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原文传递交通运输系统的网络模型及其抗毁性研究

论文题名：	交通运输系统的网络模型及其抗毁性研究
关键词：	交通运输系统;关键节点;抗毁性;粒子群优化算法;级联失效
摘要：	交通运输系统是社会经济发展的先决条件,其稳定性和可靠性直接关系到社会的正常发展。随着复杂网络研究的兴起,基于复杂网络的交通网络抗毁性研究的理论意义和应用价值日益凸显。本文以复杂网络为理论基础,综合运用图论、概率论、统计物理、粒子群优化算法、计算机仿真等多学科领域知识,围绕“交通网络抗毁性分析与优化”这一问题,结合交通网络自身的特点,研究了基于网络拓扑结构的交通网络节点重要度的标定、基于增边策略的铁路网抗毁性优化、考虑级联失效的加权网络负载容量非线性模型抗毁性优化、考虑级联失效的交通网络抗毁性优化等问题。论文主要研究工作及创新点如下: 　　(1)交通网络是以交通运输节点和节点间的连线构成的加权网络,其节点的重要度标定,对系统管理,灾难预防,道路规划,开行方案设计等,有很强的指导意义。　　针对交通运输系统中的节点重要度标定问题,建立交通运输系统的加权相依网络模型。根据交通运输节点重要性等价于该节点与其他节点的连接而使其具有的显著性,提出网络资源分配法(RAA)。算法可以计算站点之间的资源分配关系,进而得到站点的重要度值,其时间复杂度为(42)。基于铁路网和地铁网的仿真表明该算法的可行性和有效性,可以对交通运输系统中的节点重要度进行准确标定。　　(2)铁路运输系统在国民经济发展中起重要作用,承担着经济联系和人员输送的责任,良好的抗毁性对适应高负载、应对突发事件,保障正常功能具有重要作用。　　针对铁路运输系统的拓扑结构抗毁性优化问题,建立铁路换乘网。以加权代数连通度为测度,将铁路网的抗毁性优化问题转化为铁路换乘网的增边优化问题。针对增边优化为NP-hard问题,提出基于排序策略和定向混沌变异粒子群优化算法(SSDC-PSO)。基于不同结构的模拟网络和铁路网,使用SSDC-PSO算法与改进的贪心扰动算法(MGP)和加权禁忌搜索算法(WTS)在解决增边优化问题上进行仿真比较,验证了算法的可行性与先进性。　　(3)交通运输系统是一个综合、动态、开放的复杂巨系统,考虑动态过程的复杂网络鲁棒性优化策略可以为交通网络的鲁棒性优化提供理论依据。　　考虑级联失效的加权网络鲁棒性研究中,合理的容量分配可以实现网络对级联失效的强抵御能力,使网络具有强鲁棒性的同时减少成本。基于负载容量非线性模型研究加权网络中的级联失效现象,针对模型的参数优化问题,通过理论分析确定其取值影响因素,采用多目标粒子群优化算法(MOPSO)对容量参数进行优化,并在不同的模拟网络和实际交通网络中进行仿真,验证了针对负载容量非线性模型参数优化的有效性。　　(4)考虑动力学过程和拓扑结构间相互作用的交通网络抗毁性优化,可以为交通运输系统的规划、设计、以及维护提供重要的依据。　　考虑实际网络中负载与容量的关系,研究加权网络中的级联失效现象,并提出负载容量最优模型(LCOR)。首先,仿真比较不同的模拟网络和实际网络下四种负载容量模型的临界成本,结果证明在同样实现网络强鲁棒性的情况下,负载容量最优模型可以极大的减少网络成本。其次,为了验证负载容量最优模型抵御级联失效的有效性和通用性,给出了不同的加权方式下的网络临界成本的计算方法,并分析了影响网络临界成本的几点要素。最后,将负载容量最优模型应用于包括中国铁路运输网、美国航空网和上海地铁网在内的交通网络中,仿真结果表明负载容量最优模型可以适用于实际交通网络,在网络的构建和优化中具有一定的参考价值。
作者：	庞少鹏
专业：	控制理论与控制工程
导师：	陈世明
授予学位：	硕士
授予学位单位：	华东交通大学
学位年度：	2013
正文语种：	中文