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文檔簡介
1、交通檢測(cè)器是獲取實(shí)時(shí)交通流數(shù)據(jù)的關(guān)鍵因素。由于檢測(cè)器造價(jià)昂貴,因此需要對(duì)交通路網(wǎng)進(jìn)行有選擇的布設(shè)。另一方面,在現(xiàn)實(shí)中,檢測(cè)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(cè)器布設(shè)優(yōu)化問題。其次,以高速公路為背景,以旅行時(shí)間估算為目的,考慮檢測(cè)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(cè)器布設(shè)優(yōu)化問題。本文主要完成了以下工作:
(1)在穩(wěn)定的交通流狀態(tài)下,以覆蓋盡
2、可能多的OD對(duì)和交通流量為目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)器布設(shè)優(yōu)化,主要考慮以下方面:(a)在覆蓋所有OD對(duì)的前提下,最小化檢測(cè)器數(shù)量;(b)基于高可靠性考慮,設(shè)計(jì)優(yōu)化檢測(cè)器位置布局;(c)在已有交通檢測(cè)器的條件下進(jìn)行檢測(cè)器網(wǎng)絡(luò)布設(shè);(d)布設(shè)檢測(cè)器以達(dá)到覆蓋盡可能多交通流量的目標(biāo);(e)考慮檢測(cè)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(cè)器。對(duì)于前面四個(gè)問題,提出了相應(yīng)的整數(shù)規(guī)劃模型,并對(duì)結(jié)果進(jìn)行了分析。對(duì)于第五個(gè)問題,提出了兩階段
3、的整數(shù)隨機(jī)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(jì)了基于CVaR的兩階段整數(shù)隨機(jī)規(guī)劃模型。數(shù)值實(shí)驗(yàn)分析了不同檢測(cè)器數(shù)量對(duì)于OD對(duì)覆蓋和交通流量覆蓋的影響以及不同檢測(cè)器數(shù)量條件下檢測(cè)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(jìn)行了靈敏度分析。設(shè)計(jì)了一種兩階段啟發(fā)式遺傳算法進(jìn)行求解。
?。?)以單向高速公路為背景,使用速度檢測(cè)器來估算旅行時(shí)間,優(yōu)化目標(biāo)是使旅行時(shí)間估算誤差最小化,建立了檢測(cè)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(cè)器不確定性的基礎(chǔ)上,提出了兩階段隨機(jī)優(yōu)化模型和基于CVaR的兩階段隨機(jī)優(yōu)化模型。研究了不同模型的結(jié)果并進(jìn)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(cè)器情況下的布設(shè)優(yōu)化問題提供了可能。
?。?)使用車輛自動(dòng)識(shí)別檢測(cè)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(jìn)化算法進(jìn)行求解。對(duì)單目標(biāo)和多目標(biāo)情況的結(jié)果進(jìn)行了比較,并對(duì)得出的Pareto前
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