究,提出一种更加准确的求解路径和OD对之间行程时间可靠度的计算方法。该方法基于Copula理论,通过构建Copula函数求出能够反映路径与OD对随机性特征的行程时间联合密度分布。新算法将路段流量实测数据用于模型的标定,并且考虑到了同一路径上不同路段的相关性。结合三种拓扑结构下的实际路网作为算例,模型算法的有效性得到验证,结果表明,当不考虑路段间相关性时,路径行程时间可靠度的计算结果会被高估。     

交通网络弹复度与易碎度的测算与分析

弹复性是系统在失效或被破坏之后能够恢复正常工作的能力.弹复性工程是当今国际上研究的热点.本文提出了基于节点对间的独立路径可靠度和交通网络的弹复度的定量测算方法,提出了反映节点和路段对交通网络影响大小的易碎性的概念和测算方法.论文还就弹复度和易碎度的几个相关性质提出了几个重要定理.针对我国的铁路网络,计算了所有节点城市和路段的弹复度和易碎度,并对弹复度和易碎度高的节点的分布规律进行了探讨,得出了一些有益的结论.     

基于改进蚁群算法的交通最优路径方法研究

针对日益复杂的交通网络,提出了一种基于改进蚁群算法的交通路径最优方法,首先根据图论的思想构建了城市交通网络模型,结合层次分析法考虑了道路长度、交叉口停滞、交通拥挤、道路容量、天气状况等5个主要因素;然后在MATLAB平台下,采用改进的蚁群算法对静态交通网络和动态交通网络分别进行最短路径的求解,最后进行了对比分析;研究结果表明,在综合考虑以上5种因素的情况下,动态交通网络下的路径最优算法能为出行者找到更准确更便捷的路线。     

基于粒子群优化算法的多交叉口信号配时*

以城市道路多个单点信号控制交叉口组成的绿波系统为研究对象,对绿波系统的交叉口信号配时优化进行研究。通过对路段和干线机动车流进行协调控制设计,以西安市某两相邻交叉口晚高峰时段各进口道的交通量、通行能力、饱和流量以及各交叉口进口道的实际车均延误时间为约束,确定各交叉口的信号周期及各相位有效绿灯时长,使得干线延误量最小。设计了PSO算法的编码方式,分别采用PSO算法、灾变PSO算法和二阶振荡PSO算法对多交叉口交通信号配时进行优化计算。仿真实验表明,二阶振荡PSO算法在该实例中表现最优。     

网络可靠性分析中自顶向下的二叉决策图构造研究

采用边界分区标识网络的思想,实现基于边界分区的自顶向下K端可靠度二叉决策图(BDD)构建算法。针对BDD构建过程中存在的节点冗余问题,提出无效边冗余消除和K点非连通冗余消除2种处理技术。在规则网络和实际工程中的实验结果表明,利用无效边冗余消除和K点非连通消除技术后的BDD改进算法,在不影响算法时间性能的情况下,可大幅缩减BDD尺度,提升K端网络可靠度分析算法性能,适用于大规模的网络可靠度分析。     

车辆行驶最优路径优化算法设计

针对实际交通路网的特点,对道路网络模型、路网数据库的结构建设、最优路径优化算法等问题进行了研究.建立了体现城市道路交通的方向性及交叉口延误和限制的新城市路网模型,该模型利用交叉口、路段等基本构成要素描述道路网络,利用节点--弧段联合结构描述路段特性,再用图论中的有向图思想将路网抽象成数学模型描述;基于经典高效的狄杰斯特拉(Dijkstra)算法,设计了一种可应用于实际道路网络中的最优路径算法--改进的狄杰斯特拉算法,采用该算法可求解带有转向延误和限制的最优路径问题.     

基于粒子群优化的神经网络短时交通流量预测

基于短时交通量的不确定特性,对城市相邻交叉口路段的交通流建模方法进行了研究.提出了基于粒子群优化的BP神经网络的信号交叉口交通量预测模型.该模型以BP神经网络为基础,用PSO算法对BP神经网络权值和阚值进行优化,从而提高了网络的预测精度.实时预测时,不只考虑本路口前几个时段交通量,同时也考虑了上下游路段的交通量的影响.仿真结果表明,粒子群-BP神经网络预测模型可以成为交通量预测的一种有效手段.     

