基于遗传算法的a型单喇叭互通立交线形优化

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1、摘要互通式立交的设置对当地的交通状况和经济均有较大影响,立交匝道线形的设计优劣直接影响其行车舒适性、安全性。近年来的关于公路智能选线的研究方兴未艾,使公路的选线越来越智能化、合理化,而立交线形的优化却鲜有成果,本文意在诸多公路智能选线研究的基础上,应用遗传算法对立交匝道的线形优化进行研究。分析了喇叭式立交的基本组成以及国内建设的实际情况,统计数字显示高速公路立体交叉设置中A型单喇叭立交占据了三路立体交叉的大多数,因此基于遗传算法基本原理、操作步骤以及应用需要解决的关键问题,论文研究了A型单喇叭互通立交A、B匝道(即两个左转匝道)的线形优化。论文采用了曲率图和“BET算法”作

2、为研究立交匝道线形模型的基础,以A、B匝道的线元为基础确定了设计变量,根据平面线形计算方法确定了立交匝道平面线形模型;分析了纵断面模型的形式和约束条件的数学表达形式,选取了五个评价指标,并对其进行量化,建立了简化的、基于隶属度函数的立交匝道线形优化目标函数。参考基本遗传算法基因编码的方法,依据《公路立体交叉设计细则》对直线长度、缓和曲线长度、圆曲线半径和圆曲线长度等线元参数的要求,确定了取值范围,进行了编码;并进一步讨论了遗传算法运行中的算法并行、纵断面距离—高程模型以及目标函数约束条件转换等问题;根据基本遗传算法的一般步骤,设计了遗传操作步骤及相关流程。论文确定了工程实例

3、边界条件后,运行所设计的遗传算法进行模拟验证,验证结果表明,在简化的工程条件下,应用遗传算法优化立交线形较传统方法可以更高效地解决设计中的参数选取与方案评价问题。关键词:A型单喇叭互通立交,匝道,线形优化,模型,遗传算法iAbstractThesetoftheinterchangeshasgreatinfluenceontrafficandlocaleconomic,thequalityofdesignoframpalignmentalsohaveandirectlyeffectsonridecomfort,safetyandothersoftheinterchange.R

4、ecentyearshaveseenstudiesonhighwayintelligentalignmentselectionbejustunfolding,thehighwayalignmentselectionbecomemoreandmoreintelligent,rational,whiletheoptimizationofinterchangealignmentrarelybeinganalyzed.Thispaperaimstostudytheinterchangerampalignmentoptimizationwithgeneticalgorithmbase

5、donresearchesonhighwayalignmentintelligentselection.Throughanalyzingthebasiccomponentsofthetrumpetinterchangeandactualsituationofdomesticconstruction,datashowsthatAtypetrumpetinterchangesareinthemajorityinthesettingofthreeroadinterchanges.Sobasedonthebasicprincipleofgeneticalgorithm,operat

6、ingproceduresandthekeyproblemsofapplyingneedtobesolved,thepaperstudiesthealignmentoptimizationoftheAandBramps(twoleftturnramps)intheAtypetrumpetinterchanges.Thepapertakescurvaturechartand"BETalgorithm"asthebaseoftheinterchangerampalignmentmodel,identifiesdesignvariablesaccordingtotheAandBr

7、ampalignmentelements,identifiesthefinalformofinterchangerampplanealignmentmodelaccordingtothecalculationmethodsofplanealignment.Itisalsobeenanalyzedaboutthemathematicalexpressionformoflongitudinalsectionmodelandconstraintconditions,selectingfiveevaluationindex

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