动态多用户类型和多模式拥挤收费模型
交通路径分配
总结 1、排版较好，建模思路清晰，过程合理，结论明确。 2、速度和车流量如果用反比例函数，操作过程会更简单 点。 3、小标题前的空格最好能保持一致，其他没什么问题。
交通量优化配置的非线性规划模型 摘要 本文针对两点之间的交通量优化配置问题，利用非线性规划建立了最优化行驶方案的模型，使交通流量达到最优化配置以解决部分由流量不均而导致的交通堵塞问题。 问题一中，将车辆的有效行驶路径定义为向右向下行驶的路径，基于此建立有效路径搜索算法并求解得7条有效路径。分别为路径一：1->2->3->4->7->0；路径二：1->2->3->6->7->0；路径三：1->2->3->6->10->0；路径四： 1->2->5->6->7->0；路径五：1->2->5->6->10->0；路径六：1->2->5->9->10->0；路径七：1->8->9->10->0。 问题二中，假设车子单辆行驶且所有有效路径都被利用，首先建立密度与速度、速度与路段车辆数的基本函数，并由此得到各路段行驶时间关于各路段车辆数的模型。按优化方案中要求各条路径行驶时间最短的目标，并且以每条路径耗时相等和各节点总流入车辆数与总流出车辆数相等为约束条件，建立非线性规划模型。 问题三中，基于问题二中建立的模型，根据已知的车辆数条件，并对最大速度、最大车辆密度和路段长度进行合理假设代入模型中，并用MATLAB编程求得近似最优分配方案：路径一1981辆；路径二1000辆；路径三611辆；路径四1379辆；路径五819辆；路径六28辆；路径七4182辆。 在上述模型中，仅考虑了路段单位长度车辆数对速度的影响，而忽略了横向路段宽度对通行速度的影响，且实际生活中有效路径往往不会被同时利用。由此本文又考虑了路段最大车流量，并引入了美国BPR函数，得到路段出行时间关于实际车流量的函数，并以各条路径行驶时间最短为目标，根据用户均衡分配原理，以流量平衡为约束条件，建立一个非线性规划模型，并对路段最大车流量和路段无任何车辆时的行驶时间进行合理假设，运用Lingo软件得到一个近似最优分配方案：路径一2264辆；路径二437辆；路径三357辆；路径四2248辆；路径五325辆；路径六0辆；路径七4369辆。 关键词：非线性规划模型车流量车辆密度用户均衡分配MATLAB Lingo
静态多路径分配模型程序源代码(C++程序)
静态多路径分配模型程序源代码 #include VI模型解决基于路径的UE交通分配问题 在静态交通流分配问题的研究中，配流原则主要为Wordrop提出的第一、第二原理，满足Wordrop第一原理的交通流状态称为用户均衡（User Equilibrium，简称UE）。静态用户均衡交通分配理论作为现代交通运输系统的重要理论之一，采用变分不等式模型来解决分配问题日益成为国际上的研究热点。文章采用变分不等式模型解决基于路径的UE交通分配问题，最终得到最优的交通配流。 标签：用户最优；变分不等式；交通分配 1 变分不等式的概念 Hartman-Stampacchia变分不等式是指求x*∈k，使得 （1） 其中k∈Rn为一非空闭凸集，F（x）：k→Rn是一连续映射。变分不等式（1）是20世纪60年代中期Hartman、Stampacchia等人在创建变分不等式理论的基础时提出和研究的第一个变分不等式，它在经济数学、对策论、最优化理论及网络平衡模型中有着广泛而重要的应用[1]。 公式（1）与数学规划之间的联系一开始就受到很大重视。当F（x）为一凸函数的梯度时，显然式（1）可以转化为一等价的可微数学规划问题，Carey详细论述了这一关系在经济平衡中的应用。一般非对称情况下式（1）不再有上述意义下的最优化等价表示。 Fukushima 1992年通过引进正则化方法给出了式（1）的一种可微最优化等价表示；T. Larsson和M. Patriksson 1994年又给出了更一般的一类可最优化等价表示，从而从理论上回答了式（1）与可微数学规划之间的关系，并依此给出了相应的式（1）的优化解法。我们发现建立变分不等式与对策规划之间的联系有利于实际问题的模型建立与求解分析[2]。 2 基于路径的UE交通分配 对众所周知的平衡交通网络问题一般有方式来解决，一种是基于网络路径流量，另一种是基于网络路段流量。因此，解决方法可以大致分为两类运行的解空间算法。传统的解决问题方法是基路段的算法，基于路径的方法也有所考虑。我们相信，选择基于路径流量为变量有以下几个原因。一个主要的原因是解决交通分配问题的路径流动空间自动为所有的路由路径提供了平衡流量。基于路段流量的算法，而是需要提供的程序来产生一个平衡路径流量。另一方面，有许多应用程序路径流量的解决方案都需要输入，如始发地/目的地（即O/D）矩阵估计和尾气排放分析。 (2005) 西安交通大学对具有排队的多模式动态交通分配问题及其相关应用进行研究。