求解网络连通度问题的新算法

连通度是评价网络系统连通状况及抗毁性的重要指标,也是网络结构的重要特征。针对现有算法在求解网络连通度时需要将原有网络转化为容量网络或进行其他变换的不足,受交通网络瘫痪事例的启发,提出了一种求解网络连通度的新算法。该算法通过引入点影响度和网络影响度来刻画各顶点在网络中的重要程度,不仅能求解网络连通度,同时还可以确定网络的最小点割,算法步骤简单、易于实现。最后算法分析和仿真实验表明了新算法的有效性。     

双约束Logit随机交通均衡问题的有效算法

依据现实交通网络中路段容量与出行终点停车容量空间有限性的特征,建立带路段流量和终点需求双约束的Logit随机用户均衡问题的不动点模型,设计了一种有效的Lagrangian乘子法来求解,通过合理调整Lagrangian乘子使算法快速趋于收敛。在算法的迭代过程中,对通常Logit均衡问题则设计改进的自适应相继加权平均法来求解,使路段流量不超过相应路段容量并避免了繁琐的路线枚举,改进了算法的计算效率。数值实验验证了算法的有效性和结果的可行性。     

基于人工神经网络预测控制的交通信号调度

在传统的交通信号控制中,信号的变化周期一般是固定的,由于车流量随时间的不确定性,引起了道路负荷的不均衡,容易造成道路拥塞或闲置现象。对基于人工神经网络的预测控制算法进行介绍。根据预测结果对整个路况进行决策判断,实现交通灯信号周期的自适应调节,从而实现交通流量的负荷均衡。根据城市交通系统的特点,设计一个基于神经网络的单个交叉路口的交通灯预测控制系统,得出相关不同时间段内的交通灯控制周期。分析表明,该方法能有效提高车辆通行效率,增强道路的吞吐能力。     

物流运输网络连通可靠性分析的高效分解算法

可靠性分析是衡量物流运输网络运行服务水平的主要手段之一。给出了一种评估物流运输网络连通可靠性的高效分解算法,算法充分利用分解过程中获得的相关信息,通过引入保持网络可靠性不变的串联边化简、并联边化简以及节点合并等规则,并结合向量集分解方法,能够快速实现对网络状态向量空间的分解,达到提高网络可靠性评估效率的目的。实例分析以及和现有方法的比较验证了算法的性能和分解效率。     

基于路段速度的信号交叉口运行评价方法

交叉口是城市道路交通系统中的重要组成部分,现有的交叉口运行评价方法大多基于交通调查数据,无法高效地对全路网的交叉口进行实时的评价,为此,提出一种基于路段速度的信号交叉口运行评价方法,可以实现对交叉口运行状况全路网、实时的评价。将路段速度数据与交叉口位置数据进行匹配,采用交叉口进口道临近路段的速度判定交叉口的服务水平等级,然后通过拥堵频率统计识别常发性拥堵交叉口,并根据常发拥堵的时段不同将其分为三类,即高峰拥堵交叉口、平峰拥堵交叉口和全天拥堵交叉口,以便后续有针对性地对各类交叉口进行专项治理与管控。实测数据表明,该评价方法的服务水平平均绝对误差为0.32,误差仅为6.33%,说明所提出的交叉口运行评价方法的有效性。     

Model and methods to address urban road network problems with disruptions

Disruptions in urban road networks can quickly and significantly reduce the quality of the whole transportation network, and impact urban mobility for light vehicles, public transportation, etc. In this study, we consider both unidirectional and multidirectional road network problems with disruptions and connecting requirements. These problems aim at reconfiguring the urban network in terms of road direction in order to maintain a path among all points of the network (strong connectivity). The former is defined on simple graphs, mainly modeling part of a city such as historical centers, while the latter relies on multigraphs, modeling more general networks. Restoring the network (strong connectivity) after some disruptions may require the modification of the orientation of some streets, that is, arc reversals. Such actions can disturb users' driving habits. Thus, two objectives are considered separately: minimizing the total travel distance and minimizing the number of arc reversals. We define formally both problems and propose two metaheuristics, a biased random key genetic algorithm and an iterated local search. Numerical experiments have been performed on a set of generated instances and on the urban network of Troyes (France).     

