导读:本文包含了非平衡交通分配论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:区域信号配时,随机用户平衡,非平衡交通分配
非平衡交通分配论文文献综述
谌永荣,黄崇超[1]（2014）在《区域信号配时模型的非平衡交通分配算法》一文中研究指出本文研究了区域信号配时问题.采用遗传算法和非平衡交通分配的拟Frank-Wolfe算法来求解,通过实例对算法进行验证并与已有的算法结果进行了比较,结果表明算法是有效的,适合求解这类问题.(本文来源于《数学杂志》期刊2014年04期）
周南金[2]（2012）在《基于可信性的模糊用户平衡交通分配》一文中研究指出交通分配是“四阶段”交通需求预测的重要环节，是交通规划方案设计的理论基础。由于出行者的行为选择受到交通网络复杂性以及交通状况等不确定因素的影响，其行为也具有很大的不确定性。本文充分考虑这种不确定性，运用模糊可信性理论对交通用户平衡分配进行研究，对于不确定条件下的交通规划具有重要的理论意义。本文首先对出行者行为的不确定性进行分析，对多种不确定性度量方法进行了对比分析，明确了运用随机数度量不确定性存在的不足，认为在交通信息化水平不断提高的今天，出行者能得到大量辅助信息，出行者的感知并不是纯随机的，具有一定的确定性，只是感知是模糊的。同时，现有基于可能性的出行行为选择分析方法没有考虑行为的必要性，在实际应用中存在较大的偏差。本文充分考虑可信性在度量出行行为不确定性所具有的优势，即同时处理可能性与必要性，以其作为出行行为不确定性的度量指标。采用叁角模糊数度量路段阻抗，以可信性作为路径选择的效用值，构建了基于可信性的模糊最短路模型，在此基础上建立了基于可信性的模糊用户平衡分配模型。以模糊期望最短路为参照，提出模糊有效路径的概念，给出了模糊最短路的求解算法，在此基础上运用基于MSA的求解算法求解模糊用户平衡分配模型。利用一简单路网，进行了仿真试验，分别采用基于随机性、可能性与可信性叁种分配方法进行计算与对比分析，结果表明，本文提出的方法是合理有效的。本文为研究出行行为的不确定性提供了新的思路与方法，研究成果不仅可直接出行行为分析，为不确定交通分配理论提供支撑，而且可拓展应用于公交客流分配以及交通风险分析等领域。(本文来源于《长沙理工大学》期刊2012-03-26）
谌永荣[3]（2011）在《带弹性需求的平衡交通分配非线性互补模型及算法》一文中研究指出讨论了带弹性需求的平衡交通分配问题,给出了这类问题的非线性互补模型,并采用罚方程方法对模型进行了求解.计算实例表明:该方法是有效可行的.(本文来源于《中南民族大学学报(自然科学版)》期刊2011年04期）
谌永荣[4]（2011）在《弹性需求的平衡交通分配问题模型》一文中研究指出平衡交通分配是交通分配问题中一个重要的研究方面,本文主要介绍了带弹性需求的确定性用户平衡分配问题的各种模型,针对不同网络情形可以建立不同的平衡分配模型,有助于平衡分配问题的研究。(本文来源于《井冈山大学学报(自然科学版)》期刊2011年06期）
周和平,周南金,郭玮娜[5]（2011）在《基于可信性测度的模糊用户平衡交通分配模型》一文中研究指出考虑出行行为选择的模糊性以及可信性测度,同时兼顾可能性与必要性的优势,采用叁角模糊数作为路段阻抗,建立了基于可信性的模糊多路径分配模型以及模糊用户平衡分配模型.以期望最短路为参照,提出了模糊有效路径的概念,给出了模糊多路径分配算法.在此基础上构建了模糊用户平衡分配的MSA算法.运用一简单算例进行了仿真试验,试验结果证明了模型与算法的有效性.(本文来源于《长沙理工大学学报(自然科学版)》期刊2011年03期）
谌永荣,黄崇超[6]（2011）在《非平衡交通分配的离散网络平衡设计的遗传算法》一文中研究指出针对离散网络平衡设计二层规划模型,提出了一种新的求解算法.二层规划模型中上层问题对它采用遗传算法,下层问题是平衡交通分配模型,对它采用非平衡交通分配方法的拟FrankWolfe算法,并给出了算例,数值试验结果表明本文提出的算法是有效的且计算量小、收敛较快.(本文来源于《华中师范大学学报(自然科学版)》期刊2011年02期）
谌永荣[7]（2010）在《对称平衡交通分配问题的模型与算法》一文中研究指出认为平衡交通分配中路阻函数不仅与自身的流量有关,还与其他路段的流量有关,针对路阻函数的雅克比矩阵对称正定的情形,提出了对称平衡交通分配的新模型,并对模型设计了新的算法,通过计算实例表明算法是有效可行的.(本文来源于《中南民族大学学报(自然科学版)》期刊2010年03期）
