...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Promet-traffic & transportation >FOR THE CONTINUOUS NETWORK DESIGN PROBLEM
【24h】

FOR THE CONTINUOUS NETWORK DESIGN PROBLEM

机译：连续网络设计问题

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

For a long time, many researchers have investigated the continuous network design problem (CNDP) to distribute equitably additional capacity between selected links in a road network, to overcome traffic congestion in urban roads. In addition, CNDP plays a critical role for local authorities in tackling traffic congestion with a limited budget. Due to the mutual interaction between road users and local authorities, CNDP is usually solved using the bilevel modeling technique. The upper level seeks to find the optimal capacity enhance-ments of selected links, while the lower level is used to solve the traffic assignment problem. In this study, we introduced the enhanced differential evolution algorithm based on multiple improvement strategies (EDEMIS) for solving CNDP. We applied EDEMIS first to a hypothetical network to show its ability in finding the global optimum solution, at least in a small network. Then, we used a 16-Hnk network to reveal the capability of EDEMIS especially in the case of high demand. Finally, we used the Sioux Falls city network to evaluate the performance of EDEMIS according to other solution methods on a medium-sized road network. The results showed that EDEMIS produces better solutions than other considered algorithms, encouraging transportation planners to use it in large-scale road networks.%Kentiçi yol ağlarindaki sıkışıklığı azaltmak ve ek kapasiteyi ulaşım ağındaki bağlar arasında dengeli bir şekilde dağıtmak için Sürekli Ulaşım Ağ Tasarım (SUAT) problemi üzerinde araştırmacılar uzun yıllardır çalışmaktadırlar. Diğer taraftan SUAT probleminin ele alınması yerel yönetticilerin kısıtlı bütçelerle trafik sıkışıklığını azaltma çabaları noktasında oldukça önem taşımaktadır. SUAT problemi yerel yöneticiler ve kullanıcılar arasındaki karşılıklı etkileşim nedeniyle genellikle iki seviyeli modeileme tekniği kullanılarak çözülebilmektedir. Üst seviyede seçilen bağlara ait en uygun kapasite genişletmelerinin bulunması amaçlanırken alt seviyede ise trafik atama problemi çözülmektedir. Bu çalışmada, SUAT probleminin çözülmesi amacıyla Çoklu İyileştirme Stratejilerine Dayalı İyileştirilmiş Diferansiyel Gelişim algoritması geliştirilmiştir. Önerilen algoritmanın SUAT probleminin çözümünde global optimum çözüme ulaşabildiğini göstermek amacıyla algoritma ilk olarak küçük bir test ağına uygulanmıştır. Sonrasında önerilen algoritmanın özellikle ağır talep şartlari altındaki performansını test etmek amacıyla 16 bağdan oluşan bir ulaşım ağı uygulaması yapılmıştır. Son olarak Sioux Falls şehir ağı uygulaması ile literatürdeki algoritmaların sonuçlan ile karşılaştırmalar yapılmıştır. Sonuçlar geliştirilen algoritmanın karşılaştırma yapılan diğer algoritmalardan çoğunlukla daha iyi sonuçlar verebildiğini ve büyük ölçekli ulaşım ağlarında karar vericiler tarafından kullanılabileceğini göstermiştir.
机译：长期以来，许多研究人员一直在研究连续网络设计问题（CNDP），以在道路网络中选定链路之间合理分配额外的容量，以克服城市道路的交通拥堵。此外，全国保卫人民大会在预算有限的情况下，对地方当局在解决交通拥堵方面也起着关键作用。由于道路使用者和地方当局之间的相互影响，因此通常使用双层建模技术来解决CNDP。上层寻求找到所选链路的最佳容量增强，而下层则用于解决流量分配问题。在这项研究中，我们介绍了基于多重改进策略（EDEMIS）的增强型差分进化算法来求解CNDP。我们首先将EDEMIS应用于假设网络，以证明其至少在小型网络中找到全局最优解的能力。然后，我们使用16-Hnk网络来揭示EDEMIS的功能，特别是在需求较高的情况下。最后，我们使用苏福尔斯城市网络，根据中型道路网络上的其他解决方法，评估了EDEMIS的性能。结果表明，EDEMIS可以提供​​比其他经过考虑的算法更好的解决方案，从而鼓励运输计划制定者在大规模道路网络中使用它。％Kentiçiyolağlarindakisıkışıklığıazaltmak ve ek kapasiteyiulaşımağındakibağlararasımdaAşıkakı ）的问题üzerindearaştırmacılaruzunyıllardırçalışmaktadırlar。 Diğertaraftan SUAT probleminin elealınmasıyerelyönetticilerinkısıtlıbütçelerletrafiksıkışıklığınıazaltmaçabalarınoktasındaoldukçaönemtaşımaktadır。 SUAT problemi yerelyöneticilervekullanıcılararasındakikarşılıklıetkileşimnedeniyle genellikle iki seviyeli modeilemetekniğikullanılarakçözülebilmektedir。到了，您将在这里找到更多信息，请在以下页面上进行进一步的选择。 Buçalışmada，SUAT问题inçözülmesiamacıylaÇokluİyileştirmeStratejilerineDayalıİyileştirilmişDiferansiyelGelişimalgoritmasıgeliştirilmiştir。总体问题全球最优解最优解ilk olarakküçükbir测试ağınauygulanmıştır。 Sonrasındaönerilenalgoritmanınözellikle传说中的故事在测试中被证明了16个月的历史。儿子奥拉拉克苏福尔斯（Son olarak Sioux Falls）瀑布。 Soluçlargeliştirilenalgoritmanınkarşılaştırmayapılandiğeralgoritmalardançoğunlukladaha iyisonuçlarverebildiğiniinivebüyükölçekliulaşımağlarıtirirdakarar vericilertarafın

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号