具有遗憾值约束的鲁棒性交通网络设计模型研究

摘要

由于交通网络设计决策的长期性,许多参数会随时间而变化,因此在鲁棒性交通网络设计问题中考虑不确定性因素至关重要.当OD需求不确定时,同时考虑期望行程时间和最大遗憾值,引入一种新的鲁棒性度量标准,将α-鲁棒解的概念应用到交通网络设计问题中,提出了一种具有遗憾值约束的鲁棒性交通网络设计模型.然后设计遗传算法求解模型,得出不同遗憾值下网络设计的最佳方案.最后,以Nguyen-Dupius网络作为算例证明了遗传算法求解鲁棒性问题的有效性.详细分析了期望行程时间与最大遗憾值之间的权衡关系,权衡曲线表明,最大遗憾值的降低并不一定导致期望行程时间的较大增加；并将鲁棒优化模型与随机优化模型作比较,结果表明,鲁棒优化模型比随机优化模型更能规避不确定性带来的风险.