论文题名: | 基于改进蚁群算法的高速公路多义性路径标识站选址优化研究 |
关键词: | 高速公路;标识站;选址优化;生成树;改进蚁群算法 |
摘要: | 随着我国高速公路省界收费站的拆除,路网通行费用收取的正确性成为当下人们关注的重点话题。在环路嵌套的复杂高速公路网中,一对起讫点之间存在多条路径,这就产生了多义性路径问题。为了解决车辆多义性路径问题,常设置标识站来精确获取车辆路径信息。在实际的高速公路网中,要么在所有环路段上布设标识站,造成资源浪费现象,或者布设的标识站不足,直接采用最短路的方式拆分通行费用,造成费用拆分不合理的现象。因此本文将对高速公路网中多义性路径标识站的选址优化问题开展研究,在解决多义性路径基础上,实现标识站建设费用最小。 首先,分析了标识站选址的影响因素,明确了标识站布设原则。其次,建立了标识站路段车流量最小且该路段里程最长的多目标多义性路径标识站选址优化模型,设计了模型的求解流程。然后,从构造可行解、启发式信息、状态转移规则以及信息素更新策略等方面对蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)进行了改进,给出了基于改进ACO算法的标识站选址优化流程;通过算例分析,得到了改进ACO算法的启发因子、信息素挥发因子等参数的取值;针对优化模型中不同的权重值,分别运用遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)、ACO算法及改进ACO算法对标识站选址优化模型进行求解,结果表明,改进ACO算法相较于其他两种算法具有更好的收敛性和稳定性。最后,利用标识站选址优化模型和改进ACO算法,得到了南京都市圈高速公路网标识站的选址布设方案;在此基础上,提出了基于标识站路段重要性的冗余布设方案,以提高标识站的识别可靠性。 |
作者: | 王依兰 |
专业: | 交通运输工程 |
导师: | 陈新 |
授予学位: | 硕士 |
授予学位单位: | 南京理工大学 |
学位年度: | 2021 |