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基于双层复杂网络的城市交通网络协同优化方法 预览
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作者 陈晓明 李引珍 +1 位作者 沈强 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第10期3079-3087,共9页
针对城市交通网络中旅客在公共交通出行路径选择时面临的地铁与公交双层网络在换乘衔接协同中存在的部分换乘站点之间距离过远、衔接导向不明确、局部换乘供需不平衡等问题,提出基于双层复杂网络的城市交通网络协同优化方法。首先,采用... 针对城市交通网络中旅客在公共交通出行路径选择时面临的地铁与公交双层网络在换乘衔接协同中存在的部分换乘站点之间距离过远、衔接导向不明确、局部换乘供需不平衡等问题,提出基于双层复杂网络的城市交通网络协同优化方法。首先,采用逻辑网络拓扑方法对城市交通网络进行拓扑,并基于复杂网络理论建立地铁公交双层网络模型。然后,以换乘车站为研究对象,提出一种基于K-shell分解法和中心性权重分配的节点重要度评价方法,对大规模网络中的地铁、公交车站进行粗粒度和细粒度划分和识别,并在此基础上提出一种相互激励的双层城市交通网络协同优化方法,即在双层网络结构优化中引入复杂网络理论中对于网络拓扑中节点重要度的识别和筛选方法,通过对路径选择中高集聚效应的识别和有利节点的定位更新双层网络结构以优化现有网络的车站布局和衔接关系。最后,将提出的方法应用于成都市地铁公交网络,优化了现有网络结构,得到了现有网络的最佳优化节点位置和优化数量,并且通过相关指标系统验证了该方法的有效性。实验结果表明,采用该方法优化32次后的网络全局效率达到最优,和平均最短路径的优化效果分别为15.89%、16.97%,旅客换乘行为提升57.44个百分点;优化方法对旅行成本在8000~12000m的可达性影响最明显,优化效果平均达到23.44%;同时引入双层网络速度比和单位交通成本比,突出了不同运营状况下交通网络对协同优化过程的反应和敏感度的不同。 展开更多
关键词 城市交通网络 双层复杂网络 协同优化 节点评价 协作强度
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混合蚁群算法求解带软时间窗的车辆路径问题 预览 被引量:1
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作者 李卓 李文霞 +2 位作者 陈晓明 何晓平 《武汉理工大学学报:交通科学与工程版》 2019年第4期761-766,共6页
针对车辆路径问题中传统硬时间窗过于刚性的问题,将软时间窗引入模型约束,建立基于总配送费用最小化的优化模型.同时,考虑到蚁群算法在求解该类问题上的不足,提出萤火虫算法与蚁群算法混合来突破原有算法的瓶颈.将萤火虫个体间的寻优过... 针对车辆路径问题中传统硬时间窗过于刚性的问题,将软时间窗引入模型约束,建立基于总配送费用最小化的优化模型.同时,考虑到蚁群算法在求解该类问题上的不足,提出萤火虫算法与蚁群算法混合来突破原有算法的瓶颈.将萤火虫个体间的寻优过程引入蚁群算法,以指导蚂蚁搜索额外解空间,以此改善每代可行解的多样性,从而在蚂蚁信息素更新过程中进行扰动,提高算法求解质量.数值实验表明,相较于传统蚁群算法,混合算法在求解的精确性与稳健性上具有显著优势,验证了算法的可行性与有效性. 展开更多
关键词 交通工程 车辆路径问题 蚁群算法 萤火虫算法 软时间窗
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