基于公路普查数据面向最短时间的最优路径分析研究

面向最短时间的最优路径分析是GIS网络分析研究的热点,以前公路资料的缺乏直接影响了该项研究,作者立足于全国最新公路普查数据,着重分析了面向最短时间目标的路径分析中关键影响因素——公路技术等级,采用评价指标相对重要度比例标度法,建立权重判断矩阵,计算出公路网各种技术等级公路的权重,完善Dijkstra算法数据模型,并以登封市南局部地区的公路普查道路网为实验数据,通过对比验证了从出行时间角度考虑的路线虽然距离较长,但行车时间较短,更符合生活中的实际选择．     

基于公路普查数据面向最短时间的最优路径分析研究

面向最短时间的最优路径分析是GIS网络分析研究的热点,以前公路资料的缺乏直接影响了该项研究,作者立足于全国最新公路普查数据,着重分析了面向最短时间目标的路径分析中关键影响因素———公路技术等级,采用评价指标相对重要度比例标度法,建立权重判断矩阵,计算出公路网各种技术等级公路的权重,完善Dijkstra算法数据模型,并以登封市南局部地区的公路普查道路网为实验数据,通过对比验证了从出行时间角度考虑的路线虽然距离较长,但行车时间较短,更符合生活中的实际选择.     

指向预测命中点的最短时间制导

拦截时间最短为指标函数的最优制导策略要求导弹沿命中点视线方向飞行,但制导指令形成方式并未得到有效解决。根据最短时间制导策略原理,以相对预测命中点的制导误差渐进收敛为条件设计了新的制导算法,解决了非线性拦截系统最短时间拦截制导策略的指令形成问题。针对末制导系统信息来源和拦截系统参数变化特点,提出了简化算法。新的制导算法能够保持最短时间拦截策略的最优性,适合大离轴角发射情况下对高机动目标的拦截。仿真结果表明新制导算法确实具有拦截时间短,脱靶量小的优点。     

基于优化的Floyed算法前r条最短路径的实现

最短路径的算法应用在很多领域,基本的Floyed算法是解决任意两点之间的最短路径,在实际应用中会要求给出前r条最短路径,以便决策,从中选择一条最佳的路径,文章在分析Floyed算法的基础上,给出改进算法,求解前r条最短路径,并且优化了Floyed算法的时间代价,使其对稀疏图的效率更高。     

基于最少边的最短路径扰动

提出一种最少边扰动算法,以解决如何在扰动最少边的前提下,以最小代价来使得一条特定的目标路径成为最短路径的问题。该算法基于最少边的最短路径扰动模型,通过引入每条边的权重扰动上限约束,提出了最少扰动边数-最小扰动成本的双目标混合整数规划问题,从而实现操纵网络节点间的最短路径。与以往的最小代价扰动算法相比,该方法降低了扰动的复杂性和扰动网络被察觉的风险。实验表明,最优解使扰动边数减少了约27%,具有更好的性能。     

XML数据公交信息查询优化算法及实现

针对公交线路规划的问题,必须提供一个准确快捷的公交查询系统以满足人们日常出行的需求.研究了基于XML数据的公交查询系统,该系统采用B/S模式,利用ASP.NET框架和C#语言,实现了公交运行查询功能.在换乘查询算法部分及在Dijkstra算法的基础上,分析了路径寻优的原理,实现了路径距离计算的具体方法.并通过减少临时节点排序及数量的方式,改进了Dijkstra算法,最终减少了寻找路径的时间并简化了路径计算.最后,以天津市公交数据为例,用改进的Dijkstra算法对公交查询系统进行了分析验证,结果表明,利用改进的Dijkstra算法可以实现高效的公交信息查询,节约查询时间,节省内存资源.     

罚转向网络模型最短路径性质及算法

建立和研究了具有转向惩罚值的网络模型.在定义罚转向网络模型的符号、路径及路径长度的基础上,对所建立的罚转向网络模型的性质进行了讨论,指出了该模型中的最短路径允许具有回路,提出了求解从任一节点到其他有向弧和节点的最短路径的一个算法.     

一种基于Dijkstra的最短路径算法

介绍了Dijkstra算法,在详细分析了该算法的实现方法以及其缺点的基础上,提出一种基于Dijkstra算法的优化算法-优先队列算法,在搜索最小的节点时,该算法的时间复杂度大大降低,具有较好适用性.     

一种基于GIS的公交路线最短路径搜索算法

利用公交线路路口作为顶点,简化了传统算法对复杂网络拓扑图的计算;同时,利用乘客出行偏好,引入线网密度来评价乘客的出行方便程度,并提出了一种最短路径快速搜索算法,实验证明,与传统算法相比,该算法明显提高了路径搜索效率。     

公交线路OD反推的结构化模型研究

分析了公交乘客下车的行为,指出站点的用地性质对乘客的下车情况有很大影响;引入吸引权系数,提出了由上下车人数推算单条公交线路OD量的结构化模型算法,并举实例进行了验证．结果表明：该方法方便简单,易于实现,可靠性高．     

基于层次分析法的公交查询模型

乘客通过公交查询系统查询出行路径时,通常考虑换乘次数、乘车距离、时间、公交车类型等多种因素,公交查询模型应满足乘客的多种乘车需求。本文应用层次分析法,建立了一个新的查询模型,该模型能够根据乘客选择的不同的乘车需求,随时建立判断矩阵;对出行路线进行综合排序,最后给出最佳乘车方案。结果表明,此模型能够很好地模拟乘客出行心理,提供最佳乘车方案。     

基于层次分析法的公交查询模型

乘客通过公交查询系统查询出行路径时,通常考虑换乘次数、乘车距离、时间、公交车类型等多种因素,公交查询模型应满足乘客的多种乘车需求。本文应用层次分析法,建立了一个新的查询模型,该模型能够根据乘客选择的不同的乘车需求,随时建立判断矩阵;对出行路线进行综合排序,最后给出最佳乘车方案。结果表明,此模型能够很好地模拟乘客出行心理,提供最佳乘车方案。     

基于马尔可夫排队模型的行程时间预测方法

针对城市交通流诱导系统(UTFGS)亟待解决的综合路段行程时间预测这一关键问题,利用马尔可夫排队模型给出了车辆路段(含信号交叉口)实时行程时间预测的基本公式,并结合实际工程项目对公式中的一些参数进行了简化,提高了模型的实用性。人工调查数据验证表明该模型具有较高的精度。同时给出了相对误差图。     

用启发式算法求解最短路径问题

提出了一种带有启发信息的邻接表结点存储结构模型,给出了结点间权值计算的具体评判函数,依据评判函数值优化邻接表中节点的相对位置.基于最短路径问题提出了带有启发信息的遗传算法思想,将启发信息加入到了初始种群生成过程中,提出了新的交叉方法.通过模拟仿真得到了算法的性能参数,并将本文算法和Dijkstra算法进行比较,结果表明...     

考虑燃油经济性的出行者路径选择模型

为研究燃油经济性对出行者路径选择的影响,将燃油消耗、行程时间及其可靠性的线性加权和定义为广义出行费用,以饱和度为参数建立了路网单元燃油消耗模型并量化燃油消耗出行费用.分别以BPR函数及HCM2000延误公式量化路段行程时间及交叉口延误,以二者可靠性量化行程时间及延误波动的相应费用建立了基于广义出行费用的随机用户平衡分配模型.通过在小型测试路网上进行计算分析表明:基于广义出行费用的交通分配模型能够较好地反映考虑燃油经济性的出行者路径选择行为;出行费用权系数对出行者路径选择行为影响显著,考虑燃油经济性的路径选择行为可有效减少路网燃油消耗,可达9%左右.     

基于开关函数求广义最短通路的新算法

在分析现有求解最短通路的多种算法的基础上,给出了一种求广义最短通路的算法的理论依据.只需通过简单的环和运算求取图中的所有回路,然后选择要求的两顶点之间的任意一条通路,再进行一次环和运算,就可以求出图中任意两点间的最短通路长度.用实例验证了这种算法的正确性.与传统算法相比,该算法不仅可以求出一类广义最短通路,还可以获得相应的通路标识,而且减少了计算量.     

交通网络中最短路径算法分析与探讨

通过对交通网络本身特点的分析与研究,介绍了一些适合道路网的经典最短路径算法和数据存贮模式,探讨了在交通网络路线优化过程中需要特别处理的几个问题,如路口延误、禁行状态等,在理论上给出了相应的解决方案,并提出了一个路径搜索的实例.     

基于Mixed Logit模型的私家车通勤出行时间价值

假定时间参数为常数,费用参数服从对数正态分布,建立了出行路径选择的MixedLogit模型。利用大连市私家车出行者出行意向调查数据对该模型进行了150次仿真实验。结果表明:各个参数的t检验值均比较显著,模型的优度比也较高,参数的估计值具有很强的集中性。采用150次仿真结果的平均值作为私家车出行者通勤出行时间价值分布函数的参数估计值,得到该分布函数服从参数为2.73和1.09的对数正态分布。这一分布函数可以作为实施和评价道路拥挤收费项目的依据。     

Determination of Scheduled Travel Time for a Fixed Transit Route Based on Multistate Model

In order to provide the guideline for bus drivers to adjust speed to minimize scheduled deviation, the method for setting bus scheduled travel time is proposed. Firstly, multistate model is introduced to fit historical travel time data and identify different service states. Based on the calibrated travel time distribution parameters, an optimization model is proposed, followed by a Monte Carlo (MC) simulation based genetic algorithm (GA) procedure to obtain the optimal scheduled time. A case study from a fixed bus route from Shenzhen is used to demonstrate the model applicability. The sensitivity analysis is conducted to study the effects of parameters setting on optimal slack time for each segment. The results show that multistate model fits travel time under peak hours better than Lognormal distribution, and the length of scheduled travel time basically reflects travel time reliability.