本文对动态交通分配模型发展进行了介绍和总结，并详细讨论了模型中的路段动态函数、流量传播约束、FIFO等相关特性。 将单一交通模式的点排队路段动态模型扩展到多模式动态路段模型，并且证明了各种模式的路段行程时间函数合乎模式内的FIFO特性，以及在拥挤情况下各模式车辆的速度收敛特性。 将多模式随机动态同时的路径与出发时间选择平衡条件描述为变分不等式问题，提出了两个不同的算法用于求解变分不等式问题： 算法一是基于路段的算法，这个算法给出了基于logit的同时的路径与出发时间选择的随机动态网络配载方法，并证明了这个方法的正确性； 算法二是基于路径的启发式算法。仿真试验验证了模型以及两个算法的有效性。提出了多模式多用户动态交通分配模型，用于评估ATIS对不同模式出行者和交通系统的影响。将每一模式的出行者分为两类：一类是装配ATIS的出行者，另一类是未装配ATIS的出行者。由于所能获得的交通信息质量的差异，他们将遵循不同的动态用户平衡条件。同时，每一种模式出行者在选择路径和出发时间时，不但考虑出行费用和进度延误费用的影响，而且还考虑油耗费用的影响。将多模式多用户动态用户平衡条件描述为统一的变分不等式问题，利用对角化算法计算相应的平衡流量状态，并通过仿真试验验证了模型与算法的有效性。使用nested-logit模型模拟ATIS的市场渗透率与服从率，模型的上层模拟了驾驶小汽车出行者的购买行为(市场渗透率)，底层主要描述了装配ATIS设备的小汽车出行者的服从行为(服从率)。设计了固定点算法计算ATIS的平衡市场渗透率与服从率。并在简单的路网上进行了仿真研究，结果证明算法与模型是正确和有效的。提出了组合模式动态交通分配模型，模型中假设有两类出行者：一类是纯模式出行者，他们自己驾驶小汽车完成一次出行。另一类是组合模式出行者，在其一次出行的第一部分是自己驾驶小汽车完成的，剩余部分是乘公交车完成的。使用nested-logit模型模拟出行者的复杂出行选择行为。将各种不同的选择行为描述为一个变分不等式问题。并给出了启发式算法求解相应的变分不等式问题。最后，利用仿真研究验证了模型与算法的有效性。 交通分配： (2005)所谓交通分配是指按照一定的原则，将各OD (Origin-Destination)对间的出行量分配到具体的交通网络上去，从而得到各路段的交通量，以判断各路段的负荷水平。近半个世纪以来，国内外学者对交通分配问题进行了大量的研究，提出了不少交通流分配模型与软件。总体来看，这些模型可以分为两大类: 平衡分配模型：遵循War drop用户最优(UO, User Optimum)准则或系统最优(SO, System Optimum)准则。它们或者使得个别交通参与者的出行费用最低，或者使得交通网络上所有出行者的总出行费用最低。 非平衡分配模型：运用启发式解法或其他近似解法的分配模型则统称为非平衡分配模型，如全有全无分配模型、容量受限分配模型、多路径概率分配模型、随机分配模型和嫡分配模型等。 静态模型不能反映交通流的时变特性，相反，动态交通分配考虑了交通需求随时间变化和出行费用随交通负荷变化的特性，能够给出瞬间的交通流分布状态。 DTA（Dynamic Traffic Assignment） 所谓动态交通分配, 就是将时变的交通出行合理分配到不同的路径上, 以降低个人的出行费用或系统总费用。动态交通分配是在交通供给状况以及交通需求状况均为已知的条件下, 分析其最优的交通流量分布模式, 从而为交通流管理、动态路径诱导等提供依据。 交通供给状况：网络拓扑结构、网段特性、既定控制策略等。 收稿日期：2013-03-05修回日期：2013-04-07 基金项目： 武器装备军内科研重点基金资助项目作者简介：钮小琳（1984-），男，博士生。研究方向：虚拟战场建模与仿真。*摘要：随着图形硬件的高速发展，大规模地形的可视化技术相比传统方法发生了很大变化，但是地形的误差计算方法却没有作出相应的改进，大多算法依然使用保守的迭代式误差，不能很好地与当前绘制算法相适应。针对这个问题，提出一种新的误差定义和计算方式。该误差直接描述简化模型同原始模型之间的差异，比以前的算法更为准确。误差的计算利用图形硬件的插值能力进行加速，大规模地形数据的误差计算能够在较短时间内完成。 关键词：地形渲染，误差计算，细节层次 中图分类号：TP391文献标识码：A 快速准确的多分辨率地形模型误差计算* 钮小琳1，慕晓冬1，时少旺2，韩晓峰3 （1.第二炮兵工程大学，西安710025；2.解放军第96819部队，北京100015； 3.