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灾变条件下公路网动态路径诱导决策模型与算法设计
| 论文题名： | 灾变条件下公路网动态路径诱导决策模型与算法设计 |
| 关键词： | 灾变条件;公路网;路径诱导系统;决策模型;成本;旅客满意度;灾变事件;应用价值;蚁群算法;系统框架;事故现场;事故发生;实证分析;实际数据;社会问题;社会经济;求解算法;目标函数;模型算法;决策问题 |
| 摘要： | 近年来，随着社会经济的快速发展，我国的公路运输飞速发展。特别是在公路的建设方面，通过近几十年的建设，我国的公路网以已基本形成。但是公路里程的快速增长与道路管理水平的相对落后也带来了交通拥挤、交通安全和环境污染等社会问题。特别是在灾变事件发生时，降低二次事故发生的概率且有效的诱导及疏散事故现场的车流需要对路网上的交通量进行合理的分配，这就要依赖路径诱导系统来进行调度，以期缓解交通拥堵、减少出行者的出行时间、费用等。因此，针对灾变条件下路径诱导方面的研究具有重要的实际应用价值。 本文是在现有的路径诱导系统总结和分析的基础上，对灾变条件下的动态路径诱导系统和路径诱导决策问题进行研究，建立了适于灾变条件下的动态路径诱导系统框架；并分别以时间路阻、费用成本、拥堵成本和道路属性成本为目标函数，建立了动态路径诱导决策模型；通过对现有相关模型算法的比选，选择蚁群算法作为动态路径诱导决策模型的求解算法并对其进行了改进，使其更适用于灾变条件下的动态路径诱导决策过程；最后利用济泰公路网的实际数据进行实证分析，以期为路径诱导系统提供参考依据，同时能够达到提高公路利用率和旅客满意度的目的。 |
| 作者： | 韩星 |
| 专业： | 交通安全工程 |
| 导师： | 姜秀山 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京交通大学 |
| 学位年度： | 2010 |
| 正文语种： | 中文 |
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