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不确定条件下交通检测器网络结构优化研究

不确定条件下交通检测器网络结构优化研究

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作者：刘洋天津大学

学位级别：硕士

收集精确、可靠的交通数据对于交通管理部门和出行者都具有十分重要的意义。交通检测器作为收集交通信息的重要手段之一,为流量检测、Origin-Destination(OD)估算、旅行时间计算等多种交通应用提供了信息支持。一方面,交通检测器的布设... 详细信息

收集精确、可靠的交通数据对于交通管理部门和出行者都具有十分重要的意义。交通检测器作为收集交通信息的重要手段之一,为流量检测、Origin-Destination(OD)估算、旅行时间计算等多种交通应用提供了信息支持。一方面,交通检测器的布设方案会极大影响获取的交通信息质量和后续交通应用的效果。另一方面,交通网络中的不确定性是广泛存在的。例如由于流量突变而造成的旅行时间变化、由于交通事故而造成的网络拓扑结构变化等。当在不确定性条件下,原有的先验数据下优化出的布设方案可能并不适用于现实情况,从而影响信息收集的效果。另外,不确定性也体现在时间和空间两个维度上,从时间的角度上来看,每天不同时段的交通网络状态不同,空间上来看,不同路段在不同时间下对于收集信息的重要性程度也不同,这些都会直接影响交通检测器布设方案的效果,因此,不确定条件下交通检测器的最优化布设是一个值得研究的题目。本文的主要内容是研究在交通网络不确定的条件下,如何布设交通检测器以实现最优的交通应用性能。在本研究中,不确定性主要指先验交通网络状态(如:需求矩阵、流量信息等)并不一定完全符合真实状况。本文主要通过两种方法解决不确定性条件下布设检测器的问题:第一种是采用一种带有移动能力的交通检测器来提高对道路网络收集信息的能力,在这个问题中,主要以OD估算为目标来设计检测器的方案;第二种是利用交通网络中存在的流量时空关系来布设检测器。在这种条件下,我们假设某一个点位的流量可以通过其他与其相关的点位来获得。因此,检测器不需要实现路网的全覆盖。最后,总结全文,分析了未来可能的研究方向。

关键词：交通检测器布设智能算法车辆路径问题 0-1整数规划局部搜索

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在成本约束下的基于OD估计的多目标检测器优化布设研究

在成本约束下的基于OD估计的多目标检测器优化布设研究

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作者：胡月北京交通大学

学位级别：硕士

交通检测器的优化布设对于降低投资成本、完善交通信息采集平台、指导交通管理与控制等方面具有重要的意义。基于OD估计的交通检测器优化布设是指用一定数量的检测器布设在合适的路段上,以达到用部分路段交通量推算路网OD矩阵的目的。... 详细信息

交通检测器的优化布设对于降低投资成本、完善交通信息采集平台、指导交通管理与控制等方面具有重要的意义。基于OD估计的交通检测器优化布设是指用一定数量的检测器布设在合适的路段上,以达到用部分路段交通量推算路网OD矩阵的目的。该布设问题主要考虑两个方面：一是检测器布设的密度,即数量;二是布设的路段。目前相关领域的研究仍存在许多不足,亟需完善。本文从交通检测器优化布设的基本原则和布设模型出发,针对现有模型中未考虑检测器布设成本、路段等级和客观环境因素等问题,建立考虑更加全面、适用范围更广的最大OD信息、最小布设成本、最大截断流量、最小包含路径的改进的检测器优化布设模型。并应用遗传算法对单目标模型进行求解。在改进的布设模型基础上,以布设预算和OD覆盖原则为约束,建立多目标检测器优化布设模型,并将其扩展到混合布设和路网中已布设检测器等情况。从各子目标的重要性角度出发,结合模型特点和实际应用需要,采用宽容分层序列法求解多目标检测器优化布设模型。针对每一层的子目标,设计遗传算法求解各分层的最优解集,获得满足多目标的检测器优化布设方案。最后以Nguyen-Dupuis网络为例,对该多目标模型进行运算与验证。根据最优布设方案,反推出OD矩阵,将推算的OD重新分配到路网中,推算观测路段及全部路段的分配交通量。计算OD估计的平均相对误差、分配交通量的平均相对误差,并与传统的优化布设模型相比较,证明该多目标模型的OD估计精度更高,交通分配量拟合度更高。本文提出的在成本约束下的基于OD估计的多目标检测器优化布设模型及算法,更加贴合工程实际、简单实用、适用范围广、精确度高,能够为道路交通检测器的布设工作提供新的解决思路与方法。

关键词：交通网络交通检测器布设 OD估计多目标优化宽容分层序列法遗传算法

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