不确定条件下交通检测器网络结构优化研究

摘要

收集精确、可靠的交通数据对于交通管理部门和出行者都具有十分重要的意义。交通检测器作为收集交通信息的重要手段之一，为流量检测、Origin-Destination(OD)估算、旅行时间计算等多种交通应用提供了信息支持。一方面，交通检测器的布设方案会极大影响获取的交通信息质量和后续交通应用的效果。另一方面，交通网络中的不确定性是广泛存在的。例如由于流量突变而造成的旅行时间变化、由于交通事故而造成的网络拓扑结构变化等。当在不确定性条件下，原有的先验数据下优化出的布设方案可能并不适用于现实情况，从而影响信息收集的效果。另外，不确定性也体现在时间和空间两个维度上，从时间的角度上来看，每天不同时段的交通网络状态不同，空间上来看，不同路段在不同时间下对于收集信息的重要性程度也不同，这些都会直接影响交通检测器布设方案的效果，因此，不确定条件下交通检测器的最优化布设是一个值得研究的题目。
　　本文的主要内容是研究在交通网络不确定的条件下，如何布设交通检测器以实现最优的交通应用性能。在本研究中，不确定性主要指先验交通网络状态（如：需求矩阵、流量信息等）并不一定完全符合真实状况。本文主要通过两种方法解决不确定性条件下布设检测器的问题：第一种是采用一种带有移动能力的交通检测器来提高对道路网络收集信息的能力，在这个问题中，主要以OD估算为目标来设计检测器的方案；第二种是利用交通网络中存在的流量时空关系来布设检测器。在这种条件下，我们假设某一个点位的流量可以通过其他与其相关的点位来获得。因此，检测器不需要实现路网的全覆盖。最后，总结全文，分析了未来可能的研究方向。

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第一章 绪论

1.1研究背景

1.2文献综述和研究意义

1.3本论文的基本思路

1.4本章小结

第二章 理论基础

2.1整数规划

2.2智能算法

第三章 动态交通网络中的移动式检测器优化问题研究

3.1移动式检测器的路径选择问题

3.2混合的两阶段启发式算法

3.3实验分析

3.4本章小结

第四章 基于简单时空关系的交通检测器布设模型

4.1考虑时空关系的交通检测器布设模型

4.2根据局部搜索改进的蚁群算法

4.3数值实验

4.4本章小结

第五章 总结与展望

5.1全文总结

5.2不足与展望

参考文献

发表论文情况说明

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