交通網(wǎng)絡(luò)檢測器布設(shè)優(yōu)化問題研究.pdf

1、交通檢測器是獲取實時交通流數(shù)據(jù)的關(guān)鍵因素。由于檢測器造價昂貴，因此需要對交通路網(wǎng)進行有選擇的布設(shè)。另一方面，在現(xiàn)實中，檢測器故障情況是普遍存在且不可避免的。本文首先以城市路網(wǎng)為背景，考慮不確定性因素下的檢測器布設(shè)優(yōu)化問題。其次，以高速公路為背景，以旅行時間估算為目的，考慮檢測器不確定性條件下的布設(shè)優(yōu)化問題。最后，以多種交通應(yīng)用為目標(biāo)，考慮多目標(biāo)的檢測器布設(shè)優(yōu)化問題。本文主要完成了以下工作：
　?。?）在穩(wěn)定的交通流狀態(tài)下，以覆蓋盡

2、可能多的OD對和交通流量為目標(biāo)進行檢測器布設(shè)優(yōu)化，主要考慮以下方面：（a）在覆蓋所有OD對的前提下，最小化檢測器數(shù)量；（b）基于高可靠性考慮，設(shè)計優(yōu)化檢測器位置布局；（c）在已有交通檢測器的條件下進行檢測器網(wǎng)絡(luò)布設(shè)；（d）布設(shè)檢測器以達到覆蓋盡可能多交通流量的目標(biāo)；（e）考慮檢測器本身不確定性及覆蓋盡可能多交通流量條件下，在交通網(wǎng)絡(luò)中布設(shè)檢測器。對于前面四個問題，提出了相應(yīng)的整數(shù)規(guī)劃模型，并對結(jié)果進行了分析。對于第五個問題，提出了兩階段

3、的整數(shù)隨機規(guī)劃模型。另外，為了避免極端低效率情況的出現(xiàn)，設(shè)計了基于CVaR的兩階段整數(shù)隨機規(guī)劃模型。數(shù)值實驗分析了不同檢測器數(shù)量對于OD對覆蓋和交通流量覆蓋的影響以及不同檢測器數(shù)量條件下檢測器位置模式的影響規(guī)律。研究了位置模式的差異情況并進行了靈敏度分析。設(shè)計了一種兩階段啟發(fā)式遺傳算法進行求解。
　?。?）以單向高速公路為背景，使用速度檢測器來估算旅行時間，優(yōu)化目標(biāo)是使旅行時間估算誤差最小化，建立了檢測器位置優(yōu)化模型，并通過線性化

4、技術(shù)將其改造成整數(shù)線性規(guī)劃模型。另一方面，在考慮了檢測器不確定性的基礎(chǔ)上，提出了兩階段隨機優(yōu)化模型和基于CVaR的兩階段隨機優(yōu)化模型。研究了不同模型的結(jié)果并進行了靈敏度分析。提出了基于組合取樣技術(shù)的遺傳算法，從而為研究大量檢測器情況下的布設(shè)優(yōu)化問題提供了可能。
　　（3）使用車輛自動識別檢測器，面向多種交通應(yīng)用提出了多目標(biāo)優(yōu)化問題。使用基于距離的多目標(biāo)進化算法進行求解。對單目標(biāo)和多目標(biāo)情況的結(jié)果進行了比較，并對得出的Pareto前