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文档简介

系统的优化及终点都需要微循环道路连通，因此微循环系统具有系统性和交通性．系统性指有机性、复杂性、长期性、艰巨性．交通性包括:交通需求总量大，密度高;非机动交通需求大，流速缓慢;道路网络连通度、可达性、灵活性高;交通流流向自由，时空分布均匀，波动性小．在此基础上，城市交通微循环系统应具有以下功能:路网结构的完善;干道网络的分流;内部交通的输送;区域居民的生活;地段特征的保护．缓解主干道交通压力，所以首要目标是干道交通效率得到提高，此可以从干道路段平均阻关，还包括文物保护、环境治理等．同时，改造过程中还应尽量减少交通微循环系统对区sxakkxsakk路段口的并且要到终点s去的流量;gsl(k)为k时段在节点l产生的并且要到终点s去的流量速率;ta(k)为k时段通过路段的车辆到达终点s的阻抗，在时段k中只有usa(k)为未知量，因此，可表示为ta(usa(k));φsa(k)为时ks的最小阻抗．上的变化对方案效用值的影响不同，不能完全按照赋权加和的方式进行交通微循环系统多．对此，本研究基于多目标效用理论，运用多目标协同优化的方法，将系统优化的多个目决策最容易被接受，或者使得决策被更多人所接受，并通过分析各个目标函数的效用函数2.4.1上层模型．上层规划的决策变量为交通微循环路段的单向行车组织方案y(a)，a∈B，优化目标为段平均阻抗、最小化改造费用、最小化环境污染及特殊区域保护．基于多目标协同的交通2.4.2下层模型．为了真实地反映交通微循环系统路网的实际状态，交通微循环系统优化模型的下层规划模型选用离散化后的基于瞬时路段阻抗的变分不等式模型来描述路段流量，并动态地进行路径选择。系统路网中，如果已知路段通行能力的增加量，将其代入下层规划模型，则变为求解动态k段的流入率ua(k)．上层规划模型可采用遗传算法求解．对交通微循环系统路段的单行决策变量y(a)进行实数编码得(y(a)，a∈B)，估计随机产生初始群体，③循环执行以下步骤;④对于每一个个体y(a)，a∈B)，利用修正的投影算法进行动态用户均衡配流，得到对应各路段的流量;⑤返回上层模型计算个体目标函数和适应度，并检查约束条件的满足情况;⑥如果到达最大迭代次数，则满足约束条件的适应度排名最大的个体即为最优解，否则继续进行选择、交叉、变异操作;⑦返回，结束．循环系统主要利用干道与干道之间的密度高但使用率低的次级路网分流交通，在合理规划与，充分利用道路资源减轻城市干道的交通压力，缓解交通拥堵．本研究针对城市交通微循题，构造了多目标双层规划模型，其重点是在解决交通拥堵的同时，对居民生活与环境影，运用多目标协同优化方法对优化目标进行分析，并采用动态交通分配模型

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