国防大学研究生院，北京100093） Rapid and Accurate Error Calculation for Multi-resolution Terrain Models NIU Xiao-lin 1，MU Xiao-dong 1，SHI Shao-wang 2，HAN Xiao-feng 3 （1.The Second Artillery Engineering University ，Xi ’an 710025，China ； 2.96819Troops of PLA ，Beijing 100061，China ； 3.Graduate School ，National Defense University of PLA ，Beijing 100093，China ） Abstract ：Massive terrain rendering methods have improved considerably with the great development of graphics hardware.But the error calculation methods for terrain models do not pick up the pace.Most rendering methods still use the traditional recursive errors ，which are not compatible with current rendering methods.This paper proposes a new error calculation method for this issue.The proposed error metric directly describes the simplified model ’s deviation from the original model ，thus it is more precise than the previous methods.By using the linear interpolation ability of current graphics hardware ，a high calculation performance is achieved ，large terrain models can be processed promptly with the proposed method.Key words ：terrain rendering ，error calculation ，level of detail 引言大规模地形数据的实时渲染是数据可视化领域的基本问题之一，在战场仿真、作战训练等诸多领域均有着重要的应用。随着各种先进的空间数据采集技术的发展，地形数据的规模呈现了爆炸式的增长。为了有效地对大规模地形数据进行可视化，研究者们提出了多种不同的技术，其中最为有效的技术之 一就是细节层次（Level Of Detail ，LOD ）技术，通过对 原始地形模型的简化，显式的或隐含的生成一系列 的多分辨率的模型；在绘制过程中，选取满足误差要 求的低分辨率模型代替原始模型，从而减少需要绘 制的数据量，提高绘制效率。模型的简化是通过模型 的误差度量和控制的，同时绘制时不同分辨率模型 的选取也是建立在对误差的准确描述基础上的，因 此，准确快速的误差计算是十分重要的。文章编号：1002-0640（2014）04-0068-05Vol.39，No.4 Apr ，2014 火力与指挥控制Fire Control &Command Control 第39卷第4期2014年4月 68·· 第三章交通量预测 3.1 交通量预测思路及方法 3.1.1 概述 本项目作为省道S202的一段，本段路线起点位于涡阳县石弓镇与淮北交界处，原S202桩号为K78+650，经涡阳县石弓镇、龙山镇，于K104+500进入涡阳县城区规划外环线、于K126+000与原S202重合，后经楚店镇、利辛县张村镇、汝集镇、王人镇，终点在王人镇与阜阳交界处，路线总体呈南北走向，本项目不仅是沟通淮北市、阜阳市及亳州沿线地区纵向联系的经济干线公路，同时也是河南、山东等省南下的重要干线公路。项目的建设对加快涡阳县城镇体系建设、经济发展布局、加强亳州市内部各县市和周边地区的联系发挥着极其重要的作用。 亳州市是安徽省省辖市，位于皖西北边陲，黄淮平原南端，西北与河南省接壤，西南与阜阳市毗连，东与淮北市、蚌埠市相倚，东南与淮南市为邻。亳州市是皖北地区的老工业基地，拥有机械制造、酿酒、卷烟、医药、纺织、食品、化工、建筑建材、印刷等十几大门类。亳州市是全国重要的药材、商品粮、优质棉、优质烟、优质茧生产基地，拥有药材、酿酒、果蔬、烤烟、畜禽、蚕桑等资源和经济优势，地方名特优产品较多。从商城王建都开始，是一座具有三千多年历史的文化古城。1986年撤县建市，同年成为国家历史文化名城。亳州是中国优秀旅游城市。 亳州交通便捷，陆水空均为重要枢纽。 【铁路】亳州市内现有京九铁路、徐阜铁路穿境而过，正在规划的商杭客运专线、郑蚌铁路（淮海铁路）、禹亳铁路也将贯穿亳州。亳州境内现有亳州站、涡阳站和正在规划建设的亳州南站、亳州北站。 