考虑边界交叉口交通拥堵的反馈阀门控制

基于路网宏观基本图(macroscopic fundamental diagram, MFD)实施城市区域交通控制时,为了防止边界交叉口受阻方向的车辆排队长度过长,同时提高路网内车辆完成率,提出了考虑受控区域边界交叉口交通拥堵状况的交通流反馈阀门控制方法,通过对边界控制阀门处路段存放车辆富余空间的分析,提出了阀门交叉口位置和数量选择模型;针对可能造成的阀门交叉口交通拥堵,提出了受控区域边界拥堵交通流分配算法,也即通过提前调节阀门上游交叉口的绿灯时间,把部分交通流提前控制在其它相邻上游交叉口.通过实际路网仿真,结果表明该方法可以有效控制阀门交叉口的车辆排队长度,降低阀门交叉口车辆平均延误时间和平均停车次数.     

智慧城市路网交通流量均衡性优化调度方法

早高峰和晚高峰时段的路网交通混乱,极易发生拥堵情况,为缓解交通系统压力,设计节点元胞划分下智慧城市路网交通流量均衡性优化调度方法。获取不同交通路线间的流量分离函数,定义路径交通流量和可用路段费用,得到出行者在某段路径上的概率函数,计算智慧城市路网各路段交通流量;获取流量守恒和车辆传递函数,计算可变元胞的单独序列,建立交通节点元胞划分模型;设计交通流量均衡性优化调度算法,得到城市路网均衡性的优化调度结果。设置仿真参数,对比优化前后三个路网模型的路径流量,仿真结果显示：早高峰和晚高峰时段路段内的路径流量明显降低,在其他时段,优化后的路径流量也不同程度下降,且路网模型越复杂,该优化方法的调度效果越好。     

煤炭运输公路网络可靠性仿真分析

针对突发事件对煤炭运输公路网络中节点或边的破坏，引起煤炭运输公路网络堵塞的问题，基于复杂网络理论，建立原始法和对偶法构建的网络模型，并用Matlab软件对其可靠性进行仿真分析。首先，对比分析了两种网络的基本特征，然后提出网络效率相对变化量对网络中的关键路段进行识别。基于此，建立网络可靠性评价模型，并提出网络效率、最大连通子图相对大小和网络离散度三个可靠性评价指标，对在随机毁坏和蓄意毁坏两种毁坏模式下的网络可靠性进行仿真分析。实验结果表明：在蓄意毁坏模式下，当10%的节点失效时，三种可靠性指标值分别为10%、20%、20，而随机毁坏模式下的指标值仍维持在较高的水平，因此，煤炭运输网络对随机毁坏具有鲁棒性，对蓄意毁坏具有脆弱性，应加强对网络中重要节点的保护工作。     

基于模糊模式识别的车辆定位地图匹配算法

针对传感器给出的车辆定位信息的不确定性,提出了基于模糊模式识别技术获得匹配道路的算法。给出的算法不需要车辆行驶的速度、方向参数,利用车辆定位轨迹与电子地图道路网之间的相似性,结合车辆实际行驶情况,得出定位点到候选道路之间的距离、相邻采样时刻定位点连线与候选道路之间的夹角、候选道路与历史匹配道路连通性的隶属函数,按照最大隶属原则选择匹配道路。通过实验验证,表明该算法具有可靠性,适用面广,能有效地提高车辆定位的精度。     

基于TCPN的交叉口信号控制模型与优化

针对城市路网中交叉口车辆通行效率低下,交通信号控制策略难于满足输入路段上车流变化的问题,本文提出了一种基于时延赋色Petri网的交叉口交通流优化控制模型。首先建立路段车流、交叉口车流和交通信号控制的TCPN模型,其次建立以交叉口输入路段车辆数最小为目标的车流优化方程。在假设信号周期固定的前提下,利用15个周期采集的交叉口输入、输出路段车辆数,求解满足优化目标的相位配时,确保交叉口输出车辆数最大,且输入路段上待通过车辆平均数最小。仿真结果表明,交叉口的通行能力显著提高,各输出路段上的车辆平均数分别增加了13.3%,9.7%,9.8%和4.3%。