遗传算法在求解具有流量限制的多模式均衡配流模型中的应用

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1、北方交通大学硕士学位论文遗传算法在求解具有流量限制的多模式均衡配流模型中的应用姓名：黄永锋申请学位级别：硕士专业：交通运输规划与管理指导教师：高自友19990301北方交通大学硕士学位论文中文论文摘要遗传算法在求解具有流量限制的多模式均衡配流模型中的应用黄永锋高自友＼，，、C城市具有居住、工作、游息和交通四大功能。其中，交通运输起着重要的纽带作用，直接影响着城市的社会经济效益和城市居民的生活环境，它是城市地区的工商业、居民工作和日卷生活等正常运转所必不可少的条件，是整个城市的基本构件夕随着经济的快速发展和市场的繁荣，各种交通车辆迅速增多，交通运输空前繁忙。、e世界

2、和国内的绝大多数城市的交通己从过去的局部拥挤演变成现在的大范围全面拥挤。解决交通拥挤，单靠增加道路面积和长度是不够的。立足长远目标，应该搞好城市的交通规划，调整路网结构，完善路网系统，加强交通管理和控制的现代化。广本论文主要研究拥挤条件下城市多种交通方式的流量分配问题。它的实现，不但具有很大的社会和经济意义，而且在理论、上也有重要意义。下近几十年来，均衡模型理论从无到有，从理论到实践，其发展势头十分引人注目。1952年，著名的交通问题专家Wardrop首次提出“用户平衡条件”的准确定义，而另一位著名学者Beckmann在1956年，成功地用等价的数学优化问题了描述

3、均衡配流问题。到了60年代，随着计算机技术的迅速发展和各种有效算法的相继出现，大规模均衡配流模型的求解问题才真正得到实现，并得以迅猛发展。至今，已在交通流分配理论研究中占据了主导地位。本论文在前人研究工作的基础上，针对我国城市交通的实际状况，将人们的交通出行方式划分为三种，方式1为私家车，方式2为自行车，方式3为公交车，根据Wardrop的用户均衡原则，考虑了三种方式之间的分离关系，从简入深建立等价的多模式均衡配流模型，并给出了相应证明。当今，计算机科学的各个领域几乎都显示出向并行计算过渡的趋势。人们开始从并行和分布式处理的观点重新探索计算理论、计算机语言、操作系

4、统、数据库、结构以及应用。遗传算法(GeneticAlgorithm，简记GA)是由美国芝加哥大学J．H．Holland教授(1975)首次提出，其发展从一开始就基于并行处理，是一种借鉴生物界的自然选择和遗传机制、高度并行、随机、自适应的搜索算法。遗传算法具有媳含并行性和对全局北方交通大学硕士学位论文中文论文摘要信息的有效利用能力，前者使遗传算法只须检测少量的结构就能反映搜索空f司的大量区域，后者使遗传算法具有稳健性(Robustness)；遗传算法对搜索空间要求不高，搜索空间不必要求连续、可导或单调；适应函数是遗传算法与优化问题的接口。遗传算法主要用于处理最优化

5、问题和机器学习，尤其适于处理传统搜索方法解决不了的、复杂的和非线性的问题。因此，遗传算法深受广大实际工作者的喜爱。本论文尝试用遗传算法求解用户均衡配流问题。由于在用户均衡配流问题中，优化变量往往是实数，而传统遗传算法是基于二进制字符串操作的，因此，首先需要把优化变量编码，用二进制代码来表示，操作结束后，还要恢复原实数类型，有时该过程会导致一些有用信息丧失。本论文采用基于实数编码的遗传算法代替传统的F—W方法求解非线性的用户均衡配流模型。但是，在用实数编码的遗传算法求解用户均衡问题时，首先应确定优化变量，优化变量的选取直接影响算法执行的速度和精确度。一种方式把弧流量

6、作为优化变量，这种方式比较容易理解，适应函数比较容易构造，但对用户均衡问题中守恒约束等等式约束的处理不方便，常需用罚函数方法处理，即把等式约束乘以罚函数因子加到适应函数中。另一种方式把路径流量作为优化变量。在大型的交通网络中，OD对间的路径可能有许多条，因此首先应确定对配流有影响的路径(即有效路径)，然后用有效路径作为遗传算法的优化变量求解。本论文选用路径流量作为遗传算法的优化变均衡模型，并设计了基于实数遗传算法的有效求解算法，最后编制实现该算法的计算机程序，并在简单的城市交通网络中检验模型和模型的求解算法。II北方交通大学硕士学位论文Y3I_3s5唉撇摘要The

7、studyonthemulti—modalequilibriumassignmentmodelsandthegeneticalgorithmStudent：HuangyongfengTeacher：GapziyouTOthisday,urbantra币c．whichisanimportantligamentthatconnectsthedifierentpartsofthecity,hasbecomeaabsolutelynecessarycomponentofthemodemcity．Withtherapiddevelopmentofeconomyandthep

8、rospe