【公路】目前，311、105国道和307省道在市内交叉穿过，济广（济南--广州）高速公路，南洛（南京--洛阳）高速公路，许亳（许昌--亳州）高速公路，宿永亳（宿州--永城--亳州）高速公路、济祁（济宁--祁门）高速公路纵贯全境。 【水路】亳州市内河流属淮河水系。主要干流河道有涡河、西淝河、茨淮新河、北淝河、芡河等多条河流，建有亳州大寺港、涡阳港、蒙城港、利辛港等。 【航空】2010年12月17日，合肥骆岗国际机场亳州候机楼正式运营，亳州与合肥骆岗国际机场之间也将采取开“空港快线”的方式，为当地旅客提 第29卷第6期指挥控制与仿真V ol.29 No.6 2007年12月 Command Control & Simulation Dec.2007 文章编号：1673-3819(2007)06-0086-04 多分辨率建模在联合作战仿真中的应用研究 郭强1，2，毕义明1 （1．第二炮兵工程学院，陕西西安 710025；2．军事科学院，北京 100091）摘要：针对目前联合作战建模与仿真中存在的困难和问题，运用多分辨率建模（MRM）方法对其进行了探索研究。对联合作战的作战要素、仿真映射结构进行了分析，探讨了多分辨率建模的主要方法，提出了联合作战仿真的体系结构，并设计了基于多分辨率建模的联合作战仿真模型框架。 关键词：多分辨率建模；仿真；联合作战 中图分类号：TP391.9；E837 文献标识码：A Study on Application of Multi-Resolution Modeling in Joint Operations Simulation GUO Qiang1, 2, BI Yi-ming1 (1.The Second Artillery Engineering College,Xi’an 710025,China; 2.Academy of Military Sciences,Beijing 100091,China) Abstract: The multi-resolution modeling (MRM) is used to study the problems in the modeling and simulation of joint operations. The factors of joint operations and the simulation mapping architecture are analyzed. The main method of MRM is discussed. The architecture of joint operations simulation is given. At last, the modeling framework of joint operations simulations based on the MRM is designed. Key words: multi-resolution modeling; simulation; joint operations 随着科学技术的不断发展，特别是信息技术在军事领域的深入应用，军队的作战思想、作战样式也在发生革命性的变革。联合作战已成为信息化战争的主要作战形式。与此相适应，对联合作战进行科学、合理的概念分析，通过仿真建模，构建能够用于作战分析和研究的联合作战仿真模型体系，不仅能极大地促进我军在信息化条件下的训练和作战水平，而且对于研究联合作战理论，创新联合作战战法，进行联合作战体系建设，都具有十分重要的意义。 1 联合作战仿真分析 未来的联合作战和一体化作战不再是单个平台对单个平台、单个系统对单个系统的对抗，而是不同性质、不同种类作战实体共同演化形成的体系对抗行为。因此，以体系对抗为特征的联合作战建模与仿真与传统的作战模拟无论在描述领域、建模方法，还是在建模重点、评价指标上都有很大的差别，需要我们去深入加以研究。 1.1 作战要素分析 作为信息化战争的基本作战形式，联合作战的作战要素与传统作战相比，在组成和结构上都有着显著的不同。考虑我军现有武装力量的构成以及未来的发展建设，联合作战将以陆、海、空军和第二炮兵现役部队为主要作战力量基础，以空间作战部队、武装警察部队、预备役部队和地方民兵为辅助作战力量。这些作战力量通过信息网络融为一体，构成一个无缝链 收稿日期：2007-06-05 修回日期：2007-07-04 作者简介：郭 强（1975-），男，河南洛阳人，博士研究生，研究方向为国防系统分析、导弹火力运用。 毕义明（1963-），男，教授，博士生导师。接的作战体系，在战场的全维空间进行整体联动，发挥体系的整体威力。在这当中，信息网络成为一个极为重要的要素。一方面，它将各个军兵种部队，各个战场空间、各种作战行动链接起来构成全方位的“一体化”；另一方面，它又将机动、打击、防护、指挥控制、情报信息等其他作战要素综合集成在一起，形成整体作战效能。 需要注意的是，通过信息网络对联合作战各要素进行综合集成并不是简单的相加，而是一种经过融合、优化的综合集成。