發(fā)布時間：2018-04-12 17:53

  本文選題：智能交通 + VMS選址��； 參考：《交通運輸系統(tǒng)工程與信息》2014年06期

【摘要】：用Monte Carlo模擬技術(shù)刻畫路網(wǎng)狀態(tài)的隨機性,優(yōu)先考慮在交通網(wǎng)絡瓶頸路段設置可變信息板待選點,建立多目標優(yōu)化可變信息板選址雙層規(guī)劃模型.上層模型為基于不確定風險決策最小和誘導效益最大的雙目標規(guī)劃模型,下層模型為考慮局部網(wǎng)絡有排隊延遲現(xiàn)象的隨機用戶平衡模型.采用增廣Lagrange對偶算法與相繼平均算法組合求解下層模型,采用非劣排序遺傳算法-II求解整個雙層規(guī)劃模型.算例結(jié)果表明,在可變信息板資金預算約束下,非劣排序遺傳算法-II能夠有效求解可變信息板選址的多目標優(yōu)化問題,得到6組Pareto解.研究結(jié)果可為城市道路網(wǎng)可變信息板誘導配置的優(yōu)化和建設提供決策支持.
[Abstract]:This paper describes the randomness of road network state by Monte Carlo simulation technology, and gives priority to setting up variable information board to be selected on the bottleneck section of traffic network, and establishes the multi-objective optimization variable information board location bilevel programming model.The upper level model is a two-objective programming model based on minimum uncertain risk decision and maximum induced benefit, and the lower level model is a stochastic user equilibrium model considering the phenomenon of queue delay in local network.The combination of augmented Lagrange duality algorithm and sequential average algorithm is used to solve the lower level model, and the non-inferior sort genetic algorithm -II is used to solve the whole bilevel programming model.The results of an example show that the non-inferior sorting genetic algorithm (-II) can effectively solve the multi-objective optimization problem of variable information board location under the constraint of variable information board funding budget. Six sets of Pareto solutions are obtained.The results can provide decision support for the optimization and construction of variable information board configuration in urban road network.
【作者單位】： 昆明理工大學交通工程學院;長沙理工大學公路工程省部共建教育部重點實驗室;吉林大學汽車仿真與控制國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金項目(61263025) 公路工程省部共建教育部重點實驗室開放基金(kfj100107) 汽車仿真與控制國家重點實驗室開放基金(20111116)
【分類號】：U491

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本文編號：1740799