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原文传递随机行走模型在交通中的应用

论文题名：	随机行走模型在交通中的应用
关键词：	随机行走模型;交通流量;带约束最短路;时间序列分析;启发式算法;蚁群算法
摘要：	交通是现代社会重要的组成部分，交通问题是当前研究的热点问题之一。对交通流进行建模与仿真，可以较好地描述交通流的现象与特性，有助于揭示交通流产生的本质与机理。随机行走模型是一种应用十分广泛的模型，本文将随机行走模型引入到交通问题的分析与建模中，从时间序列分析以及优化算法设计两个方面着手，研究了随机行走模型在交通流特性分析及最短路问题中的应用。　　论文主要内容及创新点如下：　　 1结合交通流理论，运用随机行走模型进行交通流特性分析，研究交通运行的基本规律。本文以交通流量这一基本参数作为研究对象，通过随机行走模型将网络中各节点的交通流量转化为一组时间序列，并使用EMD方法对该时间序列进行分析，研究交通流量在空间上的变化和分布情况，寻求不同时间刻度下网络交通流的周期性变化规律，对于道路交通运输规划管理具有一定的指导意义。　　 2针对交通路径优化选择问题中常见的带约束条件的最短路问题，本文结合随机行走模型规则，提出了一种新的启发式算法。本文详细介绍了该算法的计算流程，并结合具体算例求解。结果表明，该算法能够有效地解决此类问题。论文还将提出的算法和蚁群算法进行对比分析，实验数据表明，本文提出的算法具有更高的求解速度和精度，更加适用于求解带约束的最短路问题，具有一定的应用价值。
作者：	许廷霆
专业：	系统分析与集成
导师：	李克平
授予学位：	硕士
授予学位单位：	北京交通大学
学位年度：	2009
正文语种：	中文