作战体系中的各个要素根据作战目的，针对作战样式，结合作战环境，通过资源优选和优化配置而得到一个合理的分配。这种优化集成是动态的，能够根据政治、经济、外交形势以及战争进程主动协调陆、海、空、天、电各个战场，调整机动、打击、防护、情报、指挥、保障等作战要素，形成一个高效、协调的整体作战体系，实现联合作战效能的最大化。 1.2 仿真映射结构 一般来说，对于战争系统，需要在三个领域内对其进行考察，即物理域、信息域和认知域。物理域是军队企图影响的态势所存在的领域，包括人员、装备、战场环境等，是物理平台以及联结这些物理平台的通信网络所在的领域。更直观的说，就是现实世界所在的领域。信息域是信息生成、采集、处理、传输以及共享的领域，它实现了战争中间信息的交流，反映了信息化战争的本质特点。认知域是感觉、感知、理解、信念以及价值观存在的领域，它存在于人的意识之中，是通过推理、判断做出决策的领域。由于它是一个无形的领域，因此对其进行量化度量是非常困难的。 对于仿真建模，我们需要将物理域、信息域和认 华中科技大学研究生课程考试答题本 考生姓名陈菀荣 考生学号M201673159 系、年级交通运输工程系、研一 类别科学硕士 考试科目交通流理论 考试日期2017 年 1 月10日 交通流分配模型综述 摘要：近些年，交通流分配模型已经广泛应用到了交通运输工程的各个领域，并且在交通规划中起到了很重要的作用。本文对交通流分配模型研究现状进行了综述，并分别对静态交通流分配模型、动态分配模型以及公交网络进行了阐述和讨论。同时对相关的交通仿真还有网络优化问题研究现状进行了探讨。最后结合自身学习经验做出了一些评价和总结。 关键词：交通流分配；模型；公交网络 0引言 随着经济和科技的发展，城市化进程日益加快，城市也因此被赋予更多的工程，慢慢聚集大量的人口。而人口数量的增加而直接带来的城市出行量增加，不管是机动车出行还是非机动车出行量都相较以前增加了很多，从而引发了一系列的交通问题。因为在城市整体规划中，交通规划已经成为了十分突出的问题。在整个交通规划过程中，交通分配在其中占有很重要的地位，为相关公交路线，具体道路宽度规划等都有很大作用。 1交通流分配及研究进程 1.1交通流分配简介 由于连接OD之间的道路有很多条，如何将OD交通量正确合理的分配到O 和D之间的各条路线上，是交通流分配模型要解决的首要问题。交通流分配是城市交通规划的一个重要组成部分也是OD量推算的基础。交通流分配模型分为均衡模型和非均衡模型。 1.2交通流模型研究进程 以往关于交通流分配模型的研究多是基于出行者路径偏好的，主要有以Wardrop第一和第二原则为分配依据建立的交通分配模型，Wardrop第一原则假定所有出行者独立做出令自己出行时间最小的决策，最终达到纳什均衡的状态，此时的流量为用户最优解，在这种状态下，同一个起始点时间所有有流路径的通行时间相等，并且大于无流路径的通行时间；Wardrop第二原则假定存在一个中央组织者协调所有出行者的路径选择行为，使得所有出行者的总出行时间最小，对应的状态称为系统最优，此时分布的流量称为系统最优流。 交通流分配模型最早要追述到Beckmann等[1]于1956年首先提出了满足 西安电子科技大学学报990304 西安电子科技大学 JOURNAL OF XIDIAN UNIVERSITY 1999年第26卷 第3期Vol.26 No.31999 多分辨率DT模型基图像表示方法 卢朝阳，颜尧平，吴成柯 摘要： 提出了一种DT(Delaunay Triangulation)模型基不规则三角形网格的多分辨率图像表示方法．在给出了图像表示的灰度误差极小化准则和灰度分布均匀化准则后，讨论了DT网格的分裂与合并方法，并结合示例对两种准则表示结果的不同特点作了讨论．多分辨率DT模型基图像表示方法可用于静止图像编码及活动图像的运动补偿等图像传输与处理的应用领域． 关键词： 图像表示；模型基；Delaunay三角形 中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：1001-2400(1999)03-0277-04 Multiresolution Delaunay triangulation model-based image representation scheme LU Zhao-yang， YAN Yao-ping， WU Cheng-ke (National Key Lab. of Integrated Service Networks, Xidian Univ., Xi′an 710071， China) Abstract: A multiresolution representation scheme for an image using a Delaunay triangulation (DT) model-based irregular meshes