基于蚁群算法的交通分配模型研究

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1、河海大学硕士学位论文基于蚁群算法的交通分配模型研究姓名：方丽君申请学位级别：硕士专业：交通运输规划与管理指导教师：吴中20060601摘要交通均衡分配模型是交通分配发展成熟的、具有完整理论依据的模型，这组数学规划模型奠定了研究交通分配问题的基础。对于均衡分配模型，由于变量较多、维数太大、约束条件太多，使得模型的求解较为困难，影响了在实际中的应用。人们提出了很多算法，如Frank—Wolfe算法、神经网络、遗传算法和模糊等方法推算各路段交通流量，然而这些算法并不能比较真实动态的模拟车辆在路网中选择路径的过程，分配结果与实际有一定差距。针对这个问题，本文引入了

2、蚁群算法求解。蚁群算法不仅具有卓越的随机搜索寻优能力和自适应性分布式的计算特点，而且路径寻优过程与车辆选择路径过程非常相似，因此本文尝试用蚁群算法求解交通分配问题。由于交通分配涉及数据资料较多，论文采用VB编程语言，结合GIS二次丌发组件MapONects，建立交通分配数据库，实现蚁群算法以及Frank—wdfe算法的求解过程，并以专题图形式反映分配结果。通过两组结果的分析比较，同时与非均衡分配法的分析比较，得出蚁群算法在计算均衡分配模型上有很大优势，分配结果合理，为均衡分配模型的求解提供了一个新的思路。本文通过对蚂蚁算法在交通分配模型中的应用研究分析，指

3、出该算法的应用是成功的，具有较好的应用研究价值。蚁群算法应用于交通分配模型中，为设计一个合理的交通路网提供了有效的分析工具。关键词：均衡分配，蚁群算法，Frank—wolfe算法，MapONects，最优路径选择AbstractTransportationequilibriumassignmentmodelisamatureandtheoreticalmodel．Itisthebasefortransportationassignmentproblem．Becauseequilibriumassignmentmodelhaslargenumberofvar

4、iablesandrestrictionconditions，itisdifficulttosolveit，whichaffectsitsapplication．ThenresearchershaveputforwardtomanymethodtocalculatethetrafficflowsuchasFrank—Wolfealgorithm，NerveNetwork，GeneticAlgorithmandFuzzyAlgorithm，ete．Butthesemethodscarlnotactuallyanddynamicallysimulatethep

5、rocesswhilevehiclesselecttheroutes，SOitsresulthassomedifferencewiththerealworldtrafficconditions．Tothispoint，mypaperquotesAntColonyAlgorithm．ThisAlgorithmnotonlyhaspredominantstochasticsearchabilities．butalsohasself-adjustabilityanddistributedtrait．that’Stosayithascharacteristicso

6、fcolonycooperation，positivefeedbackandparallelism．AndtheprocessesofchoosingrouteinAntColonyAlgorithmaresimilarwiththepFocesswhilevehiclesselectroutes．BecausedataforTransportationequilibriumassignmentmodelisverylarge，thepaperuseVBandtheMapObjectswhichis2-devehipmentcomponentinGISto

7、establishdatabase，realizeAntColonyAlgorithm，Fraok—Wolfealgorithm，andreflectresuItswithspecialmaps．Compareresultsofthetwogroups，togetherwithnon．equilibriumassignmentresults，wefindthatAntColonyAlgorithmiswellappliedandtheresultsarereasonable，itprovidesanewmethodinsolvingtransportati

8、onequilibriumassignmentmodel．Thro