本文選題：多目標(biāo)優(yōu)化 + 路網(wǎng)擁塞�。� 參考：《湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2015年04期

【摘要】：智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域中的路網(wǎng)擁塞控制是解決路網(wǎng)擁塞問(wèn)題的主要手段之一,針對(duì)該問(wèn)題,利用自底向上的agent建模方式,構(gòu)建一種多目標(biāo)路徑?jīng)Q策agent移動(dòng)模型.在該模型中,車(chē)輛agent兼顧最短路徑和擁塞避免兩個(gè)優(yōu)化目標(biāo),通過(guò)車(chē)輛agent行駛距離最短(最短路徑)和途經(jīng)區(qū)域的擁塞程度最低(擁塞避免)兩個(gè)目標(biāo)優(yōu)化來(lái)動(dòng)態(tài)進(jìn)行路徑?jīng)Q策.基于多目標(biāo)路徑?jīng)Q策移動(dòng)模型一方面能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)交通擁堵路段的分流控制,另一方面能夠挖掘網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中易發(fā)生擁塞的路口的共同特征,為路網(wǎng)擁塞控制提供幫助.仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型能較好地改善路網(wǎng)結(jié)構(gòu)中的擁塞路段.針對(duì)不同鏈路密度及鏈路分布的網(wǎng)絡(luò)所進(jìn)行的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步表明,路網(wǎng)結(jié)構(gòu)的鏈路密度對(duì)擁塞路段出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)中的地理位置影響不同,而路口節(jié)點(diǎn)位置影響其擁塞程度;網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的鏈路分布形態(tài)對(duì)發(fā)生擁塞路段的地理位置和擁塞優(yōu)化結(jié)果具有直接影響.
[Abstract]:Road network congestion control in the field of intelligent transportation system is one of the main methods to solve the problem of road network congestion. Aiming at this problem, a multi-objective path decision agent mobile model is constructed by using bottom-up agent modeling method.In this model, vehicle agent takes into account two optimization objectives: shortest path and congestion avoidance.Dynamic path decision is made by optimizing the vehicle agent with the shortest distance (shortest path) and the least congestion degree (congestion avoidance) in the passing area.Based on the multi-objective path decision moving model, on the one hand, it can realize the traffic congestion control, on the other hand, it can mine the common characteristics of the congested intersection in the network topology, and provide the help for the road network congestion control.The simulation results show that the model can improve the congested section of road network structure.The simulation results for networks with different link density and link distribution further show that the link density of road network structure has different effects on the geographical location of congested sections in the network, and the location of intersection nodes affects the congestion degree.The distribution pattern of network structure has a direct impact on the location and congestion optimization of congested sections.
【作者單位】： 湖南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;東京工業(yè)大學(xué);
【基金】：湖南省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(13JJ3049) 湖南省科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012FJ4131) 國(guó)家863高技術(shù)資助項(xiàng)目(2012AA01A301-01)
【分類(lèi)號(hào)】：U495

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 文孟飛;彭軍;劉偉榮;李沖;張曉勇;;一種增量式多目標(biāo)優(yōu)化的智能交通路徑誘導(dǎo)方法[J];湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年05期

2 梁滿朝;李文勇;李福祥;;基于蟻群算法和群決策理論的動(dòng)態(tài)路徑優(yōu)化研究[J];西部交通科技;2012年02期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)博士學(xué)位論文 前3條

1 余強(qiáng)毅;基于農(nóng)戶決策的農(nóng)業(yè)土地系統(tǒng)變化模型研究[D];中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院;2013年

2 文孟飛;城市智能交通系統(tǒng)交通流協(xié)同優(yōu)化與誘導(dǎo)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];中南大學(xué);2013年

3 馬成長(zhǎng);直和矩陣博弈的動(dòng)力學(xué)行為研究[D];華中師范大學(xué);2014年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 王利永;城市車(chē)輛動(dòng)態(tài)路徑誘導(dǎo)仿真系統(tǒng)研究[D];沈陽(yáng)大學(xué);2014年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

1 吳義虎;李寧;王正武;;蟻群算法在車(chē)輛路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)中的應(yīng)用[J];系統(tǒng)工程;2007年02期

2 魏唯;歐陽(yáng)丹彤;呂帥;殷明浩;;一種多目標(biāo)增量啟發(fā)式搜索算法[J];吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版);2009年04期

3 杜長(zhǎng)海;黃席樾;楊祖元;唐明霞;楊芳勛;;改進(jìn)的蟻群算法在動(dòng)態(tài)路徑誘導(dǎo)中的應(yīng)用研究[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2008年27期

4 朱慶保;動(dòng)態(tài)復(fù)雜環(huán)境下的機(jī)器人路徑規(guī)劃螞蟻預(yù)測(cè)算法[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2005年11期

5 鄒亮,徐建閩;基于遺傳算法的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)中最短路徑問(wèn)題算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2005年04期

6 谷遠(yuǎn)利;李善梅;邵春福;;基于蟻群算法的交通控制與誘導(dǎo)協(xié)同研究[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào);2008年10期

7 張波,葉家瑋,胡郁蔥;模擬退火算法在路徑優(yōu)化問(wèn)題中的應(yīng)用[J];中國(guó)公路學(xué)報(bào);2004年01期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 首艷芳;基于群決策理論的交通區(qū)域協(xié)調(diào)控制理論與方法研究[D];華南理工大學(xué);2011年

，

本文編號(hào)：1758788