is introduced. Two criteria are used in the scheme when describing the image, which are MD (minimize the difference) and MV (minimize the variance). The splitting and merging algorithms of DT meshes and the different characteristics of the results concerning two criteria are also discussed. The proposed scheme is usable in still image coding, motion compensation of active image sequences and other image processing applications. Key Words: image representation；model-based；Delaunay triangulation 在图像编码的研究中，图像的表示方法有重要的地位．在经典的图像编码方法中，预测法曾获得广泛应用，它实际上是把图像看成高阶Markov过程，从而用线性滤波理论来进行图像的预测编码；变换法是将图像看作一个广义平稳的随机场，用线性变换来去相关．在现代的图像编码方案中，模型基方法是基于图像的二维或三维线框图表示；分形法是基于图像的分数维表示．其他方法(如子波、神经网络法等)也都无出其右． 在极低比特率序列图像编码中，采用三角形［1，2］或四边形［3］的不规则动态网格来表示灰度图像，这种模型基的方法近年来受到了重视．在JPEG、MPEGⅠ及MPEGⅡ标准中，编码的基本结构都是基于具有固定大小的矩形图像方块的离散余弦file:///E|/qk/xadzkjdx/xadz99/xadz9903/990304.htm（第 1／7 页）2010-3-23 10:31:20 第31卷第2期铁 道 学 报Vol.31 No.2 2009年4月J OU RNAL OF T H E CHINA RA IL WA Y SOCIET Y April2009 文章编号:100128360(2009)022******* 基于多路径的城市轨道交通网络 客流分布模型及算法研究 徐瑞华, 罗 钦, 高 鹏 (同济大学交通运输工程学院,上海 201804) 摘 要:城市轨道交通网络形成之后,为实施“一票换乘”需建立轨道交通自动售检票清算管理中心,进行客流 信息统计和票务收入清分,而清分的核心在于解决客流在网络上的分布问题。本文结合城市轨道交通系统的基 本特性,提出一种考虑乘客多路径出行选择的客流概率分布模型,并设计基于深度优先的路径搜索算法。该模型 既体现了乘客出行阻抗最小化的选择心理,又反映了路径多样化的实际情况,具有较强的实用性。最后通过北京 轨道交通网络实际客流数据验证模型和算法的有效性。 关键词:城市轨道交通;客流分布;多路径分配;出行阻抗;K短路搜索 中图分类号:U121 文献标志码:A doi:10.3969/j.issn.100128360.2009.02.020 P assenger Flow Distribution Model and Algorithm for U rban R ail T ransit N et w ork B ased on Multi2route Choice XU Rui2hua, L UO Qin, GAO Peng (School of Traffic and Transportation Engineering,Tongji University,Shanghai201804,China) Abstract:Under t he condition of urban rail t ransit network operation wit h one2ticket t ransfer,t he A FC Clear2 ing Center(ACC)needs to be established to solve t he problems of passenger volume statistics and ticket fare clearing,t he core of which lies in dist ribution of passenger flow.Thus,t he paper p ut s forward a passenger flow dist ribution model for urban rail t ransit network considering multi2route choice,which meet s t he passen2 ger’s p sychology