尾气排放影响因素下的离散交通网络设计双层规划模型及算法

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时间:2019-03-16

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1、分类号______________________________密级______________________________UDC______________________________编号______________________________硕士学位论文尾气排放影响因素下的离散交通网络设计双层规划模型及算法学位申请人:朱婷婷学科专业:交通运输规划与管理指导教师:查伟雄教授答辩日期:2015年6月2日独创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表和撰写的研究成果

2、,也不包含为获得华东交通大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人签名_______________日期____________摘要尾气排放影响因素下的离散交通网络设计双层规划模型及算法摘要随着城市机动化进程的不断加快及人们对环境问题越来越多的关注,研究尾气排放影响因素下的交通网络设计问题不仅有重要的理论价值,而且在解决环境和交通等问题中有着重要的现实意义。本文首先对交通网络设计问题(NDP)的研究现状及相关理论知识进行概述,建立尾气排放影响因素下的离散交通网络设计双层规划模型,并运用本文设计的算法求解该模

3、型。研究的主要内容和重点如下:(1)建立了城市道路路段匀速工况下的机动车尾气CO排放量和系统总出行时间权重之和为上层规划模型,以用户均衡为下层规划模型的离散交通网络设计双层规划模型。(2)对国内外机动车尾气排放模型、路阻函数和出行者行为进行研究,设计了基于交通分配算法和遗传算法的混合求解算法。(3)以经典的SiouxFalls网络为算例,针对不同情况进行了交通网络设计。一方面,在固定投资预算和变异概率的基础上,分析了不同权重下种群大小及交叉概率对目标函数解的影响,确定在不同权重下遗传算法的较优的种群大小和交叉概率,并求得CO排放量和系统总出行时间在不同权重比例下的交通网络设计方案;另一方面,为

4、了达到投资效益的最大化,在使用求得的较优种群大小、交叉概率的基础上,计算在不同预算水平下的交通网络设计方案,并进行分析。关键词:尾气排放,离散交通网络设计,双层规划模型,遗传算法,SiouxFalls网络IAbstractTHEBI-LEVELPROGRAMMINGMODELANDALGORITHMFORDISCRETENETWORKDESIGNPROBLEMUNDERFACTORSAFFECTINGEXHAUSTEMISSIONABSTRACTWiththeaccelerationofurbanmotorizationandincreasingattentiontoenvironmental

5、issuesinourcountry,thestudyoftrafficnetworkdesignproblemunderthefactorsaffectingexhaustemissionnotonlyhasimportanttheoreticalvalue,buthaspracticalsignificanceinsolvingenvironmentalandtrafficproblems.Thispaperanalyzestheresearchstatusofnetworkdesignproblemanditsrelevanttheoreticalknowledgefirstly,the

6、nbuildsabi-levelprogrammingmodelaboutthediscretenetworkdesignproblem(DNDP)underthefactorsaffectingexhaustemission,anddesignsanalgorithmtosolvethemodel.Themaincontentsarestudiedasfollows:(1)BuildingaDNDPmodelunderthefactorsaffectingexhaustemissionbasedonthebi-levelprogrammingthesis,inwhichtheupperlev

7、elisthegoalppofCOemissionsandsystemtotaltraveltimeonconditionthatvehiclestravelinuniformmotion,thelowerlevelisastandarduserequilibriumassignment.(2)Thevehicleemissionmodel,travelcostandtravelerbehavio

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