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| 內容簡介： |
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《城市交通流量分配及优化》从城市交通拥堵现状及用户选择路径的行为特征出发，基于交通均衡理论、在线理论，结合交通网络的结构特点，从交通流量是否已知、路阻函数是否可分、用户乐观或悲观预期出行等视角出发，建立相应的交通流量分配模型，设计分配策略，分析其分配效率。并基于不确定理论和方法，针对用户出行可能遭遇道路中断、交通拥堵等不确定问题，研究时间不确定下的路径优化问题。
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| 目錄：
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目 录
前言
第 1章 绪论 1
1.1研究背景和意义 1
1.2相关研究进展 2
1.2.1基于用户均衡的交通流量分配模型 2
1.2.2基于用户均衡的交通流量分配效率 4
1.3交通流量基本理论 7
1.3.1交通均衡理论 7
1.3.2在线理论 12
1.4研究思路和本书主要内容 13
1.4.1研究思路 14
1.4.2主要内容 14
参考文献 15
第 2章 时点交通流量已知且基于两种费用的分配效率 21
2.1基于零流费用和拥堵费用的分配效率 21
2.1.1基于零流费用和拥堵费用的模型构建 22
2.1.2基于零流费用和拥堵费用的分配效率分析 23
2.1.3基于零流费用和拥堵费用的算例分析 29
2.2基于旅行费用和拥堵道路使用费的分配效率 30
2.2.1基于旅行费用和拥堵道路使用费的模型构建 30
2.2.2小收费策略及基本性质 31
2.2.3小收费策略的分配效率 36
参考文献 42
第 3章 时点交通流量已知且基于旅行费用时方格网络上的分配效率 43
3.1部分用户可控的情形 44
3.1.1部分用户可控问题描述和基本假设 44
3.1.2 SCALE策略及分配效率 45
3.2所有用户均不可控制的情形 51
3.2.1所有用户不可控问题模型构建 51
3.2.2用户均衡时的分配效率 53
参考文献 59
第 4章 时点交通流量未知时具有用户预期的分配效率 60
4.1用户悲观预期时的交通流量分配效率 60
4.1.1悲观预期流的相关定理及引理 61
4.1.2悲观预期流的效率边界 63
4.2用户乐观预期时的交通流量分配效率 68
4.2.1乐观预期流的相关定理及引理 68
4.2.2乐观预期流的效率边界 70
4.3一般网络上路段权重不确定时在线选择路径研究 74
4.3.1路段权重不确定问题描述及模型构建 75
4.3.2在线策略设计及竞争分析 76
4.3.3基于在线策略的算例分析 79
参考文献 80
第 5章 时段内交通流量分批次到达且未来批次未知时的分配效率 82
5.1路阻函数可分时的情形 84
5.1.1路阻函数可分问题模型构建 85
5.1.2贪婪策略及分配效率 85
5.2路阻函数不可分时的情形 92
5.2.1路阻函数不可分问题模型构建 92
5.2.2多阶段用户均衡策略及分配效率 93
参考文献 99
第 6章 车辆路径优化问题和求解算法 100
6.1车辆路径优化问题 100
6.1.1车辆路径优化问题研究现状 100
6.1.2车辆路径优化问题构成要素 101
6.1.3车辆路径优化问题分类 102
6.2求解算法 104
6.2.1车辆路径优化模型求解算法介绍 104
6.2.2求解算法选取 107
6.3遗传算法概述 108
6.3.1遗传算法的基本原理 108
6.3.2遗传算法的特点 109
6.3.3遗传算法的流程 109
参考文献 110
第 7章 不确定时间的单车路径优化 112
7.1不确定理论 112
7.1.1不确定理论相关定义及公理 112
7.1.2三种常用的不确定分布 113
7.1.3不确定理论应用研究现状 114
7.2单车路径优化建模和求解 114
7.2.1单车路径优化问题描述及基本假设 114
7.2.2单车路径优化模型构建及求解 116
7.3单车路径优化算例分析 117
7.3.1单车路径优化算例描述 117
7.3.2单车路径优化结果及分析 119
参考文献 120
第 8章 带时间窗的不确定时间多车路径优化 122
8.1多车路径优化建模和求解 122
8.1.1多车路径优化问题描述及基本假设 123
8.1.2多车路径优化模型构建及求解 125
8.2多车路径优化算例分析 127
8.2.1多车路径优化算例描述 127
8.2.2多车路径优化结果及分析 129
参考文献 131
第 9章 不确定时间的多配送中心双目标路径优化 133
9.1多配送中心双目标路径优化建模 133
9.1.1多配送中心路径问题描述及基本假设 134
9.1.2目标函数分析及模型构建 135
9.2多配送中心路径优化模型处理和求解 137
9.2.1目标函数及约束条件处理 137
9.2.2遗传算法设计 138
9.3多配送中心路径优化算例分析 140
9.3.1多配送中心路径优化算例描述 140
9.3.2多配送中心路径优化结果及分析 141
参考文献 143
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