of minimum cost and also reflect s t he fact of pat h2selecting multiplicity,and t hen p roposes an algorit hm for available pat h searching based on dept h2first in t he grap h t heory.Finally t he model and algorit hm are verified wit h t he data f rom t he Beijing urban rail t ransit network. K ey w ords:urban rail transit;passenger flow dist ribution;multi2route assignment;t ravel co st;K shortest pat hs search 客流作为网络化运营的基础,其大小和分布特征是合理制定网络运营计划、提高各线路运营协调性、发挥系统的整体能力和综合效益的关键。目前我国许多城市如上海、北京、广州等,轨道交通系统已经实施“一票换乘”,即乘客可以以一张票跨越多条线路到达目的站,无需在换乘站再次购票和刷卡,然而在这种条件下,乘客的出行路径无法准确确定。因此,这些城市相应成立了轨道交通自动售检票清算管理中心(ACC),根据自动售检票(A FC)系统上传的进、出站客流,通收稿日期:2008211205;修回日期:2008212229 作者简介:徐瑞华(1963—),男,江苏苏州人,教授,博士。 E2m ail:rhxu@https://www.360docs.net/doc/5d11243578.html, 过科学合理的清分方法和原则,进行客流信息的统计和数据共享,并基于客运周转量实现票款收入在不同线路运营商之间的结算和划拨[1,6],而清分的核心在于解决客流在网络上的分布问题。本文结合我国主要城市轨道交通网络化运营的实际背景,建立一种基于多路径概率选择的客流分布模型。在充分考虑乘客出行路径选择基本特点和影响因素的基础上,重点对轨道交通OD间有效路径确定及其客流概率分配进行理论建模和算法设计,并根据提出的模型和算法给出当前北京城市轨道交通运营网络的客流分布计算结果。 第3章港口集卡路径成本优化模型 3.1港口集卡作业模式分析 3.1.1面向“作业路”的传统集卡作业模式 目前，我国大部分港口采用龙门吊装卸工艺，其中岸桥、集卡、龙门吊是完成集装箱装卸的主要机械设备，岸桥负责对到港的船舶进行装卸作业，龙门吊对堆场的集装箱进行进出场作业，集卡衔接码头前沿岸桥和后方堆场龙门吊的之间工作，是港口集装箱进口、出口、转堆作业过程中的重要运输设备，其主要在岸桥与堆场之间及堆场各箱区之间作水平运输。这些集装箱装卸设备只有相互协调、相互配合才能够保证集装箱装卸作业的顺利进行，否则会出现装卸设备等待现象和拥堵现象，降低设备资源的利用率和港口的物流能力。 但大部分港口目前仍采用传统的集卡作业模式，即面向“作业路”的集卡作业模式。该模式可描述为：港口工作人员根据装卸集装箱的业务量配置岸桥，且按照一定的比例为每台岸桥分配一定数量的集卡，从而形成由几辆集卡所组成的一组固定集卡为某一台特定的岸桥服务。在整个集装箱的装卸作业过程中，集卡在预先设定的固定路线上行驶，岸桥、集卡和龙门吊形成固定作业线路运载集装箱。在集装箱的进口作业中，首先由岸桥将船舶上需进口的集装箱放到等待卸船的空集卡上，然后装载进口集装箱的集卡沿固定路线行驶，并到指定的堆场箱区卸下集装箱，最后空车行驶到岸桥下等待下一个卸船作业。同样在装船作业中，首先龙门吊将堆场箱区内的出口集装箱放在空集卡上，然后由集卡运输出口集装箱行驶到岸桥下等待装船作业，装船结束后集卡再空载行驶到堆场箱区进行下一个装船作业[56, 70]。 一般面向“作业路”的集卡作业模式会根据岸桥的配置数量安排需要服务的集卡数量，通常一台岸桥需要配置5~6辆集卡，则所需集卡的总数量为装船和卸船岸桥总数的5倍或6倍[82]。这种面向“作业路”的传统集卡作业模式下司机操作简单、便于管理、沿固定作业路线不易出错，但是随着信息技术的进步、港口物流业的发展，这一模式逐渐暴露出缺点，阻碍港口物流效率的提高。其存在的弊端表现在以下几个方面： 首先，如果某条作业路上集卡对岸桥的配置量是个已知的固定值，若集卡配置量少可能会导致岸桥等待集卡的现象，降低码头前沿的作业效率；相反，若集卡配置量过多又会产生资源的浪费、资源利用率低下；此作业路下可能会出现集VI模型解决基于路径的UE交通分配问题
(完整版)DTA动态交通分配
快速准确的多分辨率地形模型误差计算
第03章-交通量分析与预测
多分辨率建模在联合作战仿真中的应用研究
交通流分配模型综述
多分辨率DT模型基图像表示方法
基于多路径的城市轨道交通网络客流分布模型及算法研究
路径成本优化模型