肖海燕,王先甲,黄崇超[8]（2009）在《非平衡交通分配的离散网络平衡设计模型与算法》一文中研究指出交通网络设计问题是指对一个已经存在的交通网络,用定量的方法确定添加哪些新路段、对哪些已有路段进行改造以提高其通行能力的问题,并分为连续网络设计问题和离散网络设计问题.针对该问题提出了一种新的离散网络平衡设计二层规划模型,模型不仅考虑了新增路段及已有路段的扩容,而且允许不同等级的扩容选择.模型求解中,上层问题采用粒子群算法,下层问题采用路径生成式logit非平衡交通分配算法.数值结果显示,本文提出的算法可以快速有效地求解这类新的网络平衡设计二层规划模型.(本文来源于《武汉大学学报(工学版)》期刊2009年06期）
黄崇超,李亚萍[9]（2009）在《考虑交叉口信号延误的平衡交通分配模型》一文中研究指出针对具有一般信号相位结构的道路交通网络,通过对交叉口处道路交通流按相位分解,将车辆的信号延误耦合到交通分配问题中,相继建立了带有交叉口延误的确定性用户平衡分配和随机用户平衡分配问题的数学规划模型.通过对两个模型的一阶最优性条件的分析,证明了它们的最优解分别满足广义交通平衡分配问题(即同时考虑交叉口信号延误和路段拥挤延误)的Wardrop用户平衡条件和Logit分配准则.(本文来源于《武汉大学学报(工学版)》期刊2009年03期）
黄崇超,刘炳全[10]（2009）在《非平衡交通分配的拟Frank-Wolfe迭代算法》一文中研究指出提出了基于最短路动态生成的一种新的非平衡交通分配迭代算法.在每轮迭代中,将按全有全无方法在当前最短路上分配的交通量与前一轮迭代所得到的交通量加权组合,而各O-D对的加权系数则依据Logit原则来确定.和Frank-Wolfe算法不同,不必通过一维搜索确定加权系数.同时又避免了Logit方法要求枚举所有路径的困难.本文还证明了算法的收敛性,而计算实例显示,由本算法所得结果与平衡交通分配非常接近,因而它是一个高效而可靠的交通分配算法,适用于大、中型道路交通网络的交通分配计算.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2009年08期）
非平衡交通分配论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
交通分配是“四阶段”交通需求预测的重要环节，是交通规划方案设计的理论基础。由于出行者的行为选择受到交通网络复杂性以及交通状况等不确定因素的影响，其行为也具有很大的不确定性。本文充分考虑这种不确定性，运用模糊可信性理论对交通用户平衡分配进行研究，对于不确定条件下的交通规划具有重要的理论意义。本文首先对出行者行为的不确定性进行分析，对多种不确定性度量方法进行了对比分析，明确了运用随机数度量不确定性存在的不足，认为在交通信息化水平不断提高的今天，出行者能得到大量辅助信息，出行者的感知并不是纯随机的，具有一定的确定性，只是感知是模糊的。同时，现有基于可能性的出行行为选择分析方法没有考虑行为的必要性，在实际应用中存在较大的偏差。本文充分考虑可信性在度量出行行为不确定性所具有的优势，即同时处理可能性与必要性，以其作为出行行为不确定性的度量指标。采用叁角模糊数度量路段阻抗，以可信性作为路径选择的效用值，构建了基于可信性的模糊最短路模型，在此基础上建立了基于可信性的模糊用户平衡分配模型。以模糊期望最短路为参照，提出模糊有效路径的概念，给出了模糊最短路的求解算法，在此基础上运用基于MSA的求解算法求解模糊用户平衡分配模型。利用一简单路网，进行了仿真试验，分别采用基于随机性、可能性与可信性叁种分配方法进行计算与对比分析，结果表明，本文提出的方法是合理有效的。本文为研究出行行为的不确定性提供了新的思路与方法，研究成果不仅可直接出行行为分析，为不确定交通分配理论提供支撑，而且可拓展应用于公交客流分配以及交通风险分析等领域。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
非平衡交通分配论文参考文献
[1].谌永荣,黄崇超.区域信号配时模型的非平衡交通分配算法[J].数学杂志.2014
[2].周南金.基于可信性的模糊用户平衡交通分配[D].长沙理工大学.2012
[3].谌永荣.带弹性需求的平衡交通分配非线性互补模型及算法[J].中南民族大学学报(自然科学版).2011
[4].谌永荣.弹性需求的平衡交通分配问题模型[J].井冈山大学学报(自然科学版).2011
[5].周和平,周南金,郭玮娜.基于可信性测度的模糊用户平衡交通分配模型[J].长沙理工大学学报(自然科学版).2011
[6].谌永荣,黄崇超.非平衡交通分配的离散网络平衡设计的遗传算法[J].华中师范大学学报(自然科学版).2011
[7].谌永荣.对称平衡交通分配问题的模型与算法[J].中南民族大学学报(自然科学版).2010
[8].肖海燕,王先甲,黄崇超.非平衡交通分配的离散网络平衡设计模型与算法[J].武汉大学学报(工学版).2009
[9].黄崇超,李亚萍.考虑交叉口信号延误的平衡交通分配模型[J].武汉大学学报(工学版).2009
[10].黄崇超,刘炳全.非平衡交通分配的拟Frank-Wolfe迭代算法[J].数学的实践与认识.2009