探析考虑排放的交通分配模型及其算法研究

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1、武汉理工大学博士学位论文考虑排放的交通分配模型及其算法研究姓名:熊伟申请学位级别:博士专业:交通信息工程及控制指导教师:严新平20081201武汉理T大学博士学位论文摘要宰交通拥堵和环境污染是城市现代“病"的重要方面,如何改善和调节交通拥堵和环境污染已经成为城市发展必须面对的难题。论文研究了考虑环境因素的机动车尾气排放对城市交通系统,特别是交通分配、出行行为等影响,建立了考虑排放的广义交通分配模型,考虑排放因素的降低拥堵和排放的路网双层规划模型,通过引入排放收费概念,采用排放收费来限制某些路段或区域的排放量,从而优化出行行为和出行方式,使得路网的总排放不超过某个给定

2、的阈值,达到排放的“公平目标"。本文主要完成了以下的研究工作:(1)在传统的静态交通分配模型的基础上,给出了排放约束下的多用户交通分配模型,在所定义的广义出行费用中明确考虑排放因素,排放因子模型选用TRANSYT7.F模型,将变分不等式问题转换成等价的最优化问题,引入改进的投影算法,通过将变分不等式问题转换成一系列二次规划子问题求解,在给出的数值算例中明确考虑了两类对排放不同偏好的出行者,所得的弧流量及路径最优解收敛且均满足Wardrop平衡条件,计算结果显示改进的投影算法在求解广义均衡费用最优方面具有可行性。另外,采用自适应的投影收缩算法求解与考虑排放的多用户交通

3、分配模型等价的非线性互补问题,从而得到广义费用下的UE最优解,数值算例结果显示,与其他投影算法相比,SA.PC算法在求解广义均衡费用最优方面具有较高的效率。(2)在Venigalla等人研究工作的基础上,分别采用基于路径的梯度投影算法(gradientprojection,GP)和基于路径的非集计的单纯分解算法(disaggregatedsimplicialdecomposition,DSD)来求解考虑不同发动机启动模式下,具有非可加路径费用的交通分配问题,在实例计算中比较了这两种算法的计算性能。从数值计算结果看,这两种基于路径的算法得出的数值最优解收敛速度比基于F

4、—W的收敛速度要快,结果较为满意。另外,随着路网拥挤程度的提高,DSD和GP算法的计算时间也会相应地增加,但DSD比GP的增加速度要快。这两种基于路径的算法在搜索时都只用到较少的最短路径,适用于中大规模网络,随着路网规模的扩大,其计算时间武汉理工大学博士学位论文和收敛速度并不十分理想。(3)讨论了一类考虑降低排放和拥堵的路网设计问题,在所建立的双层规划模型中,考虑了路网中因路段上的排队而导致的延迟,同时在模型中也考虑了路段的排放,通过采用道路收费以限制某些关键路段的排放,使其不超过一个预先给定的阈值,同时也降低了路段的拥堵,道路收费对于减轻政府财政压力,改善路网结构

5、,更好地服务于出行者,从而提高他们的满意度具有现实意义。模型的求解分别采用改进的粒子群算法和改进的量子进化算法求解上层规划问题并得到全局最优解,采用Frank-Wolfe算法求解下层规划问题。实例证明,上述算法对于求解考虑排放和拥堵的路网双层规划模型较为有效。(4)引入排放收费的概念,选取了一个小型的路网算例对考虑降低排放和拥堵的路网设计问题进行了理论上的探讨,并采用一种新的仿生优化算法,即膜计算优化算法验证了模型的正确性和可行性。关键词:交通分配;排放;双层规划模型;排放收费;智能优化算法事国家重点基础研究发展规划“973"项目(2005cB724205)以及国家

6、留学基金管理委员会资助。武汉理工大学博士学位论文Abstract*Trafficcongestionandenvironmentalpollutionaretwoimportantaspectsofmodemurbandisease.Therefore,howtoimproveandrectifytrafficcongestionaswellasenvironmentalpollutionbecomesadi伍cultissuethaturbandevelopmentshouldfaceupt0.Inthisdissertation,wediscussedtheve

7、hicleemissioneffectsonurbantrafficsystem,especiallyontrafficassignment,travelbehavior.Weestablishedageneraltrafficassignmentmodelconsideringemissioneffects,andaroadnetworkbi-levelmodelconsideringreducingcongestionandemissionsimultaneously.Weintroducedemissionpricing,whichcouldbeusedt

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