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《動(dòng)態(tài)od矩陣推算模型及算法研究》由會(huì)員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、西南交通大學(xué)博士學(xué)位論文動(dòng)態(tài)OD矩陣推算模型及算法研究姓名:郝光申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:博士專業(yè):交通運(yùn)輸規(guī)劃與管理指導(dǎo)教師:張殿業(yè)20070601西南交通大學(xué)博士研究生學(xué)位論文第1頁(yè)摘要.動(dòng)態(tài)OD矩陣描述了時(shí)受的交通需求,它是ATIS和AT瞞的重要輸入,也是DTA模型和一燭實(shí)用的微觀交通仿真器的基礎(chǔ)輸入數(shù)據(jù),直接影響到ITS系統(tǒng)的實(shí)薅蠢效縫。鋅對(duì)ITS磷究孛磅態(tài)瓣矩薄鼴黻獲褥鶼潤(rùn)題,論文藩斃圓鬏了動(dòng)態(tài)0D推算理論的發(fā)展歷程,研究了各類模型的特點(diǎn)及不足,明確了該領(lǐng)域研究孛的美鍵翹戇,在姥蒸磁上磷突了多羹標(biāo)最短路超題、基予理想鼴段、黲經(jīng)阻抗VI模型、、交叉口、高速公路以
2、及眾路網(wǎng)動(dòng)態(tài)0D矩陣估計(jì)問(wèn)題、0D估計(jì)中的交通捻測(cè)器存蓮問(wèn)題簿等,為動(dòng)態(tài)OD推算理論的進(jìn)一步研究墊定基礎(chǔ)。主要慮容如下:多目標(biāo)最短路問(wèn)題往往不存在絕對(duì)最短路,為了獲得滿足決策糟需要的有效路徑,建立了多囂標(biāo)最短路酌模登,綜合k一最短鼴算法幫多疆標(biāo)格序決策方法,提出了一種多目標(biāo)最短路的多項(xiàng)式算法。該算法首先針對(duì)決策者可以接受夔各擎囂掭戇上限,捌曩卜疑短路算法,分淵確定各擎器揀瓣墨行黲徑集,遂而獲得能夠同時(shí)滿足了多個(gè)目標(biāo)限制條件的有效路徑。再運(yùn)用多目標(biāo)格序決策方法慰這些鴦效路徑避霉亍比較_=}B優(yōu)選,最終袋褥決繁贛的滿意路徑。努鈴,邋遘綜合k一最短路算法和敝目標(biāo)決
3、策方法,獲得了雙目標(biāo)最短路問(wèn)題的有效路徑的實(shí)用算法,該算法屬多項(xiàng)式算法,可快速求出所有有效路徑。辯動(dòng)態(tài)導(dǎo)航臻產(chǎn)多樣仡個(gè)性需求豹忽視藏導(dǎo)致Braess悻論的搬源,鑒予此建立超體現(xiàn)用戶個(gè)性化需求的基于多目標(biāo)最短路的合理替換路徑數(shù)學(xué)模型。通過(guò)綜合k一最縋籍算法秘多霹搽決策瑾論等相關(guān)懿諼,獲褥了多強(qiáng)標(biāo)焱短路鴦效路徑的算法,進(jìn)而通過(guò)相似度概念的引入進(jìn)行聚類分析,最后得到不同要求下鮑合毽替換路徑。本文不是哭繪出一條基于擎囂標(biāo)懿“最爨”鼴經(jīng)供司極采耀,而是提供多條具有不同屬性的“合理”的候選路徑供司機(jī)選擇,從而就更切合司機(jī)的實(shí)際需求。在動(dòng)態(tài)交通分配巾,針對(duì)終點(diǎn),建立滿足用
4、戶黻優(yōu)的基于理想路段、路徑阻抗vI模型,驗(yàn)證兩者之間的等價(jià)性,提出了變尺度雙混沌優(yōu)化方法以快速求辯交分不等式闋蘧。通過(guò)總結(jié)OD估計(jì)方法的交通檢測(cè)器布置原則,建立基于多目標(biāo)格序決策的交逶檢測(cè)器俊純毒置模型。疰l于決繁繇凌數(shù)笈雜性浚及決策纛理性戇壽聚援,現(xiàn)實(shí)中決策者很難確定每對(duì)方案的優(yōu)劣,進(jìn)而對(duì)決策方案進(jìn)行全序刻畫(huà)。運(yùn)用格理論,將方案優(yōu)選的全序刻畫(huà)拓展為姆序刻畫(huà)?;跊Q策攥論、援甥集璦論等相關(guān)知識(shí),提出模糊多目標(biāo)單層次、多層次格序決策的概念,構(gòu)造出相應(yīng)的繁l}頁(yè)囂建交通大學(xué)博士研究生學(xué)位論文模型,提出了模糊多目標(biāo)單層次、多層次格序決策方法,最后對(duì)OD估計(jì)中交通稔
5、測(cè)器優(yōu)化布置遵行了安銹分析。針對(duì)交叉口動(dòng)態(tài)oD矩陣估計(jì)問(wèn)題的特點(diǎn),建立了基于折減系數(shù)和消散系數(shù)豹模型,勢(shì)給窶蕊予程約梯度漫漣算法豹旨效算法。錚懟麓速公路動(dòng)態(tài)∞筵舞估計(jì)問(wèn)題的特點(diǎn),建立了兩個(gè)不同情況下的模型,并設(shè)計(jì)出基于既約梯度投影混淹豹快速算法。鎊對(duì)全躊嬲動(dòng)態(tài)∞矩終結(jié)計(jì)
6、1嗣題豹特點(diǎn),建立了雙羈櫟最優(yōu)模型,并給出了相應(yīng)的算法。關(guān)鍵詞:格序偏好;動(dòng)態(tài)OD矩陣;推算方法;多目標(biāo)西南交通大學(xué)博士研究生學(xué)位論文第
7、
8、I頁(yè)AbstractIntransportationnetworks.dynamic0DmatrixdescribestIletime-dependen
9、ttrafficdemands.whichisanimportantinputofATISandATMS,勰well私abasicinputofDTAmodelsandmanyapplicablemicroscopictrafficsimulators.GiventhefactthatdynamicODmatrixisdifficulttoattaininITSresearch,thispaperreviewstheevolutionprocessofthetheoryofdyIlamicODmatrixestimation,analyzesthechara
10、cterandexistingdemeritsofdifferentmodels,andsummarizesseveralkeyissuesintheresearchofthisfield.Basedonthepreviouswork,themulti—objectiveshortestpaths,variableinequalitymodelsbasedonideallinksandpaths,dynamicorigin·destinationmatricesestimationfortheintersections,freewaysandgeneraln
11、etworks,trafficmonitoropti