基于运行时间可靠性的随机道路网络设计方法研究

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1、长沙理工大学硕士学位论文基于运行时间可靠性的随机道路网络设计方法研究姓名：王晓丽申请学位级别：硕士专业：交通运输规划与管理指导教师：黄中祥20070320摘要交通建设资金不足是交通运输发展的瓶颈，如何合理运用交通建设资金是解决交通问题的关键。道路网络设计(NDP—NetworkDesignPfoblem)的实质就是在考虑网络用户路径选择行为前提下，通过改进现有网络中某些路段或在现有网络中增加新路段，使整个网络中某种性能指标达到最优的目的，从而使有限交通建设资金得到合理利用。它被认为是交通研究领域中难度最大、最具挑战性的问题之一。随着人们对出

2、行要求的提高，道路网络可靠性越来越受到关注，如果能将网络设计和网络可靠性分析有机结合，则可更好地使用建设资金，提高网络通行能力。基于上述考虑，本文以弹性需求随机路网为研究对象，以系统最优为目标，建立了基于运行时间可靠性的随机路网双层规划模型。上层规划分为两类，一类是投资约束下的系统负盈余最小；另一类是建设总投资与系统负盈余之和最小。下层规划有两种形式，一种是基于运行时间可靠性的单用户弹性需求随机均衡分配模型；另一种是基于运行时间可靠性的多用户弹性需求随机均衡分配模型。针对建立的双层规划模型，论文采用Hooke—Jeeves搜索算法和Logi

3、t方法，设计了双层规划模型的求解算法，并用具体算例对所建立模型和算法进行分析验证，获得了满意结果。关键词；道路网络设计：双层规划模型；运行时间可靠性：H—J算法ABSTRACTInsufficiencyofconstructiOnfundisthebottleneckOftfansportatiOndevelopment．HOwtOusetheconstructionfundreasOnablyisthekeytosolvingtransportationpfoblems．Theessence0fthetransportationnetwO

4、rkdesignproblemistofindasetoflinkimproVementsorlinkadditionstotheroadsontheexistingnetworktooptimizesomeappropfiateobjectstousethefinitetransportationconstructionfundreasonably．Thispfoblemhasbeenrecognizedtobeoneofthemostdifficultandchallengingproblemintransport．ThefOadnet

5、workreliabilityhasbeenpaidmofeandmoreattentiona10ngwiththeimprOvementofthetraVeldemand．Ifthenetworkdesignandthenetwor

6、(reliabilityanalysiscouldbeincorporated，lheinVestmentcouldbeusedbetterandthenetworkcapacitycouldbeimprOVed．BasedOntheaboveconsider．elasticdemandstochasticr

7、oadnetworkisreachedinthisthesis，thesystemoptimalindexisaimedat，thestochasticroadnetworkbi·Ievelplanningmodelisestablishedbased0nthetraVeltimereliability．Theuplevelmodelhastwokindofobjectfunction，oneistominimizethenegativesystemsurplusundertheinVestmentrestraint，theotherist

8、ominimizethesummationoftbecOnstrnctioninvestmentandthenegativesystemsu叩lus．ThelOwleVelmOdelhastwofOrms，oneisthesingleuserelasticdemandstOchasticequilibriumassignmOdel，theotheristhemulli—userelasticdemandstochasticequilibriumassignmodel．Thesolutionalgorithmofthebi—levelplan

9、ningmodelisdesignedinthisthesisbasedontheH—JaIgOr“hmandthelogitmethod．